Вакансии для разработчиков ИИ-агентов

Формат

Удалённо

Страна

Аргентина

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания Webflow ищет Senior Software Engineer в команду Convert (Backend/Infra). Это постоянная полная занятость, удалённый формат (Аргентина). Задачи: - Проектировать, разрабатывать и эксплуатировать распределённые бэкенд-системы для пайплайна рекомендаций и движка выполнения AI-воркфлоу, преимущественно на Python и TypeScript/Node.js. - Владеть и укреплять инфраструктуру продуктов, включая AI-платформу на AWS и Kubernetes: повышать надёжность, наблюдаемость и масштабируемость. - Улучшать обработку сбоев: событийность и стриминг, ретраи, backpressure, восстановление. - Устранять единые точки отказа в инфраструктуре, разделять операционную и on-call ответственность. - Проектировать чистые границы сервисов и API, оптимизировать модели данных и запросы MongoDB. - Использовать современные AI-инструменты для повышения эффективности, строить надёжные системы на основе недетерминированных LLM-компонентов. - Работать с продуктовыми инженерами, PM и дизайнерами, повышать стандарты тестируемости, наблюдаемости и поддерживаемости кода. - Наставлять инженеров в области бэкенда и надёжности. Требования: - BA/BS степень или эквивалентный опыт. - Свободный деловой английский (чтение, письмо, речь). - 5+ лет опыта разработки и эксплуатации бэкенд-систем в production, желательно в масштабируемом multi-tenant SaaS. - Глубокие знания распределённых систем: конкурентность, асинхронная и событийно-согласованная обработка, очереди/стриминг, проектирование с учётом сбоев. - Уверенное владение Python и/или TypeScript/Node.js, опыт моделирования данных в MongoDB или аналогичной БД. - Практический опыт с облачной инфраструктурой и DevOps: AWS, контейнеры, Kubernetes, CI/CD, наблюдаемость (метрики, логи, трейсинг). - Ценность тестирования, документации и надёжности, умение объяснять компромиссы. - Комфорт в условиях неопределённости, готовность наставлять менее опытных инженеров. - Открытость к изучению нового, активное использование AI в работе. Будет плюсом: - Опыт с движками воркфлоу/оркестрации (n8n, Temporal, Airflow или аналоги). - Опыт создания или эксплуатации LLM-поддерживаемых или агентных систем в production. - Опыт превращения нестабильного сервиса в стабильно надёжный.

