Software Engineer (Principal), Eng-wide Architecture - Remote

О позиции

Мы ищем опытного инженера для проектирования и масштабирования платформ, поддерживающих бизнес-операции, рабочие процессы данных и интеллектуальную автоматизацию. Вы будете руководить ключевыми техническими решениями, создавать надёжные backend-системы и внедрять лучшие практики инженерного развития в компании.

Чем заниматься

• Проектирование и разработка масштабируемых платформ, API и распределённых систем
• Создание конвейеров данных, автоматизация рабочих процессов и инфраструктуры для ИИ
• Разработка систем агентов ИИ, интеграции больших языковых моделей и фреймворки оценки
• Обеспечение высокой производительности, отказоустойчивости и качества инженерных решений
• Техническое лидерство: принятие архитектурных решений, ревью кода и менторство команды
• Тесное сотрудничество с отделами продукта, машинного обучения, анализа данных и эксплуатации

Что ждут

• Более 10 лет опыта в разработке программного обеспечения
• Глубокая экспертиза в Python, TypeScript или аналогичных языках программирования
• Профессиональные знания в области бэкенд-разработки, распределённых систем и архитектурного проектирования
• Подтверждённый опыт работы с конвейерами данных, LLM, агентами ИИ и технологиями RAG
• Знание облачных платформ, Kubernetes, баз данных и процессов CI/CD
• Навыки технического лидерства, стратегического мышления и решения комплексных задач

Будет плюсом

• Опыт работы в компаниях, специализирующихся на искусственном интеллекте или технологических стартапах
• Знакомство с платформами обработки данных для ИИ и методами оценки моделей
• Практический опыт работы с инструментами LangGraph, Temporal, MCP или аналогичными
• Понимание мультимодальных рабочих процессов ИИ и инструментов разработки с поддержкой ИИ

Условия

• Конкурентоспособный пакет оплаты труда
• Удалённый формат работы с гибким графиком
• Возможности профессионального роста в области передовых технологий ИИ
• Работа в международной команде над инновационными проектами
• Доступ к современным инструментам и ресурсам для реализации задач

Навыки

• Python
• TypeScript
• Distributed Systems
• Backend Development
• System Architecture
• Data Pipelines
• LLMs
• AI Agents
• RAG
• Cloud Platforms
• Kubernetes
• CI/CD
• LangGraph
• Temporal
• MCP

Могут спросить на собеседовании

1. Как бы вы спроектировали надёжную систему для обработки больших объёмов данных в реальном времени?
2. Опишите ваш опыт интеграции LLM в production-решения. Какие задачи были наиболее сложными?
3. Как вы обеспечивали баланс между скоростью разработки и качеством кода в предыдущих проектах?
4. Какие метрики вы используете для оценки эффективности AI-агентов и почему именно их выбрали?