School of Nursing Full Stack AI Engineer

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

Full Stack AI Engineer в Школу медсестринства Техасского университета. Разработка и поддержка AI-приложений для обучения медсестёр и исследовательских проектов: виртуальные пациенты, образовательные ассистенты, исследовательские чат-боты.

Задачи

• Разрабатывать и поддерживать приложения на Python, TypeScript и React/Next.js, включая backend API, базы данных, аутентификацию и деплой в облаке
• Реализовывать production-приложения на LLM с RAG, цитированием источников, tool calling и guardrails
• Оценивать качество retrieval, фактическую обоснованность, точность цитат, небезопасные ответы, latency и стоимость
• Обеспечивать прослеживаемость фактических ответов до утверждённых источников и их версий
• Разрабатывать инструменты для авторинга контента, согласования и ревью преподавателями
• Переводить протоколы исследований в функциональность приложений с воспроизводимым сбором данных
• Строить учебные ассессменты, трекинг прогресса и дашборды по образовательным результатам
• Внедрять автотесты, CI/CD, мониторинг, бэкапы и процедуры восстановления
• Обеспечивать безопасность: контроль доступа, управление секретами, минимизацию данных и безопасное логирование
• Документировать архитектуру, обучать пользователей и координироваться с IT, security и research-командами

Требования

• Степень бакалавра в computer science, software engineering, information systems или смежной области либо эквивалентный опыт
• Уверенное владение Python и TypeScript, опыт разработки на React или Next.js, backend API, реляционные БД, аутентификация, Git, облачный деплой
• Опыт деплоя и поддержки хотя бы одного LLM-приложения, используемого за пределами команды разработки
• Практический опыт с RAG, цитированием, tool calling, guardrails и воспроизводимыми оценками LLM
• Опыт с автотестами, мониторингом и CI/CD, знание основ безопасности, приватности и доступности приложений
• Умение переводить учебные цели, рубрики и требования исследований в тестируемое поведение ПО
• Умение управлять приоритетами, оценивать трудозатраты и документировать решения

Условия

• Зарплата $70,000 в год за 30-часовую рабочую неделю
• Позиция рассчитана до 31 августа 2028 года
• Старт немедленно
• Пенсионный план Teacher Retirement System of Texas (TRS)
• Требуется проверка криминального прошлого для финалистов
• Работа в кампусе UT MAIN CAMPUS, Остин, Техас

Навыки

• Python
• TypeScript
• React
• Next.js
• RAG
• LLM
• CI/CD
• Git
• Cloud
• Prompt injection
• Accessibility
• Canvas
• Moodle
• LTI
• xAPI
• SCORM