Lead Software Engineer - AI Surfaces

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

Технический лидер направления в Gavel — AI-продукте внутри Relativity для работы с юридическими документами в Microsoft Word. Отвечает за full-stack разработку агентов, их инфраструктуру и качество релизов, примерно половину времени кодит и руководит командой из 2–4 инженеров.

Задачи

• Владеть техническим роадмапом и поставкой своего направления — от проектирования до мониторинга в продакшене
• Декомпозировать нечёткие продуктовые цели на поставляемые этапы и выстраивать их последовательность по всему стеку
• Проектировать и разрабатывать агентов и инфраструктуру для них: определения инструментов, промпты и сборку контекста, структурированные ответы, guardrails, наборы для оценки, интеграцию с Word и веб-интерфейсы
• Запускать цикл оценки и релиза агентов: анализировать acceptance rate, выяснять причины изменения результатов и решать, готов ли релиз
• Выстраивать современный SDLC для команды: частые небольшие коммиты, деплой в прод за фича-флагами, быстрые откаты, ежедневное использование agentic-инструментов разработки
• Работать напрямую с CTO, продуктом и дизайном над планами развития, общаться с клиентами при неоднозначных данных
• Проводить дизайн-ревью, задавать стандарты кодирования и тестирования, менторить senior-инженеров и участвовать в найме
• Взаимодействовать с командами платформы и безопасности Relativity по общим инфраструктурным, identity- и compliance-вопросам

Требования

• 8+ лет опыта разработки продакшн-ПО в service-oriented командах с непрерывным деплоем, из них минимум 1 год — поставка LLM-продуктов реальным пользователям
• Опыт создания full-stack веб- и agentic-приложений, включая владение хотя бы одной agentic-возможностью в продакшене: tool use и function calling, многошаговая оркестрация, структурированные ответы, ретраи и обработка ошибок, наблюдаемость и отладка недетерминированных систем
• Практический опыт оценки качества: построение evaluation-наборов, выбор метрик, корректное использование LLM-as-judge, связь офлайн-результатов с онлайн-метриками
• Понимание retrieval и context engineering: эмбеддинги, гибридный поиск, стратегии чанкинга и ранжирования, бюджетирование контекста
• Практический опыт с облачной инфраструктурой AWS или Azure, контейнерами, CI/CD, infrastructure as code и production observability
• Свободное владение TypeScript или Python и способность работать по всему стеку: React-фронтенд, сервисы на Node или Python, PostgreSQL
• Опыт технического руководства небольшой командой: планирование, ревью, разблокировка и развитие инженеров при сохранении собственной разработки
• Ясная письменная и устная коммуникация, умение объяснять регрессии качества моделей юристам и обсуждать компромиссы с основателями
• Стремление к простоте и умение отличать полезные абстракции от лишних

Условия

• Конкурентная зарплата и бонус по итогам года
• Долгосрочные incentive-программы и equity
• Benefits, DTO, родительский отпуск
• Гибридный или удалённый формат: удалённо в США либо офисы в Сиэтле или Чикаго
• Работа в небольшой founder-led команде внутри Relativity
• Культура обмена знаниями и непрерывного улучшения

Навыки

• TypeScript
• Python
• React
• Node.js
• PostgreSQL
• LLM
• Agentic applications
• Function calling
• RAG
• Embeddings
• Hybrid search
• LLM-as-judge
• AWS
• Azure
• Docker
• CI/CD
• Infrastructure as Code
• Observability
• Microsoft Word integration