О компании Telnyx
Telnyx — лидер отрасли, который не просто представляет будущее глобальной связи — мы его создаём. От проектирования и расширения охвата частной, глобальной, мультиоблачной IP-сети до предоставления гиперлокальных edge технологий прямо у вас под рукой через интуитивно понятные API, мы формируем новую эру бесшовного взаимодействия между людьми, устройствами и приложениями.
Нас движет желание трансформировать и модернизировать устаревшее, автоматизировать ручные процессы и решать реальные задачи с помощью инновационных решений в области связи. Мы гордимся тем, что являемся финансово стабильной и прибыльной компанией. Наша высокая прибыльность позволяет нам не только инвестировать в передовые технологии, но и создавать среду для постоянного обучения и развития нашей команды.
Роль
Мы создаём локальный Enterprise Sales Pod в Мехико — один AE и один Forward Deployed Engineer (FDE), которые работают вместе, чтобы развивать корпоративный бизнес Telnyx на вашем рынке. Вы будете непосредственно работать с корпоративными клиентами, проектировать и запускать производственные системы на глобальной сети Telnyx — голосовые, месседжинг, ИИ и беспроводные решения. Это не демонстрация продуктов. Речь идёт о создании реальных решений, которые работают в масштабе.
Вы будете работать бок о бок с выделенным Enterprise AE — не просто демонстрационным ресурсом, а коммерческим партнёром, который ведёт список ключевых клиентов, строит отношения с руководством и закрывает сделки. Вы отвечаете за техническую часть: исследование, архитектуру, POC и запуск в производство. Вы побеждаете вместе. Без передачи задач через стену.
Модель Pod
•Enterprise AE — ведёт список ключевых клиентов, строит отношения с руководством, получает доступ к переговорным, отвечает за коммерческую квалификацию и закрытие сделок, расширяет аккаунт.
•Forward Deployed Engineer — отвечает за техническое исследование, проектирует архитектуру, строит POC при необходимости, запускает первую нагрузку в продакшн, устраняет блокировки и находит следующую нагрузку.
•Мы продаём нагрузку, а не SKU. Клиенты покупают производственный результат — AI контакт-центр, агента SOC/NOC, глобальные коммуникации, подключённую мобильность или корпоративный вывод — который работает на примитивах Telnyx (голос, месседжинг, номера, беспроводная связь, Voice AI, вывод, агенты, связь). Вы начинаете разговор с обсуждения результата, а не с меню продуктов.
Что вы будете делать
•Встраиваться в корпоративные команды клиентов, чтобы из первых рук понять их коммуникационные рабочие процессы, кейсы использования ИИ и проблемы интеграции
•Создавать и внедрять кастомные реализации: AI голосовые ассистенты, API Telnyx (голос, месседжинг, факс, беспроводная связь), WebRTC
•Запускать открытые LLM в средах клиентов — использовать GLM, Kimi, DeepSeek, Qwen и MiniMax через Telnyx Inference (совместимый с OpenAI API; вам не нужно запускать инфраструктуру моделей), либо развёртывать собственные стеки (Llama, Mistral и региональные модели, такие как AGRITE или другие испаноязычные суверенные модели) за собственным серверным движком при требованиях изоляции или суверенного облака
•Развёртывать и эксплуатировать LiteLLM как шлюз моделей в средах клиентов: единый интерфейс, совместимый с OpenAI, для самоуправляемых открытых моделей и хостинговых провайдеров, с маршрутизацией, балансировкой нагрузки, повторными попытками и резервными вариантами, ограничениями скорости и виртуальными ключами для команд
•Инструментировать и контролировать использование LLM через шлюз — отслеживание затрат и бюджетов, кэширование, логирование и наблюдаемость (OpenTelemetry, Langfuse или аналогичные), а также защитные механизмы — чтобы клиенты могли видеть и контролировать, что делают их AI-нагрузки
•Настраивать производственную наблюдаемость для всего, что вы запускаете — метрики, логи, трассировки, дашборды и оповещения (например, Prometheus + Grafana для метрик, OpenTelemetry для трассировок, Graylog или ELK для логов — или существующий стек клиента) — чтобы вы и команда эксплуатации клиента знали, что значит «здоровье» системы и кто вызывается при проблемах
•Проектировать стратегии маршрутизации моделей для голосовых нагрузок в реальном времени, балансируя задержку, стоимость и качество, с адекватным поведением при сбоях провайдера
•Обосновывать выбор между самоуправляемыми открытыми моделями и хостинговыми frontier API, сохраняя переносимость кода приложения клиента между ними
•Адаптировать модели под домены клиентов: конвейеры prompt и RAG, а также инструменты оценки для испаноязычных и англоязычных кейсов и специфических для Мексики/ЛатАМ нормативных требований (LFPDPPP, локализация данных, соответствие INAI)
•Вести POC, пилоты и запуск в производство от идеи на доске до выхода в продакшн
•Отвечать за результаты клиентов — оставаться вовлечённым до тех пор, пока решение не станет стабильным и работающим
•Непосредственно сотрудничать с командами продукта и инженерии для формирования дорожной карты на основе полевых данных из Мексики и региона ЛатАМ
•Создавать чёткую техническую документацию, инструкции и поддерживаемые решения для передачи
•Устранять и решать сложные проблемы интеграции вместе с командами клиентов
Что мы ищем
•Степень в области компьютерных наук или эквивалентный опыт
•3+ года опыта разработки и выпуска производственного программного обеспечения — вы писали код, от которого зависели реальные пользователи, вы были на дежурстве и отлаживали его при сбоях. (Опыт в консалтинге также считается, если это про вас.)
