Staff, Full Stack Engineer

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

Staff Full Stack Engineer в Enterprise AI (GSK): задаёт техническое направление AI-продуктового стека, отвечает за архитектуру интеграции и оркестрации агентов и продуктов EAI поверх governed context layer, а также за стандарты разработки, включая работу с агентами и LLMOps.

Задачи

• Задавать многоквартальное техническое направление для AI-продуктового стека EAI: моделирование, платформы и API, AI-интерфейсы и агентные системы
• Владеть архитектурой интеграции и оркестрации доступа продуктов и агентов к governed context layer и определять стандарты разработки
• Определять практику агентного R&D: непрерывные эксперименты, auto-research, разработка приложений агентами
• Задавать операционную модель для инженерной работы, генерируемой агентами: что делают цифровые работники, что требует одобрения, какие evaluation-гейты проходить
• Определять стандарт AI-assisted разработки: инструменты, процессы и практики для coding- и research-агентов
• Определять стандарты архитектуры API и платформ: контракты, аутентификация, версионирование, нефункциональные требования
• Обеспечивать архитектурную целостность между пайплайнами моделей, evaluation, retrieval, оркестрацией агентов, сервисами, frontend, данными и observability
• Формировать архитектуру AI-интеграции: выбор LLM, паттерны оркестрации, retrieval и tool use, стандарты LLMOps
• Определять стандарты frontend-инженерии и подход к AI-native UX для недетерминированных агентных интерфейсов
• Определять стандарты LLMOps для observability, evaluation и governance production AI-систем
• Отвечать за долгосрочное здоровье систем: надёжность, производительность, стоимость, безопасность, поведение моделей
• Определять full-stack стандарты инженерии для людей и цифровых работников
• Развивать developer tooling и стратегию общих компонентов: evaluation-фреймворки, agent runtimes, experiment management, внутренние SDK
• Развивать senior-инженеров и партнёрить с research, product, design, data engineering и platform-командами

Требования

• Bachelor's degree в Computer Science, Data Science, Statistics, Applied Mathematics или смежной количественной области либо эквивалентный практический опыт
• 10+ лет опыта в прикладном ML или data science и full-stack инженерии, включая создание и эксплуатацию user-facing AI-продуктов
• Опыт по всему AI-продуктовому стеку: пайплайны моделей, evaluation, платформы и API, современные web-фреймворки, данные и облачная инфраструктура
• Опыт проектирования и эксплуатации production AI-продуктов: выбор и интеграция LLM, оркестрация и tool-use архитектуры, retrieval и интеграция контекста через протоколы вроде MCP, безопасность, оптимизация стоимости, latency и качества
• Опыт определения стандартов API, платформ и frontend-инженерии для нескольких команд, включая интерфейсы для недетерминированного агентного поведения
• Опыт построения LLMOps, evaluation и monitoring-инфраструктуры для production AI-систем
• Опыт определения и масштабирования агентных research- и продуктовых процессов: auto-research, непрерывная оценка, разработка приложений агентами
• Опыт формирования многоквартальной технической стратегии для нескольких инженерных команд
• Master's или PhD — сильное преимущество
• Опыт на уровне Staff или эквивалентном в организации, выпускающей нетривиальные AI-продукты
• Опыт в регулируемой отрасли, например life sciences, где обязательны целостность данных и аудируемость
• Публичные технические материалы: доклады, статьи, open source по AI-native и agent-augmented инженерии

Условия

• Гибридный формат работы с базой в США, запланированное время в офисе для коллаборации с командой
• Полностью удалённый формат недоступен
• Комплексная программа льгот для сотрудников в США (GSK US Benefits Summary)

Навыки

• LLM
• MCP
• LLMOps
• API
• frontend
• machine learning
• data science
• cloud infrastructure
• retrieval
• agent orchestration
• evaluation
• observability