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

Компания UST ищет AI-инженера для создания и внедрения продакшн-систем агентного ИИ корпоративного уровня. Инженер будет разрабатывать мультиагентные рабочие процессы, интегрировать большие языковые модели в существующие корпоративные системы и обеспечивать развертывание и автоматизацию для их надежной и безопасной работы в продакшене. Задачи: - Создание AI-агентов и мультиагентных систем с использованием фреймворков LangGraph и инструментов LangChain. - Разработка и настройка рабочих процессов промт-инжиниринга для нескольких LLM (GPT, Claude, LLaMA) с балансировкой надежности, стоимости и задержки. - Разработка REST API, WebSocket-сервисов и событийно-ориентированных конвейеров для AI-сервисов реального времени, стабильных под нагрузкой. - Автоматизация тестирования и релизов через Jenkins CI/CD, поддержание стандартов кода и документации с использованием Git, Jira и Confluence. - Развертывание AI-приложений на предприятии в соответствии с лучшими практиками. - Использование AI-дополненных инструментов разработки, таких как Claude Code и Codex, для ускорения поставки. - Координация с командами платформы, безопасности и продукта для обеспечения масштабируемых и безопасных развертываний. Требования: - 3-5 лет опыта в машинном обучении, AI или смежной области с поставленными продакшн-системами. - Не менее 1 года создания кастомных агентных AI-приложений. - Уверенные навыки Python и современные практики разработки. - Практический опыт работы с LLM и промт-инжинирингом на протяжении всего жизненного цикла приложения. - Подтвержденный опыт создания AI-агентов с LangGraph. - Знание как минимум одной корпоративной облачной AI-платформы для создания и развертывания агентных приложений, такой как Azure AI Foundry, AWS Bedrock или Google Gemini Enterprise, включая практики облачного развертывания. - Рабочее знание REST API, WebSockets и событийно-ориентированных систем. - Владение инструментами CI/CD (Jenkins) и контроля версий (Git). - Свободное владение AI-дополненными инструментами разработки для быстрого прототипирования. - Отличные письменные и устные коммуникативные навыки, аналитический подход к решению проблем и способность работать самостоятельно в кросс-функциональной команде. - Курирование слоя данных и интеграция с исходными системами для агентных приложений. Желательно: - Знакомство с Databricks. - Опыт работы с MLOps/LLMOps процессами и мониторингом приложений. - Знание корпоративной безопасности, соответствия требованиям и управления для AI-систем. - Знакомство с практиками управления жизненным циклом кода и моделей. Условия: - Локация: Калифорния. - Компенсация: $94,000-$141,000. - Льготы для штатных сотрудников: минимум 10 дней оплачиваемого отпуска в год, 6 дней оплачиваемого больничного в год (пропорционально для новых сотрудников), 10 оплачиваемых праздничных дней, оплачиваемый отпуск по утрате близкого человека и исполнение обязанностей присяжного. Участие в пенсионном плане 401(k) с взносами работодателя. Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка для сотрудников и их иждивенцев, проживающих в США, а также оплачиваемые компанией льготы для сотрудников: базовое страхование жизни, страхование от несчастных случаев и инвалидности, краткосрочная и долгосрочная нетрудоспособность. Штатные сотрудники могут приобрести дополнительные добровольные льготы по краткосрочной нетрудоспособности и участвовать в сберегательном счете на медицинские расходы (HSA), а также в гибком счете расходов (FSA) на здравоохранение, уход за детьми и/или транспортные расходы в соответствии с нормами IRS. Льготы различаются в Пуэрто-Рико. Сотрудники, работающие неполный рабочий день, получают 6 дней оплачиваемого больничного в год (пропорционально для новых сотрудников) и могут участвовать в пенсионном плане 401(k) с взносами работодателя. Временные сотрудники, работающие полный рабочий день, получают 6 дней оплачиваемого больничного в год (пропорционально для новых сотрудников).

