ИИ-инженер по LLM и агентным системам

О компании

Sequence строит ИИ-платформу для управления выручкой современных финансовых команд. Компания обрабатывает более $1 млрд счетов в год. Клиенты доверяют управление полным циклом выручки: котировки, биллинг и признание выручки. Среди клиентов: Cognition, incident.io, MoonPay и более 100 компаний. Основана повторными предпринимателями; за последний год 10-кратный рост ARR; закрыла раунд A на $20 млн под руководством 645 Ventures, при участии a16z и основателей и финансовых директоров из Decagon, Klaviyo и Wise.

Что предстоит делать

Мы ищем амбициозных инженеров, которые берут ответственность от начала до конца: от определения, что строить, через поставку, до проверки, что это работает для реальных клиентов.

• Разрабатывать и владеть ИИ-инфраструктурой для создания надёжного ПО поверх недетерминированных моделей: агентные рабочие процессы, итерации промптов, инструменты и системы оценки.
• Строить процессы согласования на базе ИИ: гибкую маршрутизацию, которую клиенты настраивают на естественном языке, например «требовать одобрение вице-президента для сделок свыше $100k с годовыми условиями», и превращать её в детерминированную, аудируемую бизнес-логику.
• Создавать интеллектуального агента для взыскания задолженностей: агент получает инструкции на естественном языке, например «отправить напоминание при просрочке 7 дней; эскалировать при 14 днях», затем запускает весь рабочий процесс и автономно собирает нужный контекст.

Требования

• Вы билдер, который хочет решать задачи от начала до конца.
• Опыт поставки LLM-систем реальным клиентам и понимание, как они отказывают в продакшене.
• Опыт проектирования агентных систем и понимание строительных блоков: эмбеддинги, память, использование инструментов, долгоживущее состояние, восстановление после частичных сбоев.
• Опыт построения инфраструктуры оценки: датасеты, LLM в роли судьи, регрессионные тесты промптов, мониторинг.
• Готовность строить бизнес-критичные системы на недетерминированных моделях и писать устойчивое ПО.
• Понимание инструментов для создания, оценки и безопасного запуска мультипровайдерных ИИ-систем в продакшене.
• Опыт поставки продакшен-бэкенд-систем и понимание разницы между «работает» и «надёжно».
• Ориентация на клиента: желание понимать, почему строится продукт, а не только что.
• Продуктовый инженер: есть обоснованные взгляды на выбор инструментов и опыт сайд-проектов для проверки возможностей.
• Серьёзное отношение к безопасности ИИ: анализировали векторы угроз и считаете модели недоверенными по умолчанию.
• Комфорт с неопределённостью, ранними стадиями, обменом незавершённой работой для обратной связи и адаптацией по вводным.
• Чёткая коммуникация.

Кому может не подойти

• Предпочитаете более медленный темп.
• Вам подходят крупные организационные структуры и работа только в своей области.
• Хотите традиционную инженерную команду с предсказуемой дорожной картой и чётко ограниченными тикетами.
• Не готовы к продакшен-ответственности; дежурства здесь важны.

Технологии

Мы нанимаем по способностям, а не по конкретному стеку. Большая часть команды выучила Kotlin здесь.

• Бэкенд: Kotlin (модульный монолит на Http4k, Spring Boot, Exposed, Result4k)
• Хранилище: Postgres, BigQuery
• ИИ-платформа: Vertex AI, Langsmith, будут дополнения
• Асинхронный обмен сообщениями: Google Cloud Pub/Sub
• Инфраструктура: Google Cloud, Terraform
• Фронтенд: TypeScript, React
• Мониторинг: Google Cloud Monitoring, Sentry

Условия

• Небольшая команда, большая возможность, реальная ответственность.
• Прямой доступ к клиентам.
• Рост вместе с компанией.
• Команда растёт до 20+ инженеров.
• Ранняя стадия, можно влиять на фундаментальную архитектуру.
• Клиенты зависят от того, что вы поставляете.
• Дежурства важны.