Strategist, Agent Development - Retail

О позиции

Sierra — ведущая платформа для клиентских AI-агентов, работающая с крупнейшими мировыми брендами — GAP, Rocket Mortgage, SoFi, Sutter Health, SoftBank и другими. Мы преобразуем подход к обслуживанию клиентов и развитию бизнеса компаний. Роль находится на стыке продуктового управления, технической экспертизы и клиентской работы. Вы будете превращать сложные бизнес-задачи заказчиков в работающих AI-агентов, которые реально влияют на показатели их бизнеса. Команда базируется преимущественно в Сан-Франциско с развивающимися офисами в Северной Америке, Европе и Азии.

Будет плюсом

• Опыт построения или развёртывания AI/LLM-агентов в продакшене — практический опыт работы с инструментарием (фреймворки оценки, инструментальные средства агентов, RAG, prompt engineering)
• Опыт основателя, участника founding-команды или оператора — умение балансировать между качеством, ответственностью и скоростью
• Диплом по Computer Science, Engineering, Mathematics, смежным техническим областям или эквивалентный практический опыт; либо MBA/эквивалентный опыт на пересечении технологий и бизнеса

Условия

• Конкурентная компенсация с опционами
• Здоровье и страхование для вас и семьи
• Гибкий график и гибридный формат работы
• Обучение и развитие профессиональных навыков
• Индивидуальный отпуск и дни здоровья
• Корпоративная культура, основанная на ценностях доверия, ориентации на клиента, мастерства, интенсивности и заботы о семье

Навыки

• Python
• LLM
• Prompt Engineering
• RAG
• API Design
• System Architecture
• Agent Development
• Data Modeling
• Stakeholder Management
• Product Strategy
• Client Relations

Могут спросить на собеседовании

1. Расскажите о проекте, где вы переводили сложный бизнес-проблему клиента в конкретное ИИ-решение. Как вы оценивали успех после запуска?
2. Опишите ситуацию, когда технические ограничения мешали достичь желаемой функциональности агента. Как вы искали баланс между ожиданиями заказчика и реальными возможностями?
3. Приведите пример, когда данные от одного клиента помогли улучшить продукт для всей платформы. Как вы организовали обратную связь между клиентскими проектами и разработкой платформы?
4. Как вы обеспечиваете качество и безопасность при развёртывании AI-агентов для чувствительных отраслей (финтех, здравоохранение)? Какие требования и процессы были для вас важны?