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Компания FlexBoard ищет Machine Learning Engineer для поддержки и улучшения инференс-системы, обеспечения высокого качества вклада и разработки надежного CI/CD пайплайна для эффективных релизов. Вакансия удаленная, для кандидатов в США. Обязанности: - Поддержка и развитие флагманского инференс-движка и CV-инференса, сохранение его работоспособности и высокого качества по мере роста объема вклада. - Создание управляемого пайплайна вклада — автоматизированное и полуавтоматизированное ревью, триаж и CI/CD — для безопасного приема большого объема PR от агентов и перехода от еженедельных релизов к ежедневным. - Проектирование и развитие тестового набора, проверяющего работоспособность сборки во всех средах (автономных и на платформе), с целью ночного сквозного тестирования. - Определение и соблюдение стандартов ревью и навыков для агентов и контрибьюторов, принятие решений о скорости и отклонении, встраивание этих решений в систему. - Оптимизация процесса добавления новых моделей в инференс, ускорение и упрощение вывода новейших моделей для пользователей. - Обучение внутренних команд и клиентов, включая полевых инженеров и службу поддержки, для самостоятельной работы и более глубокого использования продукта. - Взаимодействие между инженерией и клиентами: перевод новых возможностей в документацию, демо, истории и запуски. - Развитие сообщества вокруг проекта. Требования: - 5+ лет практического опыта создания и эксплуатации продакшн-систем машинного обучения, желательно с крупномасштабным развертыванием современных ИИ-моделей. - Понимание CV/ML: как работает инференс, как модели устроены внутри, как развертываются в разных средах и адаптируются для реальных сценариев. - Уверенное использование ИИ-агентов для написания кода, включая автоматизацию процессов разработки: ревью, триаж, тестирование и CI. - Сильное понимание границ применения агентов и необходимости ограничений. - Глубокие знания CS и систем, способность самостоятельно решать задачи программирования, архитектуры и надежности. - Практический опыт с CI/CD, релиз-инжинирингом и тестовой инфраструктурой. - Опыт работы с ML-технологиями, включая несколько из: PyTorch, TensorFlow, ONNX, TensorRT, vLLM или другие инструменты развертывания моделей. - Сильные навыки обработки изображений и видео, включая несколько из: OpenCV, DeepStream, Pillow, PyAV, аппаратное декодирование видео. Опыт с видеопотоковыми протоколами — преимущество. - Отличные коммуникативные навыки: умение обучать, писать документацию и взаимодействовать с инженерией, поддержкой, полевыми командами и маркетингом. - Опыт сопровождения open-source проектов — значительное преимущество. Условия: - Стипендия на поездки $4000 в год для совместной работы с другими членами команды. - Стипендия на продуктивность $350 в месяц для улучшения рабочей среды, например, высокоскоростной интернет или коворкинг. - Стипендия на ИИ-инструменты $350 в месяц. - Покрытие до 100% стоимости медицинской страховки для сотрудника, партнера или семьи. - Стипендия на командные обеды $150 в месяц. - Удаленный формат с гибким графиком, позволяющий работать синхронно и асинхронно. - Безлимитный оплачиваемый отпуск с минимальным ежегодным периодом в 2 недели. - 12 недель отпуска по уходу за ребенком. - Акции компании. - Возможности для команды, включая очные встречи в разных городах, и ресурсы для работы.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Компания: Segment Роль: Prompt-инженер Локация: удаленно Тип занятости: контракт, W2, без привлечения третьих сторон Длительность: от 12 месяцев Требования к опыту: 12 лет опыта, практический опыт в машинном обучении, NLP, AWS, Bedrock, Gen-AI, наличие степени PhD в области ML, Data Science или математики. Обязательные навыки: - Многолетний опыт работы с AWS, включая облачную инженерию, особенно в ML - Многолетний опыт в ML, особенно в NLP - Опыт работы с GenAI и Bedrock - Степень PhD в области ML Ключевые навыки: Prompt-инжиниринг: - Опыт оптимизации промптов для задач извлечения данных - Способность объяснять принципы промпт-инжиниринга - Навык создания переиспользуемых шаблонов и паттернов промптов - Умение разрабатывать документацию и обучающие материалы Знание LLM и GenAI: - Понимание текущих возможностей и ограничений GenAI - Умение объяснять концепции GenAI практикующим специалистам - Опыт создания дорожных карт развития GenAI для команд - Практические знания по выбору моделей для конкретных сценариев Внедрение баз знаний: - Опыт построения и структурирования баз знаний для LLM - Умение создавать поддерживаемые архитектуры баз знаний - Фокус на устойчивых и управляемых решениях - Опыт оценки и циклов улучшения баз знаний Системы агентного ИИ: - Опыт проектирования мультиагентных рабочих процессов - Навык создания модульных и понятных компонентов агентов - Умение обучать команду принципам дизайна агентов - Фокус на практичных и поддерживаемых архитектурах Дополнительные качества для передачи знаний: - Обучение и наставничество: способность передавать знания в процессе работы - Документация: создание понятной документации для будущего использования - Упрощение: умение делать сложные концепции GenAI доступными для команды - Практический фокус: акцент на решениях, которые команда может поддерживать самостоятельно - Совместный подход: работа вместе с командой, а не изолированно - Знание домена: медицинское страхование США, страхование работников, концепции PPO Результаты работы: - Оптимизированные промпты с подробными пояснениями улучшений - Плейбук по промпт-инжинирингу под конкретный сценарий - Архитектура базы знаний с документацией по обслуживанию - Обучающие материалы для постоянной оптимизации промптов - Практические упражнения для развития навыков команды - План поддержки возможностей GenAI Технологический стек: - Oracle SQL - Языки программирования высокого уровня - AWS Bedrock - Strands или аналогичный фреймворк для ИИ-агентов - Принципы анализа данных - Принципы моделирования данных Образование: PhD в области ML, Data Science или математики.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания: Auxmoney GmbH. О команде Работа в AI-команде: разработка ИИ-функций, платформ и сервисов, которые заметно продвигают бизнес, и активное формирование ИИ-возможностей и технической базы. Работа ведется в тесном сотрудничестве с продуктовой командой и профильными подразделениями. Также нужно задавать высокие стандарты в архитектуре и реализации и поддерживать менее опытных инженеров через менторство и обмен знаниями. Задачи - End-to-end ответственность: ведение тем от идеи через дизайн и архитектуру до публикации и эксплуатации, раннее выявление возможностей и рисков, достижение измеримых результатов. - Разработка и эксплуатация надежных, масштабируемых сервисов и приложений; обеспечение их надежности, поддерживаемости и понятности. - Написание чистого, тестируемого и эффективного кода, преимущественно на Python; повышение качества кода через ревью, четкие стандарты и прагматичные инженерные практики. - Тесная работа с продакт-менеджерами и стейкхолдерами, разработка пользователецентричных функций и быстрая адаптация на основе обратной связи и результатов. - Выявление полезных областей применения ИИ, разработка прототипов и контролируемый вывод AI-агентов и рабочих процессов в продакшн, например для автоматизации, поддержки принятия решений или внутренней продуктивности в инженерии. - Участие в технических дизайн-решениях и код-ревью; повышение планки надежности, поддерживаемости и производительности. - Постоянное улучшение систем, инструментов и процессов для повышения эффективности команды. - Рабочая модель: удаленно в пределах Германии или гибридно в офисах в Дюссельдорфе или Берлине, в зависимости от предпочтений и договоренности с командой. Требования - Опыт разработки и продуктивного запуска ИИ/ML-функций, например с LLM или агентными рабочими процессами, паттернами промптов и инструментов, эвалами и мониторингом, лучшими практиками безопасности ИИ или дизайном датасетов. - Несколько лет опыта в разработке ПО, отличное знание Python, уверенное объектно-ориентированное мышление. - Знание современных процессов разработки и работа в облачных средах, желательно с AWS и cloud-native деплойментами. - Уверенное и ответственное использование ИИ-инструментов программирования, таких как Claude Code, Cursor или аналогичных. - Продуктовое мышление: ориентация на пользователя и результат, активное задавание вопроса «зачем мы это строим», а не только «как». - Ответственность за результаты, самостоятельное ведение тем от концепции до эксплуатации и итеративное улучшение. - Четкая коммуникация, готовность к межфункциональной работе и активному обмену знаниями. - Немецкий язык на уровне C1 и английский на уровне C1 или C2. - Плюс: увлеченность ИИ, собственные проекты, готовность делиться примерами работ или демо. Условия - Гибкий график с семейными рабочими часами и щедрая политика удаленной работы. - Эргономичные рабочие места в офисах. - Короткие пути принятия решений, самостоятельная работа и пространство для ответственности и идей. - Возможности для развития и ежегодный бюджет на развитие. - Регулярные командные мероприятия и вечеринки. - Поддержка мобильности: билет на поезд или парковочное место. - Скидка на Fitness First или Urban Sports Club, фитнес-зал в офисе. - Взносы в корпоративную пенсионную программу.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

