Software Engineer, Infrastructure AI

О позиции

Команда Infrastructure & Productivity превращает обычных инженеров софта в супергероев через внутренние платформы и инструменты. В данный момент мы запускаем амбициозное направление — экосистему ИИ-агентов, которые автономно работают в каждом репозитории компании: автоматизируют операции с инфраструктурой, реагирование на инциденты, управление базами данных и DevOps-процессы. Присоединяясь к нам, вы будете строить умные системы, которые фундаментально изменят подход к выполнению инфраструктурных задач в Airwallex. Это гибридная роль с офисом в Сиэтле, штат Вашингтон.

Будет плюсом

• Руководственный опыт построения агентных ИИ-систем — автономные агенты, планирующие, рассуждающие и выполняющие многошаговые задачи с использованием LLM
• Опыт работы с фреймворками оркестрации агентов (LangGraph, CrewAI, AutoGen или собственные фреймворки) и LLM API (OpenAI, Anthropic)
• Знание систем observability и мониторинга (Grafana, Prometheus, Datadog, ELK stack) — либо разработка их самих, либо создание агентов, взаимодействующих с ними
• Опыт администрирования или автоматизации баз данных (миграции схем, оптимизация запросов, backup/recovery)
• Проактивный взгляд на развитие агентного ИИ — мнения о надёжности, безопасности, оценке агентов и пути к более автономным инфраструктурным системам

Условия

• Работа над амбициозными проектами с реальным влиянием на глобальный масштаб
• Уникальный опыт построения ИИ-агентов с нуля на ранней стадии развития направления
• Взаимодействие с лучшими инженерами Tech и лидерами индустрии платежей
• Карьерный рост в международной компании с 27 офисами по всему миру
• Гибридный формат работы в офисе Сиэтла
• Доступ к современным инструментам и технологиям на стыке AI и Infrastructure

Навыки

• Python
• Go
• Kubernetes
• Terraform
• AWS
• LLM
• AI Agents
• SRE
• DevOps
• CI/CD
• Observability
• PostgreSQL
• Grafana
• Prometheus
• Docker

Могут спросить на собеседовании

1. Расскажите о вашем опыте проектирования и реализации автономных агентных систем. Какие проблемы возникли и как вы их решали?
2. Как бы вы спроектировали систему безопасности для ИИ-агента, который работает с производственной инфраструктурой?
3. Приведите пример сложного процесса автоматизации из вашего опыта и объясните ваш архитектурный выбор.
4. Как вы оцениваете эффективность ИИ-агентов? Какие метрики и подходы используете?
5. Опишите ситуацию, где вы сотрудничали с кросс-функциональной командой для внедрения технического решения.