AI-инженер по агентам и интеграциям

Компания Thesis ищет AI Engineer для создания агентов, интеграций и внутренних инструментов, которые помогают небольшой команде делать больше. Это практическая роль в области прикладного ИИ: вы будете работать с существующими моделями, подключать их к инструментам и знаниям компании, делать результаты полезными и надёжными.

Задачи:

• Проектировать и внедрять агентов, которые извлекают информацию, используют инструменты и выполняют многошаговые задачи в бизнес-системах.
• Связывать рабочие процессы через API, вебхуки и MCP-интеграции с такими инструментами, как Slack, Google Workspace, Asana, Shopify и Klaviyo.
• Обеспечивать надёжность длительных процессов: сохранение состояния, повторные попытки, предотвращение дублирования, согласования и восстановление после сбоев.
• Совместно с командами Creative и Growth улучшать путь от исследования клиентов и анализа эффективности до брифов, сценариев, креативных вариантов и тестируемых лендингов.
• Создавать процессы, объединяющие знания о бренде, утверждённые заявления о продукте, библиотеки ассетов и данные об эффективности креатива, с сохранением человеческого контроля.
• Расширять общие навыки, базу знаний, поиск и системы управления контекстом, чтобы ИИ-инструменты находили нужные источники.
• Совместно с командой данных подключать ИИ-процессы к управляемой аналитике в Metabase и Hex на базе Snowflake.
• Использовать SQL и валидацию данных для расследования проблем, проверки результатов и упрощения аналитических процессов для нетехнических коллег.
• Строить оценки на реальных бизнес-задачах: проверять точность, выполнение задач, поведение инструментов, восстановление после сбоев, задержку и стоимость перед масштабированием.
• Добавлять мониторинг, логи, контроль версий, автоматические тесты и документацию; нести ответственность за сбои после запуска и устранять их причины.
• Защищать данные клиентов и компании, разделять контексты брендов и аккаунтов, сохранять человеческое утверждение для значимых действий.
• Выбирать простейший подход, включая обычный код или детерминированную автоматизацию, когда LLM не добавляет ценности.
• Работать напрямую с коллегами: понимать их процессы, выпускать удобные интерфейсы и помогать осваивать созданное.
• Создавать переиспользуемые навыки и интеграции вместо изолированных промптов.
• Оценивать новые модели и инструменты через практические эксперименты и объяснять, что стоит внедрять и почему.
• Измерять результаты: сэкономленное время, внедрение, качество вывода и ускорение циклов экспериментов, а не только количество автоматизаций.

Требования:

• Опыт выпуска программного обеспечения, которым пользуются реальные люди, с ответственностью за продукт после прототипа.
• Практический опыт разработки LLM-приложений с использованием Anthropic, OpenAI или аналогичных API, включая структурированные выводы, вызов инструментов, поиск и многошаговые процессы.
• Сильные навыки Python или TypeScript, понимание проектирования ПО, опыт работы с API, аутентификацией, базами данных и асинхронными задачами.
• Практическое понимание RAG, управления контекстом и MCP; умение объяснять компромиссы и выбирать более простой подход.
• Способность строить оценки, диагностировать ненадёжное поведение и улучшать ИИ-систему на основе доказательств, а не только настройки промптов.
• Рабочее владение SQL и опыт валидации данных по установленным моделям отчётности или хранилища.
• Продуктовое чутьё и ясная коммуникация.

Условия:

• Локация: Нью-Йорк, штат Нью-Йорк.
• Зарплата: по договорённости.