О компании Customs Support Group (CSG) — европейский лидер в области таможенных услуг, работающий в 15 странах. Компания принадлежит частной инвестиционной компании, быстро растёт и развивается за счёт органического роста и стратегических приобретений. Ключевые приоритеты — цифровая трансформация, операционное совершенство и клиентский опыт. О роли Разработка агентных AI-решений, интеграция LLM в существующие системы и автоматизация сложных бизнес-процессов в различных приложениях. Работа предполагает самостоятельный анализ требований, проектирование AI-решений и их внедрение до продакшена. Сочетание программной инженерии и AI-инженерии для обеспечения надёжной, безопасной и масштабируемой работы интеллектуальных систем. Обязанности - Анализ бизнес-требований и реализация технических решений - Разработка и интеграция интеллектуальных решений автоматизации и AI-приложений - Интеграция LLM в существующие корпоративные системы - Разработка надёжных бэкенд-компонентов и интеграционных модулей - Подключение существующих систем через API - Автоматизация бизнес-процессов с использованием современных workflow- и AI-платформ - Реализация новых AI-кейсов от концепции до продакшена - Обеспечение высокой производительности, стабильности и масштабируемости Требования - Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, бизнес-информатики или сопоставимая квалификация - Опыт разработки ПО, желательно бэкенд-разработки - Опыт работы с Python или сопоставимым языком программирования - Знание проектирования API и системной интеграции - Опыт работы с облачными технологиями, Docker и Git - Аналитическое мышление - Интерес к современным AI-технологиям и автоматизации процессов - Самостоятельный, прагматичный и ориентированный на результат подход - Очень хорошее знание немецкого языка и хорошее знание английского языка - Готовность к командировкам Желательно - Практический опыт работы с большими языковыми моделями (Claude, OpenAI, GPT, Gemini) - Опыт с AI-агентами и агентными фреймворками - Опыт автоматизации workflow (например, n8n, Make, Power Automate) - Опыт работы с Kubernetes или CI/CD - Опыт работы с базами данных, моделированием данных и высокопроизводительными пайплайнами данных Условия - Разработка продуктивных AI-решений с использованием современных LLM, агентных фреймворков и облачных технологий - Высокая степень творческой свободы и автономии — от концепции до продакшена - Прямое взаимодействие с бизнес-подразделениями и командами без длительных согласований - Короткие пути принятия решений и прагматичный подход к работе - Сложные проекты в области AI и цифровой трансформации, приносящие прямую пользу - Современные технологии в AI, облаке и программной инженерии - Гибкий график работы и возможность удалённой работы

