Описание
Проектирует и поставляет системы AI-агентов, которые остаются надёжными не только на демонстрациях. Роль сочетает software engineering с практической разработкой агентов и охватывает технические решения и доставку от требований и дизайна до эксплуатации в production.
Задачи
•Проектировать, строить, развёртывать и эксплуатировать агентные системы, охватывающие выполнение, память, идентификацию, интеграцию инструментов и наблюдаемость в рамках закреплённой области
•Работать напрямую с заказчиками и стейкхолдерами, переводя потребности в функциональные требования и измеримые критерии приёмки
•Создавать рабочие прототипы и production-grade компоненты решений — от дизайна до реализации, тестирования и развёртывания
•Разрабатывать агентные воркфлоу и production-развёртывания с использованием облачных managed AI hosting сервисов, выбирая сервисы и инструменты разработки под требования системы
•Реализовывать и эксплуатировать LLM gateway и routing-слой, включая tiering моделей, контроль квот и стоимости, наблюдаемость
•Проектировать подходы к памяти и управлению контекстом для многошаговых воркфлоу, включая персистентность состояния, качество retrieval, retention и изоляцию между пользователями или проектами
•Строить и поддерживать MCP-серверы и интеграции инструментов для авторизованных security-воркфлоу, определяя контракты, права доступа, границы согласования и поведение при восстановлении
•Налаживать автоматизированное тестирование и оценку агентов; отличать проблемы качества модели от программных дефектов, покрывать сбои инструментов, прерванное выполнение и непреднамеренные повторные действия
•Диагностировать проблемы в production по логам, метрикам и трейсам; улучшать надёжность, задержку и стоимость; проверять устранение и восстановление
•Участвовать в CI/CD, release checks, планах отката, код-ревью и технической документации
•Наставлять менее опытных инженеров и чётко доносить решения до технических и нетехнических стейкхолдеров
Требования
•Существенный опыт production software engineering, как правило от пяти лет, включая не менее одного года поставки LLM-based агентов в production
•Сильные навыки программирования и production-опыт минимум на одном языке общего назначения, плюс практический опыт разработки агентов с использованием SDK, фреймворков или прямых API моделей
•Способность самостоятельно осваивать незнакомый язык или runtime и подтверждать реализации тестами и диагностикой
•Глубина в хотя бы одной технической области и способность оценивать компромиссы языка, runtime и фреймворка, включая конкурентность, производительность, поддерживаемость и интеграционные потребности
•Опыт проектирования систем или значимых компонентов, оценки альтернатив и самостоятельного принятия технических решений в рамках согласованной области
•Практический опыт с MCP, tool use, prompt и context engineering, памятью и оценкой агентов, включая тестирование многошагового поведения и сценариев сбоев
•Практический опыт с облачными managed AI hosting сервисами, включая runtime, state, identity, интеграцию и наблюдаемость; способность осваивать незнакомую платформу через рабочие реализации
•Навыки production engineering: дизайн API, асинхронная обработка, персистентность, аутентификация и авторизация, наблюдаемость, retries и границы безопасности
•Опыт автоматизированного тестирования, CI/CD, код-ревью и AI-assisted разработки; дисциплинированная валидация сгенерированного вывода
•Способность уточнять требования, доносить дизайн-решения и способствовать росту других инженеров
•Английский язык на уровне B2+
Будет плюсом
•Application security, web penetration testing или авторизованный red-teaming
•Sandboxed code execution, браузерные агенты или автономная оркестрация инструментов
•Улучшение покрытия оценки, безопасности развёртывания или операционных затрат для агентных систем
•Проведение технических интервью или вклад в инженерные стандарты и обмен знаниями
Условия
Условий в вакансии нет
