AI Engineer

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

AI-инженер в продуктовую компанию Thesis для разработки агентов, интеграций и внутренних инструментов на базе существующих LLM. Роль hands-on: от прототипа до продакшена с оценкой качества, мониторингом и внедрением в рабочие процессы команд.

Задачи

• Проектировать и запускать агентов, которые извлекают информацию, используют инструменты и выполняют многошаговые задачи в бизнес-системах
• Интегрировать рабочие процессы с Slack, Google Workspace, Asana, Shopify и Klaviyo через API, вебхуки и MCP
• Обеспечивать надёжность длительных процессов: persistent state, ретраи, защита от дублей, согласования, восстановление после сбоев
• Улучшать процессы Creative и Growth: от исследования клиентов и аналитики до брифов, скриптов, креативных вариантов и лендингов
• Развивать общую базу знаний, retrieval и управление контекстом для AI-инструментов
• Совместно с data-командой подключать AI-процессы к управляемой аналитике в Metabase и Hex на Snowflake
• Использовать SQL и валидацию данных для проверки результатов и упрощения аналитики для нетехнических коллег
• Строить оценки на реальных бизнес-задачах: точность, завершение задач, поведение инструментов, восстановление после сбоев, latency и стоимость
• Добавлять мониторинг, логи, контроль версий, автотесты и документацию; отвечать за сбои после запуска
• Защищать данные клиентов и компании, разделять контексты брендов и аккаунтов, сохранять человеческое согласование для значимых действий
• Помогать сотрудникам осваивать AI-инструменты и создавать переиспользуемые навыки и интеграции
• Оценивать новые модели и инструменты через практические эксперименты и измерять эффект: экономию времени, adoption, качество

Требования

• Опыт поставки ПО, которым реально пользуются, с ответственностью за продукт после прототипа
• Практический опыт разработки LLM-приложений на Anthropic, OpenAI или аналогичных API: structured outputs, tool calling, retrieval, многошаговые процессы
• Сильные навыки Python или TypeScript, хороший дизайн ПО, работа с API, аутентификацией, базами данных и асинхронными задачами
• Практическое понимание RAG, управления контекстом и MCP с умением объяснить tradeoffs
• Умение строить оценки, диагностировать ненадёжное поведение и улучшать AI-систему на основе данных
• Рабочий уровень SQL и опыт валидации данных по отчётным или складским моделям
• Продуктовое чутьё и ясная коммуникация, умение превращать размытый запрос в конкретное решение
• Любознательность, инициативность и доведение задач до конца

Условия

• Конкурентная компенсация и equity
• Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка
• HSA, FSA и предоплаченные транспортные льготы
• 401k
• Гибкий PTO
• Неограниченные ноотропики Thesis
• Акцент на личное развитие и внутренние повышения
• Офис в Flatiron, рядом с Union Square и Madison Square Park, dog-friendly
• Базовая зарплата $160,000–$200,000

Навыки

• LLM
• Anthropic API
• OpenAI API
• structured outputs
• tool calling
• retrieval
• RAG
• MCP
• Python
• TypeScript
• API
• authentication
• databases
• asynchronous jobs
• SQL
• Snowflake
• Metabase
• Hex
• Slack
• Google Workspace
• Asana
• Shopify
• Klaviyo
• webhooks
• Claude Code
• Codex
• OpenClaw
• PostHog