Applied AI Engineer, Codex

О позиции

Applied AI Engineering team OpenAI помогает организациям превращать возможности передового искусственного интеллекта в безопасные, надёжные системы производственного уровня. В команде Codex вы будете напрямую сотрудничать с инженерными лидерами и разработчиками, чтобы выявить высокоценные возможности применения AI в жизненном цикле разработки программного обеспечения. Ваша задача — трансформировать подходы к планированию, написанию, тестированию и доставке кода через внедрение AI-инструментов в реальные рабочие процессы команд. Успех измеряется не демонстрациями, а устойчивым adoption, производственными системами и измеримым улучшением производительности инженерных организаций.

Условия

• Работа в одной из ведущих AI-компаний мира с mission обеспечить польза общего-purpose ИИ для всего человечества
• Гибридный формат работы: 3 дня в офисе в неделю
• Direct partnership с leading engineering organisations и hands-on developers
• Возможность реально влиять на то, как команды по всему миру разрабатывают программное обеспечение
• Релокационная помощь для новых сотрудников
• Прямой feedback loop в OpenAI Product, Research и Engineering teams
• Вклад в такие ресурсы как OpenAI Cookbook, которые будут использовать тысячи разработчиков
• Конкурентный compensation пакет (рыночная оценка см. ниже)
• Opportunity развивать reusable patterns и архитектуры, масштабирующиеся глобально

Навыки

• Python
• JavaScript
• TypeScript
• Artificial Intelligence
• Machine Learning
• Software Engineering
• System Design
• APIs
• Code Review
• Debugging
• Performance Optimization
• Security
• Data Privacy
• Observability
• DevOps
• Agile
• Technical Writing

Могут спросить на собеседовании

1. Расскажите о конкретном случае, когда вы внедрили AI или ML систему в продакшн в enterprise среде. Каковы были вызовы перехода от прототипа к production?
2. Как вы оцениваете эффективность AI coding инструмента в реальной разработке? Какие метрики и методы оценки вы бы использовали?
3. Опишите ситуацию, где вам пришлось принять техническое решение между trade-offs — например, между latency, cost, reliability или security. Как вы подходите к таким решениям?
4. Как вы работаете с инженерными лидерами и разработчиками, чтобы понять их потребности и убедить принять новый workflow или инструмент?
5. Представьте задачу оценить безопасность AI coding system для enterprise deployment. Какие аспекты безопасности и compliance вы бы учитывали?