Dedicated Support Engineer - Tokyo

О позиции

Команда User Operations в OpenAI отвечает за успешное внедрение ИИ-продуктов у клиентов, обеспечивая безупречный пользовательский опыт. Мы строим первую в истории команду технической поддержки после достижения AGI. Комбинация глубокого технического понимания, проактивной работы по обеспечению надёжности и чёткой ответственности позволяет нам поддерживать самых ценных клиентов. Вакансия основана в Токио, гибридный формат работы (3 дня в офисе в неделю), помощь в релокации предоставляется новым сотрудникам.

Будет плюсом

• Опыт работы с ИИ-технологиями и понимание современных LLM моделей
• Предыдущий опыт работы в стартапах или технологических компаниях
• Опыт разработки внутренних инструментов для улучшения процессов поддержки
• Бизнес-контекст и понимание коммерческой важности customer workload'ов
• Опыт проведения QBR (Quarterly Business Review) встреч с клиентами
• Демонстрация humility и team-first подхода в работе

Условия

• Работа в команде, строящей первую в мире post-AGI систему поддержки клиентов
• Гибридная модель работы (3 дня в офисе в неделю)
• Релокационная помощь для новых сотрудников
• Возможность влиять на операционную модель Premium Support функции при глобальном масштабировании
• Доступ к передовым ИИ-возможностям для трансформации технической поддержки
• Кросс-функциональное взаимодействие с Sales, Product, Engineering, Technical Success командами
• Прямое влияние на опыт крупнейших клиентов от early-stage startups до global enterprises

Навыки

• Python
• JavaScript
• API Troubleshooting
• System Debugging
• Cloud Infrastructure
• Distributed Systems
• Incident Management
• Root Cause Analysis
• Technical Documentation
• Customer Support
• Log Analysis
• Metrics Monitoring
• System Architecture
• Automation Scripting
• Japanese Language
• English Language

Могут спросить на собеседовании

1. Расскажите о самом сложном техническом инциденте, который вы решали, и какие именно шаги предприняли для его разрешения
2. Как вы подходите к ситуации, когда информация о проблеме неполная или быстро меняется?
3. Приведите пример, когда вы использовали автоматизацию или скриптинг для улучшения процессов поддержки или диагностики проблем
4. Опишите ваш опыт взаимодействия с кросс-функциональными командами во время high-severity инцидентов
5. Как вы балансируете между немедленным решением проблемы клиента и долгосрочным улучшением продукта?