Staff Software Engineer

О позиции

Genesys помогает организациям создавать улучшенный клиентский опыт через оркестрацию на базе ИИ. Ваша платформа соединяет людей, системы, данные и ИИ для персонализированного обслуживания и операционной эффективности. Вы будете частью команды Voice Platform, которая обслуживает более 8,000 организаций в 100+ странах мира. Это глубокая техническая роль без управленческих функций, где вы будете проектировать и развивать высокопроизводительные сервисы реального времени для голосовой коммуникации.

Чем заниматься

• Дизайн и разработка масштабируемых облачных бэкенд-сервисов платформы для реальной связи с высокой надёжностью
• Создание backend микросервисов на Java и Spring Boot, а также serverless функций на Python (AWS Lambda)
• Разработка ИИ-ботов и агентов с использованием MCP, RAG, векторных баз данных и фреймворка LangChain
• Системное программирование на C для сетевых компонентов и open-source платформ (OpenSIPS/SIP routing)
• Работа на полную стековую функциональность, включая React UI и операционные инструменты
• Эксплуатация сервисов на AWS с обеспечением масштабируемости и наблюдаемости
• Применение навыков работы с сетями и Linux для разработки и отладки workloads реальной связи
• Проектирование системной архитектуры с учётом масштабируемости, fault tolerance и maintainability
• Устранение сложных production issue spanning networking, systems и service layers
• Техническое руководство через дизайн reviews и code reviews

Что ждут

• 7+ лет коммерческого опыта в качестве hands-on individual contributor
• Опыт работы со staff/principal уровнем технического влияния
• Умение продвигать технические инициативы от архитектуры до production delivery
• Глубокое знание Java и Python, опыт с C для системного/сетевое ПО
• Опыт с Spring Boot, REST API design
• Знание микросервисной архитектуры и распределённых систем
• Deep understanding multithreading, concurrency, thread-safety
• Hands-on опыт работы с AWS: EC2, Lambda, DynamoDB, RDS/PostgreSQL, S3, SQS/SNS, ElastiCache (Redis)
• Фундаментальные знания сетей: TCP/IP, UDP, DNS, TLS/mTLS, sockets, HTTP
• Silная Linux опыт в development и production средах
• Опыт troubleshooting production issues с использованием SumoLogic и New Relic
• Знание CI/CD pipelines и automated deployment (Jenkins)
• Интеграция LLM APIs, MCP servers/agents, RAG pipelines, vector databases
• Понимание проблем безопасности AI tools, prompt-injection risks
• Умение работать в условиях ambiguity и balance quality vs delivery timelines
• Strong communication skills для взаимодействия с engineering, product и operations

Будет плюсом

• Опыт с open-source telecom платформами: OpenSIPS, Kamailio, Asterisk, FreeSWITCH
• Domain опыт в Contact-center, CCaaS, UCaaS, CPaaS
• React для operational и customer-facing tooling
• Расширенный AWS: ECS/EKS, API Gateway, VPC/PrivateLink, Route 53, Secrets Manager, KMS
• IaC: Terraform, CloudFormation, CDK, Serverless Framework, Ansible
• Kafka/MSR или equivalent streaming platforms
• Kubernetes, Service mesh (Envoy), multi-region deployments
• TLS 1.3, SRTP, network segmentation

Условия

• Работа над AI technology scale enterprise, используемой более 8,000 организаций по миру
• Гибкий-first культура с гибкими формами работы от глобальной команды почти 7,000 сотрудников
• Возможность роста в эпоху AI через mentorship, learning programs и education support
• Отпускные программы, paid volunteer time, August Free Fridays
• Регионально tailored benefits для сотрудников и их семей
• Признанный работодатель: Great Place to Work certified в 17 странах, 94% сотрудников гордятся работой в Genesys
• 150+ новых AI features было выпущено в последнем fiscal year
• Культурное разнообразие и инклюзивная среда

Навыки

• Java
• Python
• C
• Spring Boot
• REST API
• AWS
• Microservices
• Distributed Systems
• Linux
• Networking
• TCP/IP
• Sockets
• Multithreading
• Concurrency
• ElasticSearch
• SumoLogic
• New Relic
• Jenkins
• CI/CD
• Kafka
• MySQL
• PostgreSQL
• DynamoDB
• Redis
• Lambda
• S3
• SNS
• SQS
• IAM
• CloudWatch
• React
• SIP
• VoIP
• RAG
• Vector Database
• LLM
• LangChain
• GitHub Copilot
• Terraform
• Kubernetes
• Envoy
• TLS
• mTLS
• OpenSIPS
• Asterisk
• FreeSWITCH

Могут спросить на собеседовании

1. Расскажите о своём опыте проектирования высоконагруженных распределённых систем. С какими проблемами производительности сталкивались и как решали?
2. Как вы обеспечивали thread-safety в многопоточных приложениях? Приведите конкретный пример из вашего опыта.
3. Опишите ваш опыт интеграции AI/LLM capabilities в production applications. Как вы подходите к проблемам security и correctness AI output?
4. Как бы вы проектировали систему обработки голосовых вызовов в реальном времени с низкими задержками? Какие архитектурные паттерны примените?
5. Опишите случай troubleshooting complex production issue. Какие инструменты observability вы использовали и каков был root cause?