О компании Airwallex
Airwallex — это финансовая операционная система, основанная на искусственном интеллекте, для экономики в реальном времени и с интеллектуальными возможностями. Более 675 000 компаний, включая McLaren Racing, Qantas, SHEIN и TikTok, используют нас напрямую или через наших партнеров по платформе для управления своими финансовыми операциями или создания и монетизации собственных финансовых продуктов.
Мы начали свою деятельность в Мельбурне в 2015 году, чтобы построить инфраструктуру, на которой базируется глобальная торговля. Мы являемся регулируемой основой глобальных платежей: не случайно, а по замыслу. Более десяти лет, свыше 85 лицензий и финансовая инфраструктура, охватывающая Северную Америку, Европу, Ближний Восток и Азиатско-Тихоокеанский регион.
Наши совместные штаб-квартиры расположены в Сан-Франциско и Сингапуре, в компании работает более 2300 человек в 27 офисах. Мы нанимаем создателей с энергией основателей, людей, которые быстро принимают решения с хорошим суждением, проявляют настоящий интерес и принимают решения, исходя из первых принципов, а не ожидают указаний.
О команде
Команда Infrastructure & Productivity Airwallex ставит перед собой задачу превратить обычных инженеров-программистов в супергероев. Команда создает и поддерживает внутренние платформы, инструменты и инфраструктуру CI/CD, которые обеспечивают работу глобальной инженерной организации Airwallex, обслуживая сотни инженеров в нескольких офисах и часовых поясах.
В настоящее время команда прокладывает смелый новый путь: экосистему агентов ИИ, где агенты, ориентированные на достижение целей, непрерывно работают во всех репозиториях — автоматизируя операции с инфраструктурой, реагирование на инциденты, управление базами данных и рабочие процессы DevOps. Построенные на базе Quartermaster, нашей внутренней платформы агентов, эти агенты автономно планируют, рассуждают и выполняют многошаговые задачи с реальной инфраструктурой. Вы присоединитесь к этой инициативе на начальном этапе, создавая интеллектуальные системы, которые фундаментально изменят способ выполнения работы с инфраструктурой в Airwallex.
Что вы будете делать
В качестве старшего инженера-программиста в команде Infrastructure AI вы будете проектировать, создавать и эксплуатировать агентов ИИ, ориентированных на достижение целей, которые автоматизируют рабочие процессы SRE, DevOps и DBA по всей глобальной инфраструктуре Airwallex. Вы не будете заниматься операционной работой самостоятельно — вы будете создавать ИИ-системы, которые это делают. Ваши агенты будут автономно расследовать инциденты, обеспечивать инфраструктуру, управлять базами данных, выполнять развертывания и выполнять операционные задачи, которые традиционно требуют вмешательства человека.
Вы будете работать на базе Quartermaster, внутренней платформы агентов Airwallex, создавая специализированных агентов, которые взаимодействуют с реальными инструментами инфраструктуры (Kubernetes, Terraform, облачные API, базы данных, системы мониторинга). Эта роль требует глубокого понимания архитектуры агентов — циклов планирования и рассуждения, выбора и выполнения инструментов, мер безопасности, эскалации с участием человека и способов обеспечения надежности автономных систем в производственной инфраструктуре.
Эта гибридная роль базируется в Сиэтле, штат Вашингтон.
Обязанности
•Создавать инфраструктурных агентов ИИ, ориентированных на цели: проектировать и реализовывать автономных агентов на платформе Quartermaster, которые обрабатывают рабочие процессы SRE, DevOps и DBA — включая расследование и устранение инцидентов, обеспечение инфраструктуры, оркестрацию развертываний, операции с базами данных и управление емкостью.
•Проектировать архитектуры агентов для безопасности и надежности: создавать надежные циклы агентов с планированием, рассуждением, использованием инструментов, восстановлением после ошибок и эскалацией с участием человека. Инфраструктурные агенты взаимодействуют с производственными системами — они должны быть безопасными, проверяемыми и предсказуемыми.
•Интегрировать агентов с инструментами инфраструктуры: предоставлять агентам возможность взаимодействовать с реальными системами — Kubernetes, Terraform, облачными API (AWS, GCP, Aliyun), платформами мониторинга/наблюдаемости, базами данных и CI/CD пайплайнами — через хорошо спроектированные интерфейсы инструментов.
•Оценивать и улучшать производительность агентов: определять метрики эффективности агентов (процент выполнения задач, точность, время решения, уровень эскалации). Создавать фреймворки оценки для измерения того, насколько агенты надежно достигают своих целей.
•Сотрудничать с различными командами: работать в партнерстве с командами SRE, DevOps и платформенной инженерии для выявления рабочих процессов с наибольшей ценностью для автоматизации агентами. Понимать реальные операционные проблемы и преобразовывать их в возможности агентов.
•Формировать будущее инфраструктурного ИИ в Airwallex: вносить вклад в техническое видение того, как агенты ИИ преобразуют операции с инфраструктурой. Быть в авангарде развития агентного ИИ и приносить новые идеи в команду.
Кто вы
Мы ищем людей, которые соответствуют минимальным требованиям для этой роли. Предпочтительные квалификации желательны, но не обязательны:
•3+ года профессионального опыта в разработке программного обеспечения с сильными навыками в бэкенд-языках, таких как Python, Go, Java или Kotlin.
•Знания инфраструктуры и облачных технологий: практический опыт работы с облачными платформами (AWS, GCP или Aliyun), оркестрацией контейнеров (Kubernetes), инфраструктурой как кодом (Terraform) и системами CI/CD. Вы понимаете область, в которой будут работать агенты.
•Сильные навыки системного проектирования с возможностью создавать надежные, безопасные и масштабируемые агентные системы, взаимодействующие с производственной инфраструктурой.
•Отличные коммуникативные и навыки сотрудничества, с опытом эффективной работы в кросс-функциональных командах в глобальной среде.
Предпочтительные квалификации:
•Практический опыт создания агентных ИИ-систем: вы проектировали и создавали ИИ-агентов, которые автономно планируют, рассуждают и выполняют многошаговые задачи с использованием больших языковых моделей (LLM). Это включает проектирование циклов агентов, оркестрацию использования инструментов и управление состоянием и памятью агентов. Это ключевое требование, а не просто желательное.
•Опыт работы с фреймворками оркестрации агентов (например, LangGraph, CrewAI, AutoGen или собственные фреймворки агентов) и API LLM (OpenAI, Anthropic и др.).
•Опыт работы с системами наблюдаемости и мониторинга (Grafana, Prometheus, Datadog, ELK stack) — либо в их создании, либо в создании агентов, которые с ними взаимодействуют.
•Опыт администрирования баз данных или автоматизации (миграции схем, оптимизация запросов, резервное копирование/восстановление) — знания, которые помогают создавать эффективных агентов DBA.
•Понимание практик SRE: реагирование на инциденты, инструкции (runbooks), постмортемы, SLO/SLI — операционная область, которую эти агенты будут автоматизировать.
•Прогрессивное мышление о будущем агентов ИИ. У вас есть мнение о надежности, безопасности, оценке агентов и пути к все более автономным инфраструктурным системам.
