Manager, Forward Deployed Engineering- NYC

О позиции

Forward Deployed Engineering (FDE) — команда, работающая на стыке клиентских внедрений и разработки платформы OpenAI. Менеджер FDE ведёт команду инженеров, которые разворачивают production-системы на базе передовых моделей у стратегических клиентов, и несёт ответственность за технический и бизнес-результат от начала до конца. Роль предполагает тесное взаимодействие с Product, Research, Sales и GTM, гибридный формат работы (3 дня в офисе) и командировки до 25% рабочего времени.

Будет плюсом

• Опыт работы с большими языковыми моделями в production-среде
• Знакомство с API OpenAI или аналогичных платформ
• Опыт создания внутренних инструментов и плейбуков для масштабирования команд
• Опыт в enterprise-сейлз-инжиниринге или solutions engineering

Условия

• Работа в одной из самых влиятельных AI-компаний мира на передовых моделях
• Гибридный формат: 3 дня в офисе в Сан-Франциско
• Помощь с релокацией для новых сотрудников
• Возможность формировать доверие к AI-системам у ключевых enterprise-клиентов
• Прямое влияние на продуктовый роадмап и исследовательские приоритеты OpenAI
• Равные возможности трудоустройства и поддержка сотрудников с ограниченными возможностями

Навыки

• JavaScript
• Python
• LLM
• Prompt Engineering
• System Design
• REST API
• Frontend Development
• Backend Development
• Technical Program Management
• Customer Engineering
• AI/ML
• Cross-functional Collaboration
• People Management
• Production Systems

Могут спросить на собеседовании

1. Расскажите о случае, когда вы руководили внедрением сложной технической системы у клиента в условиях жёстких сроков и неполных требований. Как вы принимали решения?
2. Как вы организуете передачу сигналов из «поля» в команды Product и Research? Приведите конкретный пример, когда это изменило приоритеты роадмапа.
3. Как вы оцениваете производительность FDE-инженера? Что отличает сильного FDE от просто хорошего бэкенд-разработчика?
4. Опишите ситуацию, когда вы заметили ранний признак проблемы (в продукте, команде или у клиента) до того, как она стала критической. Что вы сделали?
5. Как вы балансируете между кастомизацией под конкретного клиента и созданием масштабируемых решений, которые полезны всему сообществу разработчиков?