AI-инженер, full-stack разработка и LLM-интеграции

Компания StaffWorxs ищет AI-инженера для создания AI-платформ операционной деятельности, интеграции моделей и автоматизации сложных задач в производственных средах. Работа удалённая, открыта для кандидатов в США.

Задачи:

• Создание и масштабирование AI-управляемых рабочих процессов и систем автоматизации
• Разработка интеграций с системами мониторинга, тикет-инструментами (ServiceNow, Jira, OpsGenie), CI/CD-пайплайнами и облачными сервисами
• Проектирование и реализация API, инструментов и пайплайнов данных для AI-управляемых решений
• Работа с LLM-интеграциями, промт-инжинирингом и оркестрацией: потоковые ответы, вызов функций, использование инструментов, RAG-пайплайны, агентная оркестрация
• Создание и поддержка full-stack AI-приложений на TypeScript, React и Next.js: пользовательские дашборды, персонализированный опыт, аналитика в реальном времени, интерактивные инструменты
• Перевод реальных операционных задач в автоматизированные интеллектуальные решения
• Совместная работа с командами Product, SRE и Infrastructure для поставки сквозных возможностей
• Улучшение производительности, надёжности и наблюдаемости систем
• Создание систем оценки и наблюдаемости: измерение возможностей моделей, контроль качества выводов, дашборды для поддержки улучшаемости продукта
• Создание переиспользуемых платформ и инструментов: библиотеки компонентов, общие абстракции, внутренние инструменты для ускорения разработки
• Проектирование и разработка масштабируемых бэкенд-систем для AI-платформ
• Поддержка AI-интеграций, рабочих процессов и пайплайнов автоматизации
• Реализация REST API, микросервисов и событийно-ориентированных архитектур
• Проектирование схем баз данных и запросов для сложных доменов: трекинг, вовлечённость, отчётность
• Работа со структурированными и неструктурированными данными для AI-сценариев
• Участие в CI/CD-пайплайнах, тестировании и автоматизации развёртывания
• Диагностика и оптимизация производственных систем
• Быстрое прототипирование: от концепции до рабочего демо за дни, инкрементальная поставка

Требования:

• 5+ лет опыта разработки ПО, сильный фокус на full-stack веб-разработке
• Экспертный уровень TypeScript и React: оптимизация производительности, современные паттерны (hooks, context, suspense), архитектура компонентов
• Производственный опыт с Next.js: App Router, Server Components, API-маршруты, SSR/SSG, edge-развёртывание
• Практический опыт с LLM: промт-инжиниринг, потоковые API, вызов функций, использование инструментов, паттерны цепочек и оркестрации
• Опыт с Vercel AI SDK: унифицированный интерфейс LLM-провайдеров, потоковая передача, структурированный вывод, вызов инструментов через OpenAI/Anthropic/Google/xAI
• Model Context Protocol (MCP): создание или использование MCP-серверов для расширяемого AI-инструментария
• Сильные бэкенд-основы: Node.js или Python, REST/GraphQL API, реляционные базы данных, Redis, аутентификация
• Надёжный дизайн баз данных: PostgreSQL, Drizzle ORM, моделирование схем для сложных доменов, оптимизация запросов, миграции
• Опыт создания масштабируемых распределённых систем в облачных средах (AWS / Azure)
• Рабочее знание CI/CD, Docker, Kubernetes
• Знакомство с Tailwind CSS, Radix UI и современной компонентно-ориентированной UI-разработкой
• Высокая самостоятельность: работа в неоднозначных условиях, принятие ответственности за задачи и доведение их до конца
• Сильные навыки решения проблем и аналитического мышления
• Способность работать в быстро меняющейся среде
• Эффективная коммуникация с техническими и нетехническими заинтересованными сторонами

Плюсы:

• Опыт создания агентных инструментов кодинга, AI-агентных фреймворков или SDK/API для разработчиков (Claude Agent SDK, OpenAI Agents SDK)
• Опыт с экосистемой Vercel: Next.js, AI SDK-провайдеры, Turbopack
• Опыт с фреймворками оценки: измерение возможностей моделей, сбор обратной связи в масштабе, A/B-тестирование выводов
• Опыт с песочницами для безопасного выполнения AI-сгенерированного кода
• Создание исследовательских инструментов, экспериментальных платформ или научного ПО
• Владение Python: FastAPI/Django, пайплайны данных, ML-инструментарий
• Знание инструментов наблюдаемости (Grafana, Prometheus, Sentry и др.)
• Опыт создания автоматизации или внутренних платформ
• Знакомство с функциями реального времени: WebSockets, потоковый UX, совместные интерфейсы
• Знание продвинутых веб-технологий: WebGL, WebAssembly, web workers, PWA
• Опыт с альтернативными JS-рантаймами: Bun, Deno
• Создание open-source инструментов или платформ с активным сообществом
• Сильная количественная база (математика, физика или смежные области)

Условия:

• Удалённая работа
• Открыта для кандидатов в США