Senior Software Engineer, Data and Infrastructure, Professional Intelligence, DeepMind

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

Senior-инженер в команду Professional Intelligence в DeepMind. Задача — строить данные-инфраструктуру и инструменты для AI-агентов: пайплайны, хранилища, типизированные инструменты для LLM-агентов и контроль доступа к данным.

Задачи

• Проектировать и реализовывать навыки, плагины и типизированные инструменты для LLM-агентов, которые ищут, читают, рассуждают и цитируют большие корпоративные данные
• Строить и эксплуатировать пайплайны данных (batch и streaming)
• Обеспечивать production-качество: тестирование, CI/CD, мониторинг, on-call
• Поддерживать работоспособность живых систем
• Реализовывать гранулярный доступ к документам в поисковых индексах, базах данных и хранилищах с логированием каждого доступа
• Использовать AI-агентов для кодирования и ускорения разработки, помогать команде в этом
• Проявлять ownership: задавать вопросы, предлагать решения, достигать консенсуса и вести задачи от концепции до поставки

Требования

• Bachelor's degree in Computer Science или эквивалентный практический опыт
• Опыт работы с Python и современными инструментами (uv, ruff, FastAPI, Pydantic)
• Опыт построения и эксплуатации пайплайнов данных (Apache Beam, Dataflow, Flink, Spark) и понимание trade-offs batch и streaming
• Опыт работы с хранилищами данных (SQL/Postgres, NoSQL, blob storage, поисковые индексы, векторные БД) и понимание их trade-offs
• Опыт использования coding-агентов для разработки кода и тестов по спецификации
• Желательно: опыт с infrastructure-as-code (Terraform) и serverless/контейнерными платформами (Cloud Run, GKE)
• Желательно: опыт реализации контроля доступа и безопасности в системах данных (row-level security, IAM, VPC Service Controls) или работы с чувствительными/регулируемыми данными
• Желательно: опыт обработки документов в масштабе (OCR, PDF/Office rendering, e-discovery, load-file форматы)
• Желательно: опыт в стартап-подобной среде с быстро меняющимися приоритетами
• Желательно: опыт с production-системами, сильно зависящими от ML-моделей, включая batch inference с LLM

Условия

• Зарплата в США: $174000 - $252000 (USD)
• Целевой бонус 15%
• Equity
• Benefits
• Глобальные команды и возможности обучения

Навыки

• Python
• uv
• ruff
• FastAPI
• Pydantic
• Apache Beam
• Dataflow
• Flink
• Spark
• SQL
• Postgres
• NoSQL
• blob storage
• поисковые индексы
• векторные базы данных
• Terraform
• Cloud Run
• GKE
• IAM
• VPC Service Controls
• row-level security
• OCR
• LLM
• CI/CD