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 полный цикл — от технического дискавери и прототипа до внедрения, наблюдаемости и безопасности.

Задачи

• Работать с клиентами и внутренними командами: выявлять бизнес-цели, процессы, техническое окружение, источники данных и ограничения
• Превращать нечёткие задачи в требования, архитектуру решений, прототипы и план поставки
• Проектировать, разрабатывать и внедрять 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, наблюдаемость и обратную связь
• Разрабатывать и улучшать agent loops: планирование, выбор инструментов, выполнение, наблюдение, рефлексия, восстановление и завершение
• Моделировать сложные workflow через графы, конечные автоматы и паттерны оркестрации с участием людей
• Создавать фреймворки оценки и стратегии тестирования: полнота выполнения задач, точность, надёжность, безопасность, задержка, стоимость и ценность для пользователя
• Строить proof of concept, валидировать решения с реальными пользователями и доводить прототипы до безопасных, масштабируемых и поддерживаемых production-систем
• 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, prompt injection, потери контекста и зацикливания
• Инструментировать приложения для сбора трейсов, промежуточных состояний, метрик производительности и ошибок; диагностировать сложные проблемы
• Применять сильные инженерные практики: автотесты, документация, безопасность, контроль версий, наблюдаемость, CI/CD
• Взаимодействовать с product-менеджерами, дизайнерами, инженерами, дата-специалистами, security-командами и стейкхолдерами клиента
• Разрабатывать переиспользуемые компоненты и паттерны, участвовать в техническом дискавери, демонстрациях, воркшопах и pre-sales

Требования

• Опыт разработки и внедрения production-grade ПО, желательно AI-приложений, автономных агентов или агентных систем
• Сильные навыки в Python, TypeScript или другом языке, распространённом для AI-приложений и инструментов разработчика
• Понимание harness engineering: инфраструктура, контекст, инструменты, права, контроли и обратная связь для надёжной работы AI-агентов в production
• Опыт разработки или работы с agent loops: планирование, выбор инструментов, выполнение, наблюдение, рефлексия, восстановление, завершение
• Знакомство с графовой оркестрацией, конечными автоматами и многошаговыми workflow с участием агентов, инструментов, данных и людей
• Опыт проектирования систем оценки AI-приложений: бенчмарки по задачам, регрессионные наборы, model-graded evaluations, human review, production-мониторинг
• Знание prompt design, управления контекстом, памяти, retrieval, tool use, структурированных выходов и выбора моделей с учётом качества, надёжности, задержки и стоимости
• Опыт инструментирования AI-систем для трассировки решений, инспекции промежуточных состояний, измерения качества и диагностики сбоев
• Сильное понимание API, распределённых систем, баз данных, облачной инфраструктуры и современных практик разработки
• Умение быстро разбираться в незнакомых технологиях, бизнес-доменах и существующих системах и превращать нечёткие задачи в протестированные прототипы и production-решения
• Product judgment: баланс возможностей модели, надёжности, безопасности, задержки, стоимости, поддерживаемости и UX
• Опыт прямого взаимодействия с клиентами, стейкхолдерами или кросс-функциональными командами поставки
• Отличные письменные и устные коммуникативные навыки, умение объяснять поведение AI, ограничения, риски и технические компромиссы
• Любознательность, эмпатия, ответственность, инициативность и готовность работать в быстро меняющейся среде
• Готовность к occasional travel для клиентских воркшопов или on-site поставки

Условия

• Высокотехнологичные задачи в разных отраслях, технологических платформах и бизнес-доменах
• Практическая разработка и внедрение реального ПО и production-систем, а не только рекомендации и презентации
• Прямое взаимодействие с клиентами и видимый эффект от технических решений
• Доступ к новым технологиям: AI-приложения, агентные системы, harness engineering, современные практики разработки
• Кросс-функциональная работа в командах, ценящих эксперименты, обмен знаниями и постоянное обучение
• Влияние на инженерные стандарты, переиспользуемые решения и технические практики
• Ответственность и автономия: от дискавери до production
• Инклюзивная среда, равные возможности, прозрачность и инновации
• Удалённая работа с occasional travel для клиентских воркшопов или on-site поставки

Навыки

• Python
• TypeScript
• AI agents
• agentic workflows
• prompt engineering
• context management
• retrieval
• RAG
• embeddings
• vector search
• knowledge graphs
• fine-tuning
• model routing
• 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
• Claude