Software Engineer Applied AI

CircuitHub развивает The Grid — роботизированную платформу для мелкосерийного производства электроники. Компания привлекла $45M от Plural, Y Combinator и Google Ventures и уже прибыльна. Клиенты — крупный производитель электромобилей, ведущая AI-лаборатория и другие крупные компании.

Роль связана с созданием AI-агентов, которые выполняют реальные задачи на производстве: инспектируют платы по изображениям, программируют роботов, читая даташиты, следят за состоянием фабрики, диагностируют неисправности, обрабатывают счета и заказы, а также пишут код.

Задачи:

• Находить процессы, которые до сих пор выполняются вручную, и автоматизировать их от начала до конца: определять, где нужно суждение, а где достаточно кода, создавать инструменты и проверять работоспособность до запуска без участия человека.
• Улучшать платформу, на которой работают все агенты.
• Тесно взаимодействовать с пользователями результатов работы — от операторов фабрики до финансового отдела.

Подход к разработке:

• Сначала evals: агент допускается к самостоятельной работе после слепых тестов против решений людей, теневых запусков и воспроизведения прошлых решений. Отслеживается точность и стоимость запуска, повторное тестирование при изменении модели, промпта или уровня усилий.
• Агенты выносят суждения, код вносит изменения: агенты возвращают структурированные ответы, обычный код сверяет их с независимым источником и выполняет изменения.
• Сначала классические методы, затем модель: дешёвое зрение и математика сужают задачу, чтобы модель смотрела только туда, где это важно.
• Безопасность по построению: агенты работают в изолированных облачных машинах без реальных учётных данных, вызовы инструментов устроены так, чтобы бизнес-действие не могло выполниться дважды.

Примеры недавней работы:

• Выравнивание изображений ранжирует детали на фото платы; худшие 20% деталей содержат около 90% реальных дефектов, поэтому агент проверяет только их. При слепом повторном запуске агент обнаружил все 13 дефектов, отмеченных операторами.
• Проверка фото на посторонние детали в хранилище роботов показала 10 из 10 слепых результатов при стоимости около 8 центов за фото; заменённая модель обнаруживала примерно половину.
• Вызовы инструментов агента оставляют долговечные квитанции, поэтому сессия, прерванная посреди развёртывания, возобновляется без повторной отправки письма или заказа.
• Счета, извлечённые из писем поставщиков, совпали с введёнными человеком 66 раз из 66.
• Решатель ограничений перепланирует всю фабрику каждые две минуты с учётом роботов, печей и людей.

Требования:

• Опыт вывода LLM-агентов в продакшен с пониманием того, что ломалось и как проверялась работоспособность.
• Сильные навыки программной инженерии: конкурентность, идемпотентность, моделирование данных, безопасность.
• Умение строить evals до того, как доверять результату.
• Интерес к физическому миру: камеры, роботы, детали, повёрнутые на 90°.
• Бонус: компьютерное зрение, оптимизация или электроника.

Стек:

• Агенты: Claude Code, Codex, Claude и OpenAI APIs, MCP, skills в виде обычного Markdown.
• Код: TypeScript (Bun, React), Python (FastAPI, Dagster, OpenCV, OR-Tools), PostgreSQL.
• Инфраструктура: Nix и NixOS, Nomad, Terraform, Vault, AWS, Modal sandboxes, OpenTelemetry.

Условия:

• Удалённая работа.
• Зарплата: UK £80k–£125k; US $125k–$250k в зависимости от опыта, плюс опционы.