Senior Software Engineer - AI Innovation

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

Senior-инженер в Worth AI для проектирования и вывода в продакшн агентных LLM-систем, принимающих решения на регулируемых финансовых данных (KYB, KYC, андеррайтинг, мониторинг рисков).

Задачи

• Проектировать и запускать многошаговые агентные системы (planner/executor, tool-using, multi-agent, human-in-the-loop) для автоматизации KYB, андеррайтинга, ревью кейсов и мониторинга рисков
• Архитектурить графы агентов в LangGraph (или аналогах CrewAI, AutoGen, Claude Agent SDK) с явным состоянием, durable execution, ретраями и безопасными фолбэками
• Строить и укреплять retrieval-слой: стратегии чанкинга, гибридный поиск, реранкинг, grounded citation по данным SoS, IRS, банковским данным и графу 700M+ SMB
• Отвечать за eval-стек: golden sets, офлайн-регрессии, LLM-as-judge, онлайн A/B и shadow evals, red-teaming на jailbreak, prompt injection и утечку PII
• Интегрировать агентов в продакшн-системы через типизированные инструменты, MCP-серверы и существующие сервисы
• Обеспечивать production MLOps для агентов: деплой, версионирование, traffic shaping, бюджеты cost/latency, observability и on-call playbooks
• Работать с security, compliance и legal для соблюдения SOC 2, GDPR, CCPA и fair-lending
• Превращать неоднозначные продуктовые гипотезы в конкретные дизайны агентов, прототипы и зафиксированные фичи
• Менторить инженеров по агентным паттернам, prompt engineering, eval-дисциплине и failure modes LLM-систем
• Следить за новыми моделями, фреймворками и паттернами и внедрять то, что реально работает в продакшне

Требования

• 8+ лет профессионального опыта в разработке ПО, из них минимум 2 года — построение production LLM или агентных систем
• Сильный опыт в software engineering: front-end, API, async-паттерны, очереди, базы данных и failure modes распределённых систем
• Подтверждённое владение крупными фичами или подсистемами в продакшне
• Опыт менторинга junior-инженеров и повышения стандартов качества команды
• Опыт работы с event-driven системами: обогащение, ретраи, dead-lettering, backpressure
• Опыт управления контейнеризованными приложениями в Kubernetes, EKS, ArgoCD, operators, Kustomize
• Глубокий практический опыт хотя бы с одним современным агентным фреймворком (LangGraph предпочтительно) и трек-рекорд запуска агентов в продакшн
• Реальный опыт с evals: построение golden sets, офлайн- и онлайн-оценки, принятие решений ship/no-ship
• Свободное владение production MLOps: деплой LLM-нагрузок с реальными ограничениями по latency, cost и надёжности
• Сильный Python; уверенность в TypeScript / Node.js для интеграции с сервисами
• Ясная и калиброванная коммуникация — умение объяснять компромиссы агентов продукту, security и клиентам
• Культура extreme ownership в неоднозначной быстро меняющейся среде

Условия

• Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка
• Пенсионный план (401k, IRA)
• Страхование жизни
• Гибкий оплачиваемый отпуск
• 9 оплачиваемых праздников
• Отпуск по семейным обстоятельствам
• Удалённая работа
• Гибридный формат для сотрудников в Орландо
• Бесплатное питание и снеки (Орландо)
• Wellness-ресурсы
• Все удалённые сотрудники должны минимум дважды в год приезжать в Орландо, Флорида, на Town Halls и командную работу, плюс ориентация в Орландо

Навыки

• Python
• Node.js
• TypeScript
• LangGraph
• LangChain
• Claude Agent SDK
• MCP
• OpenAI SDK
• Anthropic Claude
• OpenAI
• Llama
• Mistral
• PostgreSQL
• pgvector
• vector DBs
• OpenSearch
• Kafka
• Redshift
• Redis
• AWS
• Kubernetes
• EKS
• ArgoCD
• Terraform
• LangSmith
• Langfuse
• Braintrust
• DataDog
• LLM evals
• RAG
• prompt engineering
• MLOps