Staff Backend Engineer, Ambient AI

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

Staff-инженер backend в команду Ambient AI: построение и эксплуатация распределённой платформы для захвата и обработки клинических разговоров, оркестрации AI-моделей и надёжной выдачи результатов.

Задачи

• Проектировать, разрабатывать и эксплуатировать backend-системы для продуктов Ambient AI на мобильных и веб-платформах
• Строить и развивать inference-процессы: транскрипция, диаризация, языковые модели, клиническая экстракция, суммаризация
• Разрабатывать оркестрацию длительных многоэтапных процессов: планирование, очереди, приоритизация, ретраи, таймауты, fallback, dead-letter, идемпотентность, replay, восстановление
• Повышать надёжность и масштабируемость сервисов при переменной и ресурсоёмкой нагрузке
• Определять и поддерживать SLO для критичных процессов: доступность, задержка обработки, доля завершений, сохранность данных
• Строить наблюдаемость: структурированные логи, метрики, распределённый трейсинг, дашборды, алерты, диагностические инструменты
• Руководить реакцией на инциденты и пост-инцидентным анализом, устранять системные причины сбоев
• Улучшать облачную инфраструктуру, деплой, планирование мощностей и операционный инструментарий
• Проектировать API и модели данных для безопасного взаимодействия с длительными процессами
• Создавать инструменты для инспекции, тестирования, replay, оценки и отладки inference-пайплайнов
• Балансировать надёжность, задержку, качество и стоимость инфраструктуры
• Работать с mobile, product, AI, security и клиническими командами
• Менторить инженеров и развивать практики распределённых систем и backend-архитектуры

Требования

• 8+ лет опыта backend или инфраструктурной разработки
• Опыт проектирования, разработки и эксплуатации production распределённых систем
• Сильное владение хотя бы одним современным backend-языком программирования
• Опыт с асинхронной обработкой, очередями сообщений, event-driven системами или durable workflow execution
• Понимание идемпотентности, консистентности, конкурентности, backpressure, ретраев, изоляции отказов
• Опыт эксплуатации сервисов в облаке: деплой, мониторинг, масштабирование, реакция на инциденты
• Опыт проектирования API, границ сервисов и моделей данных для сложных продуктовых процессов
• Опыт повышения надёжности, наблюдаемости, масштабируемости или операционной эффективности
• Сильные навыки отладки на уровне приложения, инфраструктуры, данных и внешних зависимостей
• Умение работать с real-time и длительными нагрузками с разными требованиями к задержке и сохранности
• Готовность работать на стыке backend, инфраструктуры, продукта и AI-систем
• Проактивность и ownership mindset

Условия

• Работа над backend-фундаментом AI-продукта для здравоохранения в реальных клинических процессах
• Сложные задачи распределённой оркестрации и production AI
• Влияние на надёжность, которую клиницисты ощущают напрямую
• Участие в формировании оркестрации, наблюдаемости и масштабирования inference-систем
• Тесная работа с product и AI-командами при глубоком владении backend-архитектурой
• Возможность влиять на техническую стратегию и инженерную культуру растущей платформы
• Рост в сторону backend, инфраструктуры или технического лидерства

Навыки

• Distributed systems
• Message queues
• Event-driven architecture
• Durable workflow execution
• Temporal
• Kafka
• Pub/Sub
• SQS
• Kubernetes
• Containers
• Infrastructure as Code
• Cloud
• Observability
• Distributed tracing
• Grafana
• OpenTelemetry
• Sentry
• SLO
• API design
• LLM orchestration
• Speech-to-text
• Diarization
• GPU workloads