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

О компании Customs Support Group (CSG) — европейский лидер рынка таможенных услуг, работающий в 15 странах. CSG принадлежит частной инвестиционной компании и является быстрорастущим, динамичным и управляемым данными предприятием, расширяющим присутствие за счет органического роста и стратегических приобретений. Ключевые приоритеты: цифровая трансформация, операционное совершенство и оптимизированный клиентский опыт — все с целью стимулирования роста и повышения эффективности. Создавай интеллектуальные бизнес-процессы с помощью ИИ Ты хочешь не просто прорабатывать теоретические сценарии использования ИИ, а разрабатывать продуктивные решения, которые действительно продвигают компании вперед? Мы работаем прагматично, рано проводим валидацию и постоянно совершенствуемся. Ты разрабатываешь агентные ИИ-решения, интегрируешь LLM в существующий системный ландшафт и автоматизируешь сложные бизнес-процессы в различных приложениях. Ты работаешь самостоятельно, анализируешь требования, проектируешь ИИ-решения и доводишь их до продуктивного использования. При этом ты соединяешь программную инженерию с ИИ-инженерией и обеспечиваешь надежную, безопасную и масштабируемую работу интеллектуальных систем. Задачи - Анализ функциональных требований и реализация технических решений - Разработка и интеграция интеллектуальных решений автоматизации и ИИ-приложений - Интеграция LLM в существующие корпоративные системы - Разработка надежных бэкенд- и интеграционных компонентов - Подключение существующих систем через API - Автоматизация бизнес-процессов с помощью современных платформ рабочих процессов и ИИ - Реализация новых ИИ-сценариев от идеи до продуктивной эксплуатации - Обеспечение производительной, стабильной и масштабируемой работы Требования - Законченное образование в области информатики, бизнес-информатики или сопоставимая квалификация - Опыт в разработке ПО, желательно в бэкенде - Опыт работы с Python или сопоставимым языком программирования - Знания в проектировании API и системной интеграции - Опыт работы с облачными технологиями, Docker и Git - Аналитическое мышление - Интерес к современным ИИ-технологиям и автоматизации процессов - Самостоятельный, прагматичный и ориентированный на решение стиль работы - Очень хорошее знание немецкого и хорошее знание английского языка - Готовность к командировкам Желательно - Практический опыт с большими языковыми моделями (LLM), такими как Claude, OpenAI, GPT или Gemini - ИИ-агенты и агентные фреймворки - Автоматизация рабочих процессов (например, n8n, Make или Power Automate) - Kubernetes или CI/CD - Базы данных, моделирование данных и разработка производительных конвейеров данных Условия - Разработка продуктивных ИИ-решений с использованием современных LLM, агентных фреймворков и облачных технологий - Большая свобода действий и высокая степень ответственности — от концепции до продуктивной эксплуатации - Прямое сотрудничество с профильными отделами и командами — без долгих циклов согласования - Короткие пути принятия решений и прагматичный подход - Сложные ИИ- и проекты цифровизации с непосредственной пользой - Современные технологии в области ИИ, облака и разработки ПО - Гибкий график работы и мобильная работа

