Описание
Мы ищем AI Engineer для создания и улучшения AI-пайплайнов разработки и поставки надёжного программного обеспечения с использованием AI-инструментов. Роль сочетает разработку AI software factory, прикладную инженерию создаваемого ей программного обеспечения и развитие существующих brownfield-проектов с использованием AI coding harnesses.
Задачи
•Проектировать, создавать, эксплуатировать и улучшать AI-пайплайны, которые генерируют, трансформируют, валидируют, тестируют и поддерживают развёртывание программного обеспечения.
•Читать, проверять, отлаживать и напрямую модифицировать сгенерированный код для устранения дефектов, закрытия пробелов в требованиях, улучшения архитектуры, безопасности, производительности и поддерживаемости.
•Воспроизводить сбои, исследовать корневые причины и добавлять регрессионные тесты.
•Передавать информацию о повторяющихся проблемах обратно в логику пайплайна, инструкции, контекст и оценки.
•Реализовывать функциональность, исправлять ошибки и рефакторить существующие проекты с помощью AI coding harnesses вне software factory.
•Понимать бизнес-правила, архитектуру, зависимости и интерфейсы перед внесением изменений.
•Направлять AI-инструменты с помощью чётких задач и релевантного контекста проекта, проверять их результат и подтверждать поведение, совместимость и риски регрессии перед сдачей.
•Интегрировать LLM API, агентов, инструменты разработчика, репозитории, CI/CD-системы, базы данных и внутренние сервисы.
•Встраивать автоматизированные оценки, тесты, quality gates и соответствующую проверку человеком в AI-воркфлоу.
•Улучшать наблюдаемость, восстановление после сбоев, задержку и эффективность затрат.
•Применять практики безопасного кодирования, контроль доступа, sandboxing и защиту секретов, когда AI-инструменты генерируют или выполняют код либо обращаются к системам.
•Сотрудничать с архитекторами, разработчиками и заинтересованными сторонами проекта для уточнения требований, согласования критериев приёмки, интеграции изменений и решения проблем до релиза и стабилизации.
•Оценивать новые AI-инструменты и инженерные практики на предмет практического внедрения.
•При необходимости по конкретным заданиям работать с командами клиента по требованиям, интеграции решений, развёртыванию, документации и передаче.
Требования
•Сильные основы компьютерных наук и программной инженерии, включая алгоритмы, структуры данных, системное проектирование, тестирование и отладку.
•Опыт поставки и поддержки production-ПО, включая API, backend-сервисы, базы данных, системы контроля версий, код-ревью и CI/CD.
•Сильное владение хотя бы одним языком программирования и способность изучать и работать с другими. Проекты могут использовать Go, Rust, TypeScript, Java, Python или другие языки.
•Практический опыт использования AI coding assistants, агентов или harnesses для поставки софта, с умением проверять, подвергать сомнению и исправлять их результат.
•Рабочее знание LLM API, prompting и инструкций, управления контекстом, структурированных выходов, tool calling и многошаговых агентных воркфлоу.
•Способность диагностировать дефекты в коде приложения, интеграциях и AI-воркфлоу, отличая программные дефекты от сбоев пайплайна и окружения.
•Опыт работы с незнакомыми кодовыми базами и внесения изменений с учётом установленной архитектуры, интерфейсов, бизнес-правил и поведения.
•Понимание реляционных и нереляционных баз данных, моделирования данных, запросов, индексации и вопросов производительности.
•Знание автоматизированного тестирования, статического анализа, наблюдаемости, безопасного кодирования, доступа к данным, работы с секретами и ограничений AI-генерируемого вывода.
•Чёткая коммуникация, ответственность за результат, умение уточнять неоднозначные требования, объяснять технические компромиссы и адаптироваться к новым инструментам.
Будет плюсом:
•Опыт создания AI-пайплайнов разработки, software factories, платформ для разработчиков или автоматизации инженерии.
•Опыт разработки AI-оценок и регрессионных датасетов, или измерения качества, надёжности, задержки и стоимости воркфлоу.
•Знакомство с контейнерами, изолированными средами выполнения, облачными платформами, infrastructure-as-code и автоматизацией развёртывания.
•Опыт с retrieval, embeddings, векторными базами данных, индексацией кода или оркестрационными фреймворками, такими как LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel или аналогичными.
•Опыт работы с клиентами или forward deployed опыт, включая discovery, интеграцию решений, технические демонстрации и операционную передачу — приветствуется, но не обязателен.
Условия
Условий в вакансии нет.