•Владение несколькими языками программирования: Python, Node.js/TypeScript, Go — в некоторых вы более опытны, чем в других. (Telnyx Edge Compute — функции и stateful actors — написаны на TypeScript, так что этот язык используется особенно часто.)
•Практическое понимание того, что ломается перед моделью в продакшне: лимиты и квоты провайдера, таймауты и поведение повторных попыток, стриминг, учёт токенов и распределение затрат, а также режимы сбоев, проявляющиеся только при высокой конкуренции
•Уверенное развёртывание контейнеризованных сервисов на Kubernetes с управлением секретами, конфигурацией и обновлениями в рамках процесса деплоя
•Вы настраивали наблюдаемость и получали вызовы из-за неё — Prometheus + Grafana, OpenTelemetry, Graylog, ELK или аналогичные. Вы знаете, что мониторить, на что реагировать и как выглядит «здоровье» системы
•Опыт работы с высококонкурентными системами — Kafka, очереди сообщений или потоки событий в реальном масштабе. При пиках нагрузки вы понимаете, что ломается — отставание потребителей, обратное давление, горячие партиции, задержки ребалансировки — и что помогает справиться с этим: партиционирование, группы потребителей, параллелизм до количества партиций
•Вы создавали API с нуля, а не только потребляли их — спецификации OpenAPI, дизайн REST/GraphQL, аутентификация, ограничение скорости, версионирование, идемпотентность
•Мышление, ориентированное на события, и инстинкты облачной разработки
•Опыт работы с SIP, WebRTC или системами голосовой/месседжинг связи в реальном времени
•Самостоятельность по умолчанию — за вами нет инженерной команды. Вы читаете код и документацию, спрашиваете клиента (а не менеджера) и самостоятельно принимаете обоснованные инженерные решения
•Опыт работы с клиентами — вы можете проводить исследование с инженерами клиента и выступать перед их руководством в течение одной недели
•Умение переводить «не работает» в коренную причину
•Комфортно работать на площадках клиентов и участвовать в технически ответственных переговорах
•Отличные письменные и устные навыки общения на английском и испанском. Вы можете проводить сессии у доски, живое устранение неполадок и эскалации с инженерными командами клиентов
•Проживание в Мехико или готовность к переезду — это гибридная роль с командировками по Мексике и региону ЛатАМ
•Законное право на работу в Мексике или возможность получить спонсорство
Плюсы
•Опыт работы с AI голосовыми ассистентами, STT/TTS или системами на базе LLM для диалогов
•Создание наборов для оценки в конкретной предметной области
•Практический опыт работы с LLM шлюзом — LiteLLM, Portkey, Kong AI Gateway или внутренним OpenAI-совместимым прокси — включая конфигурацию моделей, правила маршрутизации и резервирования, управление виртуальными ключами
•Знакомство с ландшафтом открытых моделей и компромиссами между региональными и многоязычными моделями, включая испаноязычные модели и суверенные AI инициативы ЛатАМ
•Опыт работы с движком вывода моделей за шлюзом — vLLM, SGLang или TGI для продакшн-сервинга; Ollama для лёгких локальных решений — и оценка GPU-ресурсов для самоуправляемых моделей (объём KV-кэша, размер батча, длина контекста относительно VRAM)
•Знание SQL (Postgres, MySQL, Oracle)
•Опыт ETL и обработки данных
•Проектирование и автоматизация CI/CD пайплайнов
•Опыт в телекоммуникациях, CPaaS или быстрорастущем SaaS
•Опыт работы с суверенными или локальными облачными развёртываниями и нормативными требованиями Мексики/ЛатАМ (LFPDPPP, защита данных INAI, Федеральный закон о телекоммуникациях, регуляции IFT, nearshoring IT-среды)
•Безопасность — IAM, шифрование, аудит логов
