Senior Software Engineer II

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

Senior-инженер в команду, создающую production AI-системы: агентные workflow, LLM-пайплайны, RAG и сервисы структурированного извлечения данных. Роль предполагает проектирование, оценку и эксплуатацию AI-сервисов и менторство младших инженеров.

Задачи

• Проектировать, разрабатывать и разворачивать production AI-системы: агентные workflow, RAG-сервисы и пайплайны извлечения данных для нескольких бизнес-подразделений
• Взаимодействовать с бизнес-заказчиками и техническими специалистами: определять AI-кейсы, метрики успеха и финальные требования
• Писать и ревьюить технические спецификации и архитектурные документы для сложных компонентов AI-систем
• Создавать и поддерживать evaluation-харнессы, задавать базовые уровни точности, задержки и стоимости и мониторить их в production
• Внедрять практики ответственного AI: обработка данных, контроль PII, снижение галлюцинаций, аудируемость и human review
• Отвечать за стоимость и производительность LLM-нагрузок: выбор моделей, кэширование и атрибуция использования
• Строить и поддерживать CI/CD-пайплайны и автоматизацию деплоя AI-сервисов в AWS и Azure
• Работать в Agile-среде совместно с engineering, product и business
• Менторить младших инженеров по дизайну AI-систем, методологии оценки и готовности к production

Требования

• 5+ лет опыта в software engineering, из них 2+ года создания и вывода в production LLM- или ML-систем
• Степень BS в Engineering/Computer Science или эквивалентный опыт
• Подтверждённый опыт владения AI-фичей или сервисом end-to-end: дизайн, оценка, деплой и мониторинг
• Экспертный уровень TypeScript/Node.js и/или Python; знание C#/.NET — плюс
• Практический опыт с LLM-платформами и API (Azure OpenAI или аналог): prompt design, tool/function calling, structured outputs, выбор моделей
• Опыт построения RAG-пайплайнов: chunking, embeddings, hybrid retrieval, reranking, grounding/citation
• Понимание schema-driven извлечения структурированных данных (Zod, Pydantic, JSON Schema) и стратегий валидации
• Опыт с evaluation-фреймворками для AI: golden datasets, LLM-as-judge, precision/recall, регрессионное тестирование промптов и агентов
• Сильный SQL и понимание реляционного и векторного хранения (SQL Server, PostgreSQL, Elasticsearch/vector stores)
• Опыт с AWS и Azure: compute, storage, networking, IAM, managed AI services; контейнеризация (Docker, Kubernetes), secrets management и observability
• Знание best practices разработки, TDD и code review

Условия

• Медицинская, стоматологическая и оптическая страховка
• Пенсионный план 401(k) с match и Employee Share Purchase Plan
• Wellness-платформа, подписка Headspace, EAP и программы отпусков
• Страхование жизни, от несчастных случаев, краткосрочная и долгосрочная нетрудоспособность
• Семейные льготы: отпуска по уходу, adoption и surrogacy benefits
• Health Savings, Dependent Care и Commuter Spending Accounts
• Оплачиваемый отпуск плюс до двух дней на Employee Resource Groups и волонтёрство
• Годовая премия по итогам работы

Навыки

• TypeScript
• Node.js
• Python
• C#
• .NET
• Azure OpenAI
• LLM
• RAG
• Zod
• Pydantic
• JSON Schema
• SQL
• SQL Server
• PostgreSQL
• Elasticsearch
• vector stores
• AWS
• Azure
• Docker
• Kubernetes
• CI/CD
• TDD