Software Engineer, Agent - Public Sector

О позиции

Это уникальный шанс присоединиться к ведущей платформе искусственного интеллекта в сфере клиентского сервиса. Sierra сертифицирована по стандарту FedRAMP High для работы с правительственными учреждениями. Позиция ориентирована на создание ИИ-агентов, которые помогают гражданам получать социальные услуги, сообщать о мошенничестве и разбираться в сложных государственных системах. Команда построена на ценностях доверия, фокуса на клиентах, мастерства, интенсивности и баланса между работой и семьёй.

Будет плюсом

• Опыт создания конVERSационных или long-horizon агентов с использованием проприетарных или open-source фреймворков. Доказанный опыт работы с неоднозначностью задач (фундаментальная команда, новый проект в крупной компании, forward deployed engineering). Предыдущее понимание работы правительства и её сложностей, включая procurement, регуляторные требования и модели партнёрства.

Условия

• Гибкий неограниченный оплачиваемый отпуск. Медицинское, стоматологическое и зрительное страхование для вас и семьи. Страхование жизни и инвалидности. Пенсионное планирование. Родительский отпуск. Услуги по фертильности и созданию семьи через Carrot. Обеды, вкусные снеки и кофе. Дискреционный бенефит стипендия на ваш выбор. Бесплатные уроки игры на alphorn. Участие в equity планах компании для полных сотрудников.

Навыки

• Python
• JavaScript
• TypeScript
• Machine Learning
• Natural Language Processing
• Agent Development
• REST APIs
• Cloud Infrastructure
• AWS
• System Architecture

Могут спросить на собеседовании

1. Какой у вас опыт разработки production-grade ИИ-агентов? Опишите архитектуру и фреймворк, который вы использовали.
2. Как вы подходите к сбору требований от заказчиков с разными уровнями технической экспертизы?
3. Расскажите о ситуации, когда вы работали в условиях высокой неопределённости. Как вы принимали решения?
4. Какие сложности вы испытывали при разработке решений для госсектора или регулируемых отраслей?
5. Как вы обеспечиваете безопасность и надёжность ИИ-систем при работе с чувствительными данными?