AI Tooling Engineer

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

Инженер для разработки и масштабирования внутренней агентной AI-платформы, объединяющей знания, данные и инструменты компании. Полный цикл разработки production-агентов и интеграций совместно с Principal Engineer.

Задачи

• Проектировать, разрабатывать и деплоить новые возможности платформы совместно с Principal Engineer
• Интегрировать внутренние системы и SaaS-приложения через API и источники данных, определять общие модели данных и права доступа
• Создавать AI-агентов и MCP-серверы для доступа к внутренним системам и контексту
• Проектировать retrieval-процессы, tool calling, embeddings, промпты и управление контекстом
• Выстраивать стандарты качества AI: датасеты для оценки, бенчмарки, регрессионное тестирование, трейсинг и observability
• Мониторить метрики (стоимость ответа, расход токенов) и оптимизировать модели, промпты и процессы
• Разбирать production-инциденты и улучшать платформу по обратной связи пользователей
• Превращать прототипы в безопасные масштабируемые облачные приложения с инфраструктурой и IAM
• Использовать AI coding agents в повседневной разработке, поддерживая качество кода тестами и ревью
• Участвовать в инициативах по AI-инструментам компании и стандартизации
• Помогать другим командам внедрять платформу и строить AI-воркфлоу
• Взаимодействовать с техническими и нетехническими стейкхолдерами

Требования

• Минимум 3 года опыта разработки production-ПО преимущественно на Python и с реляционными БД
• Опыт создания и деплоя хотя бы одного production AI-агента на LangGraph, используемого реальными пользователями
• Практический опыт в разработке агентов: tool calling, retrieval и embeddings, prompt engineering, дизайн контекста
• Опыт работы с LLM API крупных провайдеров, управление токенами и оптимизация затрат
• Опыт работы с MCP или аналогичными протоколами инструментов в роли сервера и клиента
• Понимание методологий оценки AI: тестовые датасеты, LLM-as-judge, регрессионное тестирование, мониторинг
• Знакомство с инструментами трейсинга и observability, например Langfuse
• Опыт интеграции API и источников данных: SaaS, SQL-базы, data warehouse
• Практический опыт с облачной инфраструктурой GCP и/или AWS: контейнеры, managed-базы, IAM, CI/CD
• Ежедневное использование AI coding agents с умением валидировать результат
• Понимание принципов безопасности, управления идентификацией и least-privilege доступа
• Опыт с GitHub или Bitbucket
• Свободный письменный и устный английский

Условия

• Полностью удалённая работа
• Мультикультурная и мотивированная команда
• Работа с передовыми AI-технологиями и open-source фреймворками
• Возможность влиять на AI-инструменты всей компании
• End-to-end ownership значимых инженерных проектов
• Среда, ориентированная на инновации, автономию и постоянное улучшение

Навыки

• Python
• LangGraph
• LLM APIs
• MCP
• embeddings
• prompt engineering
• Langfuse
• SQL
• GCP
• AWS
• CI/CD
• Docker
• GitHub
• Bitbucket
• Django
• PostgreSQL
• pgvector
• React
• Next.js