Senior Applied AI Engineer, AI Platform (f/m/d)

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Senior-инженер в команду AI Platform финтех-платформы bunch. Отвечает за агентов и LLM-пайплайны в продакшене: архитектуру, оценку качества, интеграцию и эксплуатацию AI-решений для фондовых операций.

Задачи

• Проектировать и выводить в продакшен агентов, автоматизирующих реальные процессы фондовых операций, и владеть ими от прототипа до эксплуатации
• Строить слой оценки качества агентов: тест-кейсы на реальных документах, регрессионные наборы в CI, human review и понятные критерии успеха
• Отвечать за архитектуру AI-приложений: оркестрацию, мультиагентный дизайн, контракты инструментов, память и context engineering (RAG, MCP), а также guardrails и human-in-the-loop
• Эксплуатировать решения в продакшене: версионированный и feature-flagged релиз агентов, rate limits, fallback провайдеров, региональный failover в рамках EU data residency, наблюдаемость
• Развивать платформу: консолидировать парсинг и извлечение данных из документов, делать общие evaluation и observability переиспользуемыми другими командами
• Задавать паттерны для других инженеров, плотно работать с DevX и менторить инженеров по агентам и LLM-практикам
• В первые 90 дней: провести end-to-end ревью MCP-оффера и выпустить его первым клиентам, поднять общую observability для AI-нагрузок (токены, стоимость, latency, ошибки и ретраи по провайдерам), опубликовать v1 паттернов агентов
• Партнёрство с DevX и внедрение стандартов минимум в одной команде вне AI Platform

Требования

• 5+ лет разработки продакшен-ПО, включая хотя бы одну agent- или LLM-возможность, доведённую end-to-end и сопровождаемую в продакшене
• Глубокая экспертиза в оркестрации и context engineering: контракты инструментов, память, RAG, мультиагентный дизайн; опыт с Mastra, ai-sdk, LangGraph или аналогами
• Опыт интеграции агентов в реальный продукт и его модель авторизации, а не прототипов
• Умение делать недетерминированные системы измеримыми: тест-кейсы на реальных данных, регрессионные наборы, human review
• Опыт эксплуатации: чтение трейсов, диагностика failure modes, тюнинг стоимости и latency, обработка rate limits и fallback провайдеров
• Опыт с TypeScript и/или Python
• Platform mindset: строить для других инженеров, а не только для конечных пользователей
• Прагматичность: от бизнес-результата, выбор детерминированного решения, когда это уместно
• Плюс: опыт в финтехе, private markets или другой регулируемой документоёмкой области, работа в условиях EU data residency

Условия

• Гибкий пакет бенефитов (wellbeing, спорт, mobility, питание и другое)
• 28 дней отпуска плюс 2 корпоративных дня и местные государственные праздники
• Гибридный формат: 3 дня в неделю в офисе
• До 6 недель удалённой работы в год
• Хороший технический и рабочий сетап
• Команда 130+ человек из 40+ стран, лидеры — лучшие в своих областях
• Процесс найма: интервью с People Team (30 мин), с hiring-менеджером (60 мин), два технических интервью (2 x 60 мин), финальный раунд с CTO (45 мин)

Навыки

• TypeScript
• Python
• Mastra
• Vercel ai-sdk
• LangGraph
• RAG
• MCP
• Node.js
• Nest.js
• MySQL
• PostgreSQL
• Google Vertex
• Gemini
• AWS Bedrock
• Kubernetes
• AWS
• Datadog
• Svelte
• React
• FusionAuth
• Retool