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

О вакансии - Роль: Full Stack Developer с Gen AI - Локация: Уиппани, Нью-Джерси (гибрид) - Занятость: полная - Клиент: Persistent Systems Обязанности - Проектировать и разрабатывать масштабируемые фронтенд-приложения на TypeScript и Python. - Создавать и интегрировать REST API. - Взаимодействовать с бэкенд-командами для обеспечения бесшовной интеграции фронтенда и бэкенда. Требования - Опыт работы с Python и TypeScript (6–8 лет). - Понимание фронтенд-архитектуры, паттернов проектирования и компонентного подхода. - Опыт разработки RESTful API (предпочтительно FastAPI). - Опыт интеграции API, включая взаимодействие фронтенда и бэкенда. - Опыт работы с GitHub и CI/CD пайплайнами. - Понимание реализации Agentic AI. - Знание, как реализовывать решения с использованием LLM. - Опыт работы с любым JS-фреймворком (Angular, React, Vue). - Опыт работы с LLM. Желательно - Опыт работы с векторными базами данных (Vector DB). - Опыт работы с облачными платформами, такими как AWS или Azure. - Знание технологий контейнеризации, таких как Docker и Kubernetes.

Формат

Удалённо

Страна

Канада, США

Город

Не указан

Грейд

Senior

Обзор роли В роли Senior Backend-инженера в команде Nonlinear Productivity вы будете находить и устранять препятствия в жизненном цикле разработки ПО с помощью надежной автоматизации на основе ИИ — диагностировать такие проблемы, как длительные циклы ревью, ручные шаги релиза и хрупкая автоматизация, а затем создавать автоматизацию и изменения процессов, которые решают их окончательно. Примеры задач команды: - Сокращение вдвое времени на качественное ревью кода — с сохранением участия человека — с помощью агентных решений. - Превращение ручного, подверженного ошибкам шага релиза в агентный процесс, который замечает собственные ошибки до того, как их увидит человек. Чем предстоит заниматься - Выявлять источники препятствий в жизненном цикле разработки GitLab и определять масштаб агентных решений для их устранения, превращая нечеткие болевые точки в конкретные реализуемые предложения. - Проектировать и создавать надежные системы на основе ИИ, которые следуют пошаговым процессам, используют инструменты и проверки безопасности и исправляют ошибки до выполнения инженерных действий — результат, которому можно доверять в реальных инженерных решениях. - Создавать и поддерживать инструменты оценки, которые судят о результате агента по корректности, соблюдению ограничений и стоимости, а не по тому, «кажется ли он работающим». - Работать с кодовой базой GitLab по мере необходимости, направляясь туда, где реально есть препятствия, а не оставаясь в рамках одного сервиса или продуктовой области. - Применять экспертизу в распределенных системах для выявления сгенерированного кода, который может дать сбой при конкурентном доступе, масштабировании или в развертываниях self-managed, dedicated и multi-tenant, предотвращая сбои до того, как они достигнут клиентов. - Сотрудничать с группой в Индии, обмениваясь дорожными картами, результатами и переиспользуемыми агентными инструментами. - Взять на себя ответственность за новую область с первого дня, помогая превратить проверенное внутреннее решение в возможность, которую GitLab сможет предлагать клиентам; зона ответственности и влияние могут расти по мере масштабирования команды. Требования - Практический опыт создания агентных систем или систем на основе больших языковых моделей — многошаговая оркестрация, использование инструментов, защитные механизмы и паттерны восстановления — и доведения их до надежной работы в продакшене, а не как разовых промптов или демонстраций. - Подтвержденный опыт автономной работы в незнакомых кодовых базах, быстрого вхождения в контекст и доведения решений до завершения. - Глубокие знания распределенных систем, включая координацию, согласованность, идемпотентность, ограничение скорости, режимы отказов и деградацию под нагрузкой. - Владение Go, Rust или Python (в порядке приоритета команды) и способность читать и модифицировать код на остальных языках. - Полезный опыт включает: выпуск автономных агентов, выполняющих реальные задачи от начала до конца; улучшение систем сборки, процессов релиза, процессов ревью или других частей жизненного цикла разработки ПО; работу с глобально распределенными командами, стоимостью нагрузки больших языковых моделей или производственными ограничениями в развертываниях on-premises, air-gapped, single-tenant и software-as-a-service. О команде Команда Nonlinear Productivity (внутреннее сокращение «NLP», не связанное с обработкой естественного языка) — одна из новейших команд GitLab: стратегическая инкубационная группа, подчиняющаяся руководству AI Platform при непосредственном спонсорстве CTO. Она разделена на группу в США (эта роль) и группу в Индии, работающую по тому же уставу; они синхронизируются по дорожной карте и инструментам несколько раз в неделю, но в остальном работают независимо. Команда действует как стартап — без выделенного продакт-менеджера и предзаданного бэклога.

