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-решения на базе AI: агентные workflow, LLM-приложения и full-stack разработка. Отвечает за надёжность, безопасность и наблюдаемость AI-систем.

Задачи

• Работать с клиентами: выявлять бизнес-цели, процессы, данные и ограничения, превращать их 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, наблюдаемость и обратная 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
• Создавать фреймворки оценки и стратегии тестирования: точность, надёжность, безопасность, латентность, стоимость и ценность для пользователя
• Делать прототипы, валидировать их с реальными пользователями и доводить до безопасных масштабируемых 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 и prompt injection
• Инструментировать приложения для сбора трейсов, промежуточных состояний, метрик и диагностики сбоев
• Применять инженерные практики: автотесты, документация, безопасность, контроль версий, наблюдаемость, CI/CD
• Взаимодействовать с product-менеджерами, дизайнерами, инженерами, data-специалистами и security-командами
• Делиться знаниями: создавать переиспользуемые компоненты и паттерны, участвовать в демо, воркшопах и pre-sales

Требования

• Опыт разработки и развёртывания production-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: графы, конечные автоматы, многошаговые процессы с участием агентов, инструментов, данных и людей
• Опыт проектирования систем оценки AI: бенчмарки, регрессионные наборы, model-graded evaluations, human review, production-мониторинг
• Понимание AI-систем: промпт-дизайн, управление контекстом, память, retrieval, tool use, структурированные выходы, выбор моделей и их trade-offs
• Опыт инструментирования AI-систем для трассировки решений, инспекции промежуточных состояний и диагностики сбоев
• Понимание API, распределённых систем, баз данных, облачной инфраструктуры и современных практик разработки
• Умение быстро разбираться в незнакомых технологиях и доменах, превращать нечёткие задачи в прототипы и production-решения
• Продуктовое мышление: баланс возможностей моделей, надёжности, безопасности, латентности, стоимости и UX
• Опыт работы напрямую с клиентами и кросс-функциональными командами
• Отличные письменные и устные коммуникационные навыки
• Инициативность, любознательность, ответственность и готовность работать в быстро меняющейся среде
• Готовность к редким командировкам на клиентские воркшопы и on-site поставку

Условия

• Работа над высоконагруженными задачами в разных индустриях и технологических платформах
• Практическая разработка и запуск реальных production-систем
• Прямое взаимодействие с клиентами и видимый вклад технических решений
• Доступ к новым технологиям: AI-приложения, агентные системы, harness engineering
• Кросс-функциональная команда, ценящая эксперименты и обмен знаниями
• Влияние на инженерные стандарты и переиспользуемые решения
• Автономия и ответственность за решение сложных задач
• Инклюзивная среда с равными возможностями и прозрачностью
• Удалённая работа с редкими командировками на клиентские воркшопы

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