Forward Deployed Agile Software Engineer

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

Инженер, который работает напрямую с клиентами и превращает нечёткие бизнес-задачи в production-ready решения на базе AI: агентные workflow, LLM-приложения и full-stack сервисы. Роль предполагает проектирование инфраструктуры вокруг моделей (harness), оценку качества и вывод AI-систем в продакшн.

Задачи

• Работать с клиентами и внутренними командами: выявлять бизнес-цели, процессы, техническое окружение и ограничения, превращать задачи в требования, архитектуру и план поставки
• Проектировать, разрабатывать и разворачивать AI-приложения, агентные workflow, API, инструменты разработчика, data pipelines и full-stack продукты
• Строить инфраструктуру вокруг AI-моделей: промпты, инструменты, управление контекстом, память, права доступа, runtime-контроли, observability и обратную связь
• Разрабатывать и улучшать agent loops: планирование, выбор инструментов, выполнение, наблюдение, рефлексия, восстановление и завершение
• Создавать фреймворки оценки и стратегии тестирования: полнота выполнения задач, точность, надёжность, безопасность, latency, стоимость и ценность для пользователя
• Делать прототипы, валидировать их с реальными пользователями и превращать в безопасные, масштабируемые и поддерживаемые production-системы
• Интегрировать AI-решения с системами клиентов, корпоративными данными, облаками, API, базами данных и сторонними сервисами
• Обеспечивать безопасность и надёжность AI-систем: ограничения прав, механизмы подтверждения, fallback-стратегии, защита от галлюцинаций и prompt injection
• Инструментировать приложения для сбора трейсов, промежуточных состояний, метрик и диагностики сбоев
• Применять инженерные практики: автотесты, документация, безопасность, контроль версий, observability, CI/CD
• Взаимодействовать с product-менеджерами, дизайнерами, инженерами, data-специалистами и security-командами, объяснять технические решения и риски
• Разрабатывать переиспользуемые компоненты и паттерны, участвовать в технических демо, воркшопах и pre-sales при необходимости

Требования

• Опыт разработки и развёртывания production-grade ПО, желательно AI-приложений, автономных агентов или агентных систем
• Сильные навыки в Python, TypeScript или другом языке, используемом для AI-приложений и инструментов разработчика
• Понимание harness engineering: инфраструктура, контекст, инструменты, права, контроли и обратная связь для надёжной работы AI-агентов
• Опыт разработки агентных workflow с планированием, выбором инструментов, выполнением, наблюдением, рефлексией и восстановлением
• Знание оркестрации workflow: графовая оркестрация, конечные автоматы, многошаговые процессы с участием агентов, инструментов, данных и людей
• Опыт проектирования систем оценки AI-приложений: бенчмарки, регрессионные наборы, model-graded evaluations, human review и production-мониторинг
• Понимание AI-систем: дизайн промптов, управление контекстом, память, retrieval, использование инструментов, структурированные выходы и выбор моделей
• Опыт инструментирования AI-систем для трассировки решений, проверки промежуточных состояний и диагностики сбоев
• Понимание API, распределённых систем, баз данных, облачной инфраструктуры и современных практик разработки
• Умение быстро разбираться в незнакомых технологиях и бизнес-доменах, превращать нечёткие задачи в прототипы и production-решения
• Продуктовое мышление: баланс возможностей модели, надёжности, безопасности, latency, стоимости и UX
• Опыт работы напрямую с клиентами и стейкхолдерами
• Отличные письменные и устные коммуникативные навыки, умение объяснять поведение и ограничения AI
• Инициативность, ответственность, любознательность и готовность работать в быстро меняющейся среде
• Готовность к occasional travel для клиентских воркшопов и on-site поставки

Условия

• Высокотехнологичные задачи в разных отраслях и доменах
• Практическая разработка и запуск реальных production-систем, а не только рекомендации
• Прямое взаимодействие с клиентами и видимый вклад технических решений
• Доступ к новым технологиям: AI-приложения, агентные системы, harness engineering
• Кросс-функциональная работа в командах, ценящих эксперименты и обмен знаниями
• Влияние на инженерные стандарты и переиспользуемые решения
• Ответственность и автономия в решении сложных задач
• Инклюзивная среда с равными возможностями, прозрачностью и уважением к разным точкам зрения
• Удалённая работа с occasional travel для клиентских воркшопов и on-site поставки

Навыки

• Python
• TypeScript
• AI agents
• agentic workflows
• prompt engineering
• RAG
• embeddings
• vector search
• knowledge graphs
• fine-tuning
• APIs
• distributed systems
• databases
• cloud infrastructure
• AWS
• Microsoft Azure
• Google Cloud
• Kubernetes
• containers
• infrastructure as code
• CI/CD
• observability
• evaluation frameworks
• state machines
• graph-based orchestration