Lead Software Engineer - Agentic AI

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

Ведущий инженер-разработчик в команду Deposits 2.0 (Consumer and Community Banking) JPMorganChase. Отвечает за разработку агентных платформ и мультиагентных workflow на базе LLM, архитектуру и вывод решений в продакшн.

Задачи

• Разрабатывать креативные программные решения, проектирование, разработку и техническую диагностику нестандартных задач
• Определять и развивать roadmap платформы агентных возможностей с фокусом на измеримые результаты, надёжность и удобство
• Вести сквозную поставку ключевых компонентов агентной платформы: SDK, референсные реализации, паттерны интеграции
• Согласовывать требования и приоритеты с product, engineering, risk и control-стейкхолдерами
• Устанавливать стандарты качества, производительности и эксплуатации для агентных нагрузок: мониторинг, тестирование, готовность к инцидентам
• Переводить эксперименты в продакшн через архитектурные решения, масштабируемые дизайны и воспроизводимые практики деплоя
• Встраивать governance, приватность и model risk в дизайн платформы
• Доносить техническую стратегию и прогресс до старших стейкхолдеров
• Внедрять в команду одобренные AI-assisted практики разработки для повышения качества кода и скорости поставки
• Использовать инструменты SDLC-цепочки, включая AI-assisted разработку и автоматизацию, для повышения ценности автоматизации

Требования

• Формальное обучение или сертификация по software engineering и 5+ лет практического опыта
• Владение Python (основной для оркестрации агентов и LLM-тулинга) и/или TypeScript / Java / Go для интеграции enterprise backend
• Опыт проектирования гибридных поисковых пайплайнов (dense vector retrieval, BM25, rerankers) с векторными БД Pinecone, Milvus, Qdrant или pgvector
• Опыт построения масштабируемых микросервисов на FastAPI, Spring Boot или Node.js с REST, WebSockets, Server-Sent Events
• Опыт лидирующего применения одобренных AI-assisted инструментов разработки и установки стандартов валидации AI-выходов
• Понимание ответственного использования AI: чувствительность данных, безопасная обработка входов/выходов, resiliency и security
• Продакшн-опыт с фреймворками мультиагентной и workflow-оркестрации (LangGraph, AutoGen, CrewAI, LlamaIndex Workflows, Semantic Kernel)
• Глубокая экспертиза в tool calling и function calling: JSON schema validation, динамическая интеграция API, sandboxed code execution, MCP
• Опыт реализации краткосрочной и эпизодической памяти (scratchpads, state graphs, vector-based retrieval, compaction)
• Продвинутый prompt engineering, chain-of-thought, ReAct, reflection loops, guardrails (NeMo Guardrails, Guardrails AI)

Условия

• Конкурентный пакет вознаграждения: базовая зарплата, возможны комиссионные и/или дискреционные премии в виде кэша и/или акций
• Комплексное медицинское страхование, центры здоровья и wellness на территории
• Пенсионный сберегательный план
• Резервный уход за детьми, компенсация обучения, поддержка ментального здоровья, финансовый коучинг
• Равные возможности трудоустройства, инклюзивная среда, разумные accommodations

Навыки

• Python
• TypeScript
• Java
• Go
• RAG
• BM25
• Pinecone
• Milvus
• Qdrant
• pgvector
• FastAPI
• Spring Boot
• Node.js
• REST
• WebSockets
• Server-Sent Events
• LangGraph
• AutoGen
• CrewAI
• LlamaIndex Workflows
• Semantic Kernel
• MCP
• JSON schema
• NeMo Guardrails
• Guardrails AI
• prompt engineering
• ReAct