Full Stack Engineer 5 - Global Workforce Services - AI Automation

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

Full-stack инженер в команду Global Workforce Services, которая отвечает за корпоративные системы и физическую безопасность Capital One на базе SaaS, COTS и собственных приложений с IoT-парком более 10 000 устройств. Роль предполагает техническое лидерство и разработку AI-автоматизации: агентные системы, RAG-пайплайны, real-time интерфейсы и микросервисы.

Задачи

• Руководить портфелем технологических проектов и командой разработчиков, работающих с распределёнными микросервисами и full-stack системами
• Проектировать производительные адаптивные веб-интерфейсы и real-time интерфейсы AI-чатов/агентов на Next.js, React, TypeScript, Tailwind CSS
• Разрабатывать отказоустойчивые высоконагруженные микросервисы и API на Python/FastAPI и Node.js/TypeScript с поддержкой SSE и WebSockets
• Интегрировать возможности AI-агентов в корпоративные системы, базы данных, сторонние API и legacy-ПО через tool-calling и function-calling
• Проектировать и объединять гетерогенные AI-системы (rule-based, retrieval-augmented, генеративные) в единые production-пайплайны
• Обеспечивать техническое лидерство, формировать архитектуру систем и долгосрочное технологическое направление
• Проектировать и реализовывать крупномасштабные распределённые и cloud-native системы с высокими требованиями к надёжности и производительности
• Совместно с архитекторами и продуктовыми лидерами определять роадмапы платформы и стратегию общих сервисов
• Менторить инженеров и участвовать во внутренних и внешних технологических сообществах

Требования

• Степень бакалавра или выше в Computer Science или смежной количественной области (статистика, экономика, исследование операций, аналитика, математика, инженерия)
• Не менее 6 лет опыта в разработке ПО (стажировка не учитывается)
• Не менее 3 лет опыта с публичными облаками (AWS, GCP, Azure), облачными productivity-инструментами или технологиями виртуализации
• Желательно: магистерская степень в Computer Science или смежной области
• Желательно: 2+ года опыта построения production RAG-пайплайнов (chunking, embeddings, vector indexing, graph RAG, fine-tuning)
• Желательно: 2+ года опыта с агентными паттернами (Tool Calling, ReAct, Plan-and-Execute, Multi-Agent Collaboration)
• Желательно: 2+ года опыта с LLM-оркестрацией (LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Semantic Kernel) и API моделей (OpenAI, Anthropic, Bedrock, Ollama, Hugging Face)
• Желательно: 2+ года опыта разработки AI/ML-алгоритмов (LLM Inference, Similarity Search, VectorDBs, Guardrails, Memory) на Python, C++, C#, Java, CUDA или Golang
• Желательно: 9+ лет опыта программирования более чем на двух языках из Go, Java, JavaScript/TypeScript, Python, Rust, C#, Scala
• Желательно: 5+ лет опыта с frontend-фреймворками JavaScript или TypeScript
• Желательно: 5+ лет опыта создания синхронных и асинхронных API
• Желательно: 4+ года опыта с базами данных и СУБД
• Желательно: 4+ года опыта с CI/CD, infrastructure as code и фреймворками автоматизированного тестирования
• Желательно: 4+ года опыта с Git-based системами контроля версий (Git, GitHub, Bitbucket)
• Желательно: 4+ года опыта траблшутинга в облачных средах
• Желательно: 3+ года опыта менторинга senior-инженеров
• Желательно: 2+ года опыта использования observability для оптимизации производительности распределённых систем
• Желательно: 2+ года опыта проведения архитектурных ревью и влияния на корпоративные технические стандарты
• Желательно: 1+ год опыта внедрения стандартов кодирования и design patterns в командах
• Желательно: 1+ год опыта внедрения практик observability и надёжности в масштабе
• Желательно: опыт влияния на технологическую стратегию на уровне портфеля или бизнес-юнита
• Желательно: опыт руководства кросс-функциональными инженерными инициативами

Условия

• Полная занятость, годовая зарплата: McLean, VA — $229,900–$262,400; Richmond, VA — $209,000–$238,500
• Возможна спонсорская поддержка для получения разрешения на работу
• Право на performance-based incentive compensation (cash bonus и/или долгосрочные стимулы LTI)
• Комплексный пакет льгот: здоровье, финансы и другие бенефиты
• Гибридный формат работы (SaaS, COTS и кастомные приложения в гибридном ландшафте)
• Capital One — equal opportunity employer, политика non-discrimination и drug-free workplace

Навыки

• Next.js
• React
• TypeScript
• Tailwind CSS
• Python
• FastAPI
• Node.js
• SSE
• WebSockets
• RAG
• LangChain
• LangGraph
• LlamaIndex
• Semantic Kernel
• OpenAI
• Anthropic
• Bedrock
• Ollama
• Hugging Face
• AWS
• GCP
• Azure
• Go
• Java
• JavaScript
• Rust
• C#
• Scala
• C++
• CUDA
• CI/CD
• Infrastructure as Code
• Git
• GitHub
• Bitbucket
• VectorDB
• LLM Inference
• Observability
• Microservices