AI-инженер по агентным системам и автоматизации

Grafana Labs — компания, стоящая за Grafana Cloud, полностью управляемой платформой наблюдаемости. Компания полностью удалённая, сотрудники в 40+ странах. Вакансия доступна кандидатам из Канады; резиденты Квебека не подходят.

Задачи

• Полный цикл разработки мультиагентных AI-систем: архитектура, реализация, тестирование, развёртывание и эксплуатация.
• Построение модульных композитных агентных систем с использованием фреймворков оркестрации (LangChain, CrewAI, Anthropic MCP или аналогичных), работающих 24/7.
• Разработка переиспользуемых агентных навыков, вызываемых через интерфейсы (Slack, дашборды, внутренние приложения, CLI).
• Внедрение наблюдаемости и обратных связей: логирование, метрики производительности, итерация промптов, оценка моделей, управление затратами.
• Установление стандартов управления и соответствия для AI-процессов: контроль доступа, аудит, обработка PII, эскалация с участием человека.
• Создание MCP-серверов, API, CLI и микросервисов, связывающих AI-модели с бизнес-системами (BigQuery, Slack, CRM, email, календари, аналитические инструменты).
• Проектирование потоков данных для retrieval-augmented generation (RAG), связывающих LLM с внутренними базами знаний, данными клиентов и бизнес-контекстом в реальном времени.
• Разработка serverless или контейнеризованных сервисов (GCP Cloud Functions, Cloud Run), масштабируемых по мере использования и интегрированных с облачной инфраструктурой Grafana.
• Совместная работа с RevOps, Demand Generation, Regional Marketing и SDR-командами для определения задач автоматизации с измеримыми бизнес-результатами.
• Проектирование и развёртывание рабочих процессов с помощью инструментов оркестрации (n8n, Workato или собственных платформ) с CI/CD, тестированием и стандартами надёжности.
• Создание систем самообслуживания с документацией, плейбуками и материалами для независимой работы партнёрских команд.

Требования

• 8+ лет опыта в разработке ПО с глубокими знаниями в backend-разработке, системной интеграции или data/analytics engineering.
• 2+ года практического применения LLM/AI в production-процессах, а не только в прототипах.
• Уверенное владение Python и JavaScript/Node.js, рабочие процессы на основе Git, практики код-ревью и дисциплина тестирования.
• Практический опыт с фреймворками и паттернами LLM: prompt engineering, RAG, function calling/tool use, структурированный парсинг вывода.

Условия

• Удалённая работа.
• Кандидаты из Канады; резиденты Квебека не подходят.
• Доступ к AI-ассистентам для программирования (Claude Code, Gemini CLI, OpenAI Codex и другие на выбор в рамках политики безопасности).