AI Agent Engineer

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

Инженер в команду Revenue Operations AI компании Nutanix. Задача — превращать сценарии продаж, партнёрств и customer success в работающие AI-прототипы за считанные дни и доводить лучшие из них до продакшена.

Задачи

• Совместно с AI Product Manager общаться с отделом продаж, определять сценарии использования, метрики успеха и выпускать рабочий прототип за несколько дней
• Проектировать и создавать агентов и переиспользуемые навыки на нескольких вендорских платформах, выбирая подходящий инструмент под каждый сценарий
• Упаковывать повторяющиеся процессы в переиспользуемые навыки, промпты и шаблоны, которые продавцы и другие билдеры смогут запускать сами
• Подключать агентов к внутренним системам учёта: CRM, CPQ, биллинг и bookings, хранилище данных, продуктовая телеметрия, кейсы поддержки и базы знаний
• Работать с MCP-серверами, API и коннекторами, обеспечивающими агентам управляемый доступ к данным с учётом прав
• Интегрировать внешние источники (intent и enrichment-провайдеры, фирмографические данные, отчётность, новости) и сверять их с внутренними записями аккаунтов

Требования

• 5+ лет в software engineering, data engineering, solutions engineering или аналогичной практической технической роли, 2 года разработки LLM-приложений или агентов
• Опыт выпуска минимум пяти AI-агентов или LLM-воркфлоу, использованных реальными бизнес-пользователями на реальных данных, а не только демо
• Сильный Python и SQL
• Уверенная работа с REST API, вебхуками, OAuth, JSON и хотя бы одной облачной платформой (AWS, Azure или GCP)
• Практический опыт минимум с 3 платформами для агентов или навыков: Salesforce Agentforce, Microsoft Copilot Studio, Google Gemini Enterprise, Anthropic Claude (Skills, MCP, Claude Code), OpenAI (Agents SDK, custom GPTs) или открытыми фреймворками вроде LangGraph
• Опыт подключения AI-систем к корпоративным данным: CRM, хранилища данных (Snowflake, Databricks или BigQuery), документные хранилища и сторонние API, включая проектирование retrieval (chunking, embeddings, vector search)
• Понимание оценки качества, дизайна промптов и контекста, tool calling и специфичных для агентов проблем безопасности (prompt injection, избыточные права инструментов)
• Умение переводить проблему продаж или операций в ограниченную техническую задачу и объяснять компромиссы нетехническим руководителям простым языком
• Отличные навыки устной и письменной коммуникации на английском
• Степень бакалавра в Computer Science, Engineering, Data Science или эквивалентный практический опыт

Навыки

• Python
• SQL
• REST API
• webhooks
• OAuth
• JSON
• AWS
• Azure
• GCP
• Salesforce Agentforce
• Microsoft Copilot Studio
• Google Gemini Enterprise
• Anthropic Claude
• MCP
• Claude Code
• OpenAI Agents SDK
• custom GPTs
• LangGraph
• CRM
• Snowflake
• Databricks
• BigQuery
• embeddings
• vector search
• prompt engineering
• tool calling
• Workato
• MuleSoft
• n8n
• Power Automate
• Streamlit
• React
• Slack
• Microsoft Teams