Senior Applied AI Engineer

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

Senior-инженер в новую команду AI Engineering компании QuEra. Задача — превращать идеи из внутренних AI-воркшопов в продакшн-инструменты и строить LLM- и агентные системы для ускорения инженерных и операционных процессов.

Задачи

• Создавать и доводить до продакшна внутренние AI-инструменты и фичи — от идеи до поддержки
• Задавать техническое направление и переиспользуемые паттерны для команды AI Engineering
• Проектировать и внедрять LLM- и агентные системы: retrieval, tool use, оркестрация, оценка качества
• Работать с инженерными, аппаратными и операционными командами, превращая их идеи в рабочие инструменты
• Создавать общие компоненты, шаблоны и инфраструктуру для ускорения других команд
• Оптимизировать модели по стоимости, latency и надёжности, инструментировать использование и качество
• Менторить коллег и развивать команду, задавать стандарты инженерной практики
• Самостоятельно доводить проекты до конца или своевременно останавливать работу

Требования

• Глубокая экспертиза в разработке ПО и опыт поставки и эксплуатации продакшн-систем (преимущественно Python)
• Сильные практики тестирования, код-ревью, CI/CD и документации
• Существенный опыт создания LLM-приложений: промпт- и агент-дизайн, tool/function calling, MCP, RAG, строгая оценка качества
• Опыт работы с агентными системами и агентными кодинг-воркфлоу
• Архитектурное мышление: проектирование систем для других, end-to-end от backend-сервисов и API до лёгкого frontend и деплоя
• Высокая автономность и ownership, комфорт в условиях неопределённости
• Подтверждённый трек рекорд влияния, приоритет — выпущенный софт, а не research-публикации
• Сильные коммуникативные навыки, менторство, умение переводить потребность не-эксперта в рабочий инструмент

Условия

• Базовая зарплата $175,000 - $210,000 в год
• Equity-гранты для всех новых сотрудников
• Пересмотр зарплатных диапазонов на основе внешних рыночных данных
• Равные возможности трудоустройства и инклюзивная среда

Навыки

• Python
• LLM
• agents
• RAG
• MCP
• tool calling
• prompt engineering
• evaluation
• LLMOps
• MLOps
• model serving
• monitoring
• embeddings
• vector databases
• fine-tuning
• PyTorch
• diffusion models
• image generation
• React
• TypeScript
• Kubernetes
• Docker
• CI/CD
• backend services
• APIs