Формат

Удалённо

Страна

Канада, США

Город

Не указан

Обзор роли Staff-инженер — технический якорь команды Nonlinear Productivity в США: человек, который определяет, что значит «проверено» перед выпуском, и помогает формировать, что команда будет строить дальше, а не только как это строить. Это команда общего профиля, созданная с нуля, без выделенного продакт-менеджера — ответственность начинается с первого дня. Примеры задач команды: - Сократить вдвое время на качественное ревью кода, которое сохраняет участие человека, используя агентные решения. - Превратить ручной, подверженный ошибкам шаг релиза в агентный процесс, который сам ловит свои ошибки до того, как их увидит человек. Что вы будете делать - Задавать техническое направление для агентных систем команды: от оркестрации агентов до того, где шаг должен оставаться под контролем человека, и отстаивать эти решения после проверки на реальном коде. - Выявлять и приоритизировать источники трения в SDLC GitLab, доводя исправление — агентное, процессное или оба — от гипотезы до выпущенного измеренного результата. - Работать в любой части кодовой базы GitLab, так как команда действует как небольшая группа общего профиля, а не ограничена одним сервисом. - Применять суждения о распределенных системах, чтобы выявлять случаи, когда сгенерированный код выглядит корректным, но ломается при конкурентности, масштабировании или разных топологиях развертывания (включая self-managed, dedicated и multi-tenant среды), и обучать других этому. - Наставлять senior и middle инженеров в практиках агентной инженерии и суждениях о распределенных системах через ревью дизайна и парное программирование, повышая общий уровень команды. - Несколько раз в неделю взаимодействовать с группой в Индии для согласования дорожной карты и представлять технический прогресс команды заинтересованным сторонам в организации CTO. - Выступать в роли «bar raiser» для найма в команде, проводя раунд технического лидерства для кандидатов уровня Staff по мере роста команды. - Владеть greenfield технической основой с первого дня, с возможностью роста влияния по мере масштабирования команды. Что вы привнесете - Опыт создания надежных агентных систем или систем на основе больших языковых моделей (LLM), включая многошаговую оркестрацию, использование инструментов, guardrails и восстановление. - Способность автономно работать в незнакомых кодовых базах и доводить решения от обнаружения до завершения. - Сильные основы распределенных систем и информатики: координация, консистентность, идемпотентность, ограничение скорости, режимы отказов и деградация под нагрузкой. - Владение Go, Rust или Python, с умением читать и модифицировать код на остальных. - Подтвержденный опыт достижения результатов из неясных или неполных требований — умение разбивать сложную слабо специфицированную проблему на конкретное предложение из маленьких выполнимых шагов. - Опыт разработки фреймворков оценки для систем, где «выглядит правдоподобно» и «на самом деле корректно» — разные вопросы, и подтвержденный опыт повышения планки качества для вывода команды, а не только своего. - История разблокировки и поддержки коллег — через ревью дизайна, технические статьи или наставничество — и регулярное взаимодействие с другими командами для поиска мест, где сотрудничество действительно окупается. О команде Nonlinear Productivity (внутри сокращенно «NLP», не связано с обработкой естественного языка) — одна из новейших команд GitLab: стратегическая инкубационная группа, подчиняющаяся руководству AI Platform под прямым спонсорством CTO.