Software Engineer GEN AI, Assistant Vice President

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

Инженер в команду USCC Architecture and AI Engineering банка Citi. Разработка и масштабирование production-компонентов корпоративной мультиагентной AI-платформы, автоматизирующей жизненный цикл доставки ПО — от анализа продукта до готового к деплою кода.

Задачи

• Разрабатывать и поддерживать production AI-агентов для анализа продукта, сбора требований, прототипирования UI, генерации бэклога и автоматической реализации кода с созданием pull request
• Реализовывать мультиагентные workflow на Google Agent Development Kit (ADK), включая оркестрацию субагентов, human-in-the-loop approval gates и agent-to-agent (A2A) messaging
• Интегрировать Gemini и Anthropic Claude в агентные пайплайны через корпоративные шлюзы, применяя продвинутый prompt engineering и structured tool/function calling
• Подключать агентов к корпоративным системам (документация Engineering & AI Product, JIRA, GitHub) через MCP-подобные интерфейсы
• Строить RAG-пайплайны с использованием vector search, embeddings и кластеризации для привязки ответов агентов к точному корпоративному контексту
• Создавать evaluation harnesses (LLM-as-judge, parallel jury methods) для измерения faithfulness, relevancy, hallucination rate и task completion
• Писать продвинутый асинхронный Python и разрабатывать хорошо документированные сервисы на FastAPI с персистентным состоянием сессий в PostgreSQL
• Применять структуры данных, алгоритмы и анализ сложности для эффективной работы оркестрации и retrieval-логики при масштабировании
• Инструментировать сервисы для observability, поддерживать CI/CD и контейнеризованные деплойменты, применять secure coding и guardrails, писать unit-, integration- и end-to-end тесты

Требования

• 3–7 лет практического опыта в software engineering (5+ для обладателей PhD) с подтверждённым треком поставки production-ПО
• Сильные фундаментальные знания computer science: структуры данных, алгоритмы и сложность, операционные системы, сети, проектирование и оптимизация реляционных БД
• Продвинутый Python (async, typing, dependency management) и практики software engineering: чистый код, автоматизированное тестирование, version control, CI/CD
• Практический опыт разработки LLM-приложений (prompt engineering, tool/function calling, structured outputs) и мультиагентных/агентных фреймворков
• Практический опыт построения RAG-пайплайнов с векторными БД и embedding-based retrieval, а также знакомство с методами оценки структурированных выходов LLM/агентов
• Опыт интеграции AI-систем с внешними инструментами и документацией через структурированные интерфейсы (например, MCP), знание Docker и Kubernetes/OpenShift
• Степень бакалавра в Computer Science или смежной области

Условия

• Полная занятость
• Конкурентные employee benefits: медицинская, стоматологическая и vision-страховка, 401(k), страхование жизни, от несчастных случаев и инвалидности, wellness-программы
• Оплачиваемые отпуска, больничные и праздничные дни
• Возможны дискреционные и формульные incentive и retention awards для подходящих сотрудников
• Равные возможности трудоустройства

Навыки

• Python
• FastAPI
• PostgreSQL
• Google Agent Development Kit (ADK)
• Gemini
• Anthropic Claude
• Prompt Engineering
• Function Calling
• MCP
• RAG
• Vector Search
• Embeddings
• Clustering
• LLM-as-judge
• Async Python
• Data Structures
• Algorithms
• CI/CD
• Docker
• Kubernetes
• OpenShift
• Langfuse
• Prometheus
• Distributed Tracing
• Go
• React
• TypeScript
• SSE
• ChromaDB
• pgvector
• HDBSCAN
• HashiCorp Vault
• SSO
• JWT
• GitHub
• JIRA