AI Adoption Engineer

Описание вакансии

Мы ищем инженера, который возьмёт на себя техническую часть AI Adoption функции на нашей web-платформе для корпоративного использования искусственного интеллекта с функциями генерации кода.

Обязанности:

Агенты и инструменты:

• Разрабатывать агентов, скиллы, плагины и тулы

• Собирать переиспользуемую библиотеку скиллов и плагинов

• Держать качество агентов: evals, отлов регрессий, превращение сбоев в улучшения

• Отвечать за стоимость и надёжность агентных сценариев

• Поднимать и поддерживать демо-стенды и песочницы для обкатки и показа кейсов клиентам

Клиентские кейсы и адопшн:

• Доводить клиентские кейсы от прототипа до внедрения и демонстрации клиенту

• Помогать клиентским командам внедрять кейсы: разбираться в их процессах, отвечать на технические вопросы, снимать блокеры адопшена

• Быть техническим голосом функции на воркшопах и демо
  
  Ты наш идеальный кандидат если:

• у тебя есть опыт от 2,5 лет в роли software engineer или ML/AI Engineer

• У тебя есть свои скиллы, команды, CLI или MCP-серверы, написанные, чтобы ускорить собственную разработку

• Агентная разработка - твой ежедневный рабочий процесс. Ты стресс-тестил модели и харнессы и знаешь, чем они отличаются на твоих задачах

• Ты работал с агентными системами на проекте или разбирался в них сам: agent loop, контекст и память, вызовы инструментов. Понимаешь, что у агента проверять нужно и путь к ответу, а не только сам ответ

• У тебя есть мнение про evals. Ты понимаешь, чем «работает на моих трёх примерах» отличается от «работает надёжно», и умеешь превращать сбой в тест

• Работал в технически сложном продукте в проде - с интеграциями, нагрузкой, нетривиальной доменной логикой

• Ты сам можешь поднять себе среду: Docker, деплой стенда, и идёшь смотреть состояние в базе, когда по ответу агента непонятно, что произошло

• Работаешь автономно там, где процесса ещё нет: сам находишь, что делать дальше, и доводишь до результата

• Твой уровень английского B1-B2
  
  Будет плюсом:

• ML бэкграунд: понимаешь, как модели ведут себя на реальных данных, умеешь ставить эксперименты и мерить результат

• Ты сам строил агентов. Собирал agent loop, харнесс, память, тулы, и можешь объяснить, какие компромиссы выбрал и почему

• Понимаешь риски агента в чужой инфраструктуре: промпт-инъекции, в том числе косвенные через файл или страницу, утечка системного промпта, ограничение прав тулов

• Опыт с eval-платформами: Langfuse, promptfoo, Braintrust, LangSmith или аналоги

• Опубликованный open-source AI-тулинг: скиллы, MCP-серверы, плагины, CLI

• Опыт создания девтулов: утилиты, плагины, внутренние панели, которые упрощают работу инженеров

• Опыт tech founder или в early-stage стартапах
  
  Условия:
  

• Возможность работать с современными технологиями и инструментами генерации кода
• Удалённый формат работы
• 25 дней отпуска, дополнительные выходные дни и больничный
• Ежегодные корпоративные выезды за счёт компании
• Возможности для профессионального и карьерного роста
• Работа в команде, где можно влиять на технические решения и развитие перспективного продукта

Метки