О компании
Kraken поддерживает одни из самых инновационных глобальных разработок в области энергетики. Мы создаём технологии, которые переопределяют коммунальные услуги и открывают новую энергетическую систему будущего. Оптимизируя возобновляемое производство, создавая более интеллектуальную сеть и давая коммунальным службам возможность обеспечивать исключительный опыт для клиентов, наша операционная система трансформирует отрасль по всему миру.
ИИ — ключевая область инвестиций для Kraken Technologies. Важной частью этого является создание общих основ, которые позволяют каждой команде эффективно использовать ИИ и быстрее двигаться к нашей миссии.
Вы будете работать в AI Foundations. Мы создаём платформу, которая позволяет командам по всему Kraken создавать и запускать ИИ-агентов. Наша работа охватывает четыре направления:
•Доступ: соединение людей и систем с одобренными моделями и инструментами ИИ
•Контекст: основание ИИ на доверенных знаниях, данных и системах Kraken
•Возможности: повторно используемые строительные блоки для рабочих процессов и продуктов с поддержкой ИИ
•Управление: разрешения, безопасность, качество, стоимость и видимость на протяжении всего жизненного цикла
🏡 Где вы будете работать
Мы нанимаем старших инженеров-программистов в одну из наших трёх команд:
•Контекст: Создавайте специфичный для Kraken слой знаний, чтобы сделать большие языковые модели полезными. Это включает нашего внутреннего ИИ-ассистента, структурированный «мозг клиента», который фиксирует контекст и решения клиента, а также конвейеры, собирающие знания из таких инструментов, как Notion, Slack и GitHub.
•Инструменты: доставляйте большие языковые модели в руки пользователей. Мы управляем AI Hub (аналитика использования, шлюз MCP, самообслуживание и специализированные агенты), шлюз LiteLLM за Claude Code, Codex и Claude Desktop, а также защищённые облачные среды разработки для инженерии с поддержкой ИИ.
•Оценки и наблюдаемость: охватывает оценку навыков, внутренний бенчмаркинг, безопасность агентов и защитные механизмы, а также наблюдаемость для живых запусков ИИ.
Команды гибкие: при смене приоритетов люди переходят. Это практическая роль старшего индивидуального участника. Вместе с лидером команды и широкой командой вы будете владеть большими частями нашей платформы, превращать идеи в производственные системы, формировать архитектурные решения и помогать повышать инженерный уровень.
👾 За что вы будете отвечать
•Создавать общие сервисы платформы ИИ: проектировать, создавать и запускать Python-сервисы, на которые полагаются другие команды, такие как шлюзы, среды выполнения агентов, конвейеры знаний и системы оценки.
•Создавать и запускать агентов: разрабатывать, как агенты запускаются, аутентифицируются, мониторятся и управляются в системах, таких как Slack, GitHub, Notion и Asana. Выпускать как агенты самообслуживания, так и специализированные агенты.
•Основывать ИИ на контексте Kraken: собирать, структурировать и предоставлять корпоративные знания, чтобы агенты давали ответы, которые являются правильными, актуальными и безопасными для использования.
•Измерять и доказывать качество: определять значимые тестовые случаи, создавать оценки, результаты которых можно воспроизвести, и добавлять трассировку, чтобы понимать, как ИИ ведёт себя в реальном использовании.
•Встраивать безопасность и управление: превращать разрешения, защитные механизмы, бюджеты и правила доступа к данным в поддерживаемое программное обеспечение, работая с отделами безопасности и технической поддержки.
•Работать в AWS: развертывать и поддерживать сервисы в AWS и Kubernetes, принимать обоснованные решения по надёжности, производительности и стоимости.
•Стимулировать внедрение: работать напрямую с инженерами и не техническими командами, проводить мастер-классы, писать понятную документацию и превращать обратную связь в продукт.
•Повышать инженерный уровень: проверять проекты и код, наставлять других и создавать шаблоны, которые можно использовать во всей AI Foundations.
🧠 Что вы приносите с собой
•Сильные навыки старшего инженера-программиста: вы владели сложными сервисами от начала до конца — от проектирования до тестирования, развертывания и эксплуатации.
•Глубокие инженерные основы: хорошее понимание проектирования систем, параллелизма, безопасности, тестирования и архитектурных компромиссов. Сильные навыки Python для продакшена.
•Практический опыт с LLM и агентами: вы создавали реальные решения с LLM, знаете, где они ошибаются, и ежедневно используете инструменты кодирования с ИИ.
•Опыт работы с облаками: вам комфортно запускать сервисы в AWS и отвечать за их надёжность и масштабируемость.
•Чувство продукта: вам важно, чтобы люди действительно пользовались тем, что вы создаёте.
•Чёткое общение: вы можете объяснять компромиссы техническим и нетехническим людям и конструктивно оспаривать идеи.
•Гибкость в обучении: вы быстро осваиваете новые инструменты и области в постоянно меняющейся сфере.
🚀 Как выглядит успех
•Внедрение: вы выпускаете функции платформы, которые команды по всему Kraken принимают и на которые полагаются.
•Надёжные системы: сервисы, которыми вы владеете, наблюдаемы, безопасны, масштабируемы и экономичны.
•Доверие в масштабе: команды могут создавать и доверять агентам без необходимости заново строить основы.
•Влияние на команду: вы делаете свою команду и окружающие её команды лучше.
⭐️ Дополнительные плюсы
•Инженерия ИИ: Pydantic AI, LiteLLM, LangChain, MCP-серверы
•Знания и поиск: RAG, поиск, эмбеддинги, графы знаний
•Оценки и безопасность: Inspect AI, Ragas, OpenAI Evals, NeMo Guardrails, red teaming
•Платформа: Kubernetes, изолированные или облачные среды разработки, AWS Bedrock
•Бэкенд: Django
•Наблюдаемость: Datadog, OpenTelemetry
Условия
Обратите внимание, что в соответствии с текущей политикой найма компания не может предложить спонсорство визы для этой позиции; заявители должны иметь право работать в стране, на которую они подают заявку, на момент подачи.
