AI-Native Software Engineer

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

Инженер, который разрабатывает и сопровождает production-системы с активным использованием AI-агентов и ассистентов на всех этапах SDLC. Требуется сильный бэкграунд в разработке и опыт построения/интеграции AI-решений.

Задачи

• Разработка на основе agentic AI engineering технологий
• Ежедневное использование AI-инструментов для кодинга (GitHub Copilot, Cursor, Claude Code, ChatGPT, Codex-подобные агенты)
• Оценка моделей и измерение качества
• Взаимодействие со стейкхолдерами для формирования бизнес-требований
• Анализ и классификация сложных change request, документирование улучшений кода
• Разработка и поддержка сложных компонентов информационных систем
• Менторство по стандартам кодинга и code review
• Ревью тест-кейсов и консультирование QA по влиянию на регрессию
• Системное тестирование и исправление дефектов
• On-call поддержка и мониторинг системы

Требования

• BA/BS в IT, Computer Science или смежной области
• Минимум 3 года опыта на одной платформе, с несколькими БД, языками или бизнес-приложениями
• Практический опыт использования AI для создания production-качества ПО
• Опыт работы с AI coding tools (GitHub Copilot, Cursor, Claude Code, ChatGPT, Codex-подобные агенты)
• Понимание трендов индустрии, responsible AI, приватности данных и безопасной работы с чувствительной информацией
• Гражданство/право на работу в США (визовая спонсорство недоступно)

Условия

• Гибридный формат: 3 дня в офисе в неделю
• Зарплата $112,640 – $176,640 в год
• Комплексный benefits-пакет, incentive и recognition программы
• Покупка акций и 401k с match
• Медицинская, стоматологическая и vision страховка
• Оплачиваемые отпуска и праздники

Навыки

• AI agents
• GitHub Copilot
• Cursor
• Claude Code
• ChatGPT
• Codex
• RAG
• LLM
• SLM
• Amazon Bedrock AgentCore
• cloud-native development
• APIs
• microservices
• CI/CD
• automated testing
• secure SDLC
• model evaluation
• tool/function calling
• guardrails
• observability