Principal AI Engineer, Search AI

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

Principal AI Engineer в команду LinkedIn Search. Отвечает за техническую архитектуру перехода от семантического поиска к Agentic Search: многошаговое рассуждение, автономное выполнение задач, оркестрация инструментов и API, диалоговые поисковые сценарии для 1B+ пользователей.

Задачи

• Проектировать и масштабировать фреймворки многоагентного рассуждения, протоколы использования инструментов и системы памяти для поисковых сценариев в реальном времени
• Строить строгие системы оценки и guardrails для недетерминированных агентных workflow, обеспечивая доверие, атрибуцию и безопасность корпоративного уровня
• Создавать рабочие state-of-the-art агентные POC (мультимодальный поиск, проактивное выполнение задач, автономный матчинг кандидатов и вакансий) и доводить их до продакшена
• Задавать технические стандарты, инженерные практики и архитектурные принципы для AI/LLM-деплоя в поисковой организации
• Проектировать системы многошагового рассуждения, планирования задач и агентов с вызовом инструментов
• Определять системы и стандарты оценки моделей, оркестрации агентов и управления памятью/контекстом
• Внедрять guardrails безопасности, обработку ошибок, логирование, механизмы оценки и fallback-стратегии для продакшен-LLM
• Выступать техническим лидером, менторить инженеров и направлять сложные технические решения

Требования

• 7+ лет опыта в проектировании, разработке ПО и алгоритмических решениях
• 5+ лет на позиции Architect, Staff+, Principal или аналогичной технической лидерской роли
• Опыт в области Machine Learning и Artificial Intelligence
• Степень BS или выше (MS, PhD) в Computer Science или смежной технической области, либо эквивалентный опыт
• Желательно: 10+ лет общего опыта, включая несколько лет технического лидерства в проектировании и внедрении крупномасштабных AI-решений в ranking, retrieval, relevance, рекомендациях, персонализации и поиске
• Желательно: участие в open-source проектах по поиску, рекомендациям или NLP и/или доклады на конференциях NeurIPS, ICML, ACL, RecSys
• Желательно: практическое понимание agentic AI loops — как модель решает вызвать инструмент/агента, как результат возвращается в контекст, как завершаются циклы и где они ломаются
• Желательно: умение декомпозировать задачу с позиции first principles
• Желательно: способность одинаково легко общаться с инженерами, продуктом и senior leadership

Условия

• Гибридный формат работы: из дома и из офиса LinkedIn в отдельные дни
• Офисы: Sunnyvale California, Bellevue Washington или New York City
• Диапазон оплаты $231,000–$378,000 в год
• Общий компенсационный пакет может включать годовой performance bonus, акции, льготы и другие incentive-программы
• Программы здоровья и благополучия, оплачиваемое время отдыха для сотрудников всех уровней
• Равные возможности трудоустройства и инклюзивная среда

Навыки

• Large Language Models (LLMs)
• Agentic AI
• AI Search
• Recommendation Systems
• Machine Learning
• Artificial Intelligence
• NLP
• Ranking
• Retrieval
• Relevance
• Personalization
• Multi-agent reasoning
• Tool-use protocols
• Memory systems
• Model evaluation
• Agent orchestration
• Context management
• Safety guardrails
• Python