URBN Staff Engineer, GenAI

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

Инженер в команду GenAI в URBN: построение и вывод в продакшн пайплайнов генерации изображений и видео, агентные workflow и MCP-серверы для AI-креативных продуктов.

Задачи

• Проектировать, строить и оптимизировать пайплайны генерации изображений и видео (генерация, inpainting, upscaling, style transfer, conditioning, постобработка) в продакшн-сервисы с учётом стоимости, задержек и пропускной способности
• Разрабатывать агентные workflow (ADK, A2A, LangGraph и аналоги), MCP-серверы (FastMCP) и микросервисы (FastAPI, GraphQL) для оркестрации и отдачи генеративных AI-возможностей
• Разрабатывать системы управления промптами и структурированные стратегии промптинга для стабильного визуального результата, включая fashion-кейсы и virtual try-on
• Интегрировать мультимодальные и vision-language модели в продакшн-процессы: понимание изображений, автотегирование, captioning, предварительная оценка качества
• Сотрудничать с дизайнерами, продакт-менеджерами, data scientists и инженерами, переводить бизнес-потребности в масштабируемые GenAI-решения
• Оценивать новые технологии, модели и вендоров через proof-of-concept
• Поддерживать ML-архитектуру: пайплайны и приложения для обучения и инференса генеративных моделей в продакшне

Требования

• 1+ год практического опыта построения или эксплуатации систем генерации изображений (диффузионные модели, мультимодальные пайплайны) в прикладном контексте
• Опыт работы с AI-инструментами разработки (Cursor, VS Code Copilot, Claude Code, Gemini) и проектирования агентных workflow (LangGraph, ADK, A2A, CrewAI); знакомство с MCP — плюс
• Сильное владение Python, практический опыт с PyTorch и/или Hugging Face для serving, fine-tuning и оптимизации инференса
• Опыт масштабируемых RESTful API, микросервисной архитектуры и высокодоступных распределённых систем
• Владение Docker, оркестрацией контейнеров, cloud-native сервисами и облачной AI-инфраструктурой; опыт с Terraform или аналогичным IaC
• Приверженность CI/CD, TDD и автоматизированным стандартам качества кода
• Высшее образование в Computer Science, инженерии, математике или смежной количественной области либо эквивалентный практический опыт

Условия

• Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка
• Оплачиваемый отпуск (PTO)
• Скидки для сотрудников
• Пенсионные накопления
• Программы обучения и равных возможностей

Навыки

• Python
• PyTorch
• Hugging Face
• LangGraph
• ADK
• A2A
• CrewAI
• MCP
• FastMCP
• FastAPI
• GraphQL
• Docker
• Kubernetes
• Terraform
• CI/CD
• TDD
• REST API
• diffusion models
• LoRA
• ControlNet
• Airflow
• dbt