Sr. Software Engineer, Automation Engineering

О позиции

Вы присоединяетесь к команде Engineering & Operations внутри Data Collaboration Group подразделения Advertising Products & Solutions. Ваша цель — строить системы автоматизации на базе ИИ и надежное программное обеспечение, которые поддерживают работу data collaboration экосистемы NBCUniversal. Команда работает над полным циклом рекламных данных: от онбординга и анализа до активации аудитории и измерения эффективности кампаний. Вы будете напрямую отчитываться перед Директором по Автоматизации Инжиниринга.

Чем заниматься

• Проектировать и разрабатывать внутренних AI-агентов и рабочие процессы автоматизации с использованием Snowflake Cortex, LangChain, LangGraph или аналогичных фреймворков
• Создавать повторно используемые инструменты, API и компоненты для сборки агентских рабочих процессов
• Реализовывать RAG-конвейеры, стратегии управления контекстом и паттерны промптов для повышения точности и эффективности
• Строить хвэши оценки, регрессионные тесты и паттерны мониторинга поведения AI-агентов
• Определять и отслеживать метрики: завершение задач, связность ответов, точность, задержки, стоимость и частота ошибок
• Дизайнить защитные механизмы и валидационные паттерны для снижения галлюцинаций и ненадёжной автоматизации
• Проектировать, разрабатывать и поддерживать production-grade приложения на Python, библиотеки и сервисы
• Внедрять объектно-ориентированный дизайн: инкапсуляция, абстракция, наследование/композиция, чистые интерфейсы
• Продвигать лучшие практики инженерии: модульный дизайн, автотесты, CI/CD, code review, observability, документация
• Создавать повторно используемые паттерны разработки для снижения усилий и повышения согласованности
• Построить библиотеки Python для clean room возможностей в рамках first-party audience workflows и кейсов измерения

Что ждут

• Бакалавр или равный практический опыт в Computer Science, Information Systems, Software Engineering или смежных технических областях
• 5+ лет опыта разработки production-grade ПО на Python, включая библиотеки, сервисы, тестирование, CI/CD и code review
• Опыт создания приложений с использованием LLM, RAG, векторных баз данных, prompt engineering или фреймворков LangChain, LangGraph, LlamaIndex
• Опыт проектирования AI-enabled workflow, reasoning agents, tool-using agents или сложных систем автоматизации
• 3+ годаhands-on опыта с облачными data платформами Snowflake, Databricks или аналогами
• Глубокое понимание дизайна production систем: observability, reliability, scalability, performance tuning, operational support

Будет плюсом

• Опыт работы с данными clean room концепциями или платформами Snowflake Clean Rooms, Databricks Clean Rooms, LiveRamp, Habu
• Опыт в advertising technology, audience activation, campaign delivery, reach and frequency, attribution, incrementality, reporting workflows
• Сертификации Snowflake SnowPro Core, Databricks Certified Data Engineer Associate или подобные cloud/data платформы

Условия

• Полностью удалённая работа из любой локализации США
• Медицинское, стоматологическое и vision страхование
• 401(k) пенсионное планирование с корпоративным match
• Оплачиваемый отпуск и обучение
• Тьюти reimbursement и программы развития
• Различные скидки и бонусы
• Возможность работать над передовыми AI и автоматизационными проектами в одной из ведущих медиакомпаний мира

Навыки

• Python
• Large Language Models
• Retrieval-Augmented Generation
• LangChain
• LangGraph
• Snowflake
• Databricks
• Vector Databases
• Prompt Engineering
• AI Agents
• CI/CD
• Automated Testing
• REST APIs
• Object-Oriented Programming
• Cloud Computing
• Observability

Могут спросить на собеседовании

1. Как вы проектировали систему оценки качества и надёжности AI-агентов? Какие метрики использовались?
2. Опишите архитектурный подход к построению agentic workflows с инструментарием (tool-use). Какие паттерны применяли?
3. Как обеспечивается масштабируемость и reliability ваших Python-сервисов в production окружении? Какие observability практики внедряли?