Senior Software Engineer

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

Senior Software Engineer в AI-ориентированную фарм-компанию. Бэкенд и системная разработка продуктов и платформ, активное использование LLM и агентных инструментов в ежедневной работе.

Задачи

• Вести продуктовые и платформенные задачи от постановки проблемы до дизайна, реализации, запуска и итераций
• Разрабатывать и эксплуатировать production-сервисы, API, интеграции, базы данных, асинхронные процессы и распределённые системы
• Создавать ПО для людей, приложений, AI-сотрудников и агентов, включая инструменты, API, права доступа, состояние, observability и обработку сбоев
• Проектировать и внедрять AI- и агентные workflow: использование инструментов, retrieval, доступ к данным, оценка качества и human review
• Ежедневно использовать LLM и агентные системы для исследования, прототипирования, реализации, тестирования, отладки, документации и автоматизации
• Работать с Data Engineering над моделями данных, data-продуктами, контрактами и паттернами доступа
• Работать с Data Science над ML-возможностями, интерфейсами моделей, оценкой и интеграцией в production
• Работать с SRE над деплоем, надёжностью, observability, безопасностью и инфраструктурой
• Принимать прагматичные компромиссы между скоростью, качеством, поддерживаемостью и гибкостью
• Быстро пересматривать приоритеты и понятно доносить решения и компромиссы техническим и нетехническим партнёрам
• Ревьюить дизайны и код, менторить инженеров и повышать планку качества

Требования

• 5+ лет опыта разработки и выпуска production-ПО или эквивалентный senior-уровень
• Опыт в фармацевтическом, биологическом и/или биотех-ПО и данных — сильный плюс
• Сильные фундаментальные знания backend и системной разработки: API, распределённые системы, базы данных, облачные сервисы, асинхронные процессы
• Ежедневный опыт использования AI-инструментов, LLM или агентных систем в инженерном workflow
• Опыт создания AI-ПО, агентных workflow, retrieval-систем, интеграций инструментов или ML-продуктов — сильный плюс
• Понимание ML-концепций: обучение vs инференс, эмбеддинги, retrieval, оценка, качество данных, ограничения моделей — плюс
• Сильное продуктовое чутьё и умение продвигаться в условиях неполной информации
• Опыт эксплуатации production-ПО с тестированием, observability, безопасностью и сопровождением после запуска
• Full-stack диапазон с основным фокусом на backend, системы, продукт и AI-инженерию
• Отличные коммуникация и коллаборация с Product Engineering, Data Engineering, Data Science, SRE и нетехническими партнёрами

Условия

• Диапазон компенсации: $185,500 - $232,000
• Компенсация определяется ролью, географией, навыками и опытом
• Помимо базовой зарплаты — equity, комплексные бенефиты и щедрые перки
• Гибридный формат: 3 дня в неделю в офисе
• Приоритет найма в хабах New York City и Boston metro, также рассматриваются Research Triangle (NC) и San Francisco Bay Area
• Равные возможности для всех кандидатов

Навыки

• LLM
• agentic workflows
• retrieval
• APIs
• distributed systems
• databases
• cloud services
• asynchronous workflows
• ML
• embeddings
• observability
• security
• infrastructure