Senior Software Engineer II

О позиции

Компания Samsara — лидер на рынке Connected Operations™ Cloud, который помогает компаниям из сфер транспорта, сельского хозяйства, строительства и производства использовать данные IoT для улучшения операций. Вы joinedete команде, которая разрабатывает интеллектуальные голосовые помощники для водителей: системы будут подсказывать, коучить и помогать водителям во время работы. Это роль технического лидера, где вы определите архитектуру продуктов, будете управлять разработкой с нуля до готового решения и отвечать за баланс между производительностью, надёжностью и понятностью принимаемых системой решений.

Чем заниматься

• Определять, что строить и как строить, формируя продуктовое направление со стороны инженерии
• Строить и выкладывать голосовые agent-интерфейсы с нуля, быстро итерироваться на основе реального опыта водителей
• Отвечать за техническое направление координации этих интерфейсов: обмен контекстом, обработка параллельных взаимодействий, масштабируемость
• Принимать архитектурные решения при эволюционирующих требованиях, предпочитая универсальные основы узкоспециализированным решениям
• Быть якорем технической экспертизы команды: review дизайна, разблокировать решения, менторить инженеров
• Внедрять новые паттерны full-stack и AI-assisted engineering в команде
• Демонстрировать и внедрять культурные принципы Samsara по мере роста компании

Что ждут

• 8+ лет профессионального опыта в разработке ПО, включая ownership продуктов от концепции до продакшена
• Высшее образование в Computer Science или Engineering, либо равный практический опыт
• Недавний опыт вывода LLM/agent-продуктов под ключ, включая оценку поведения ИИ в продакшене
• Опыт работы с памятью, контекстом или системами retrieval для AI-приложений (RAG pipelines, векторные БД, долгосрочный контекст сессий)
• Сильные фундаментальные навыки программирования и дизайна на Go, TypeScript, Python
• Опыт проектирования API и границ сервисов, на которые опираются другие системы
• Опыт определения технического направления команды и менторства других инженеров
• Сильные коммуникационные навыки и способность влиять на техническое направление без формальной власти
• Разрешение на работу в США или Канаде (позиция полностью удалённая)

Будет плюсом

• Опыт создания продуктов с нуля в fast-moving средах с высокой автономией
• Опыт построения систем persistent memory или персонализации, где agents учатся о пользователях со временем
• Опыт многоагентной оркестрации: координация нескольких agents, избегание конфликтов, поддержание консистентности
• Опыт проектирования систем scheduling или arbitration
• Опыт проектирования систем, комбинирующих структурированный и открытосигнальный сбор данных для принятия продуктовых решений

Условия

• Конкурентная годовая зарплата 142,800–184,800 CAD + первоначальный grant RSU без vesting cliff
• Ежегодные refresh opportunities equity tied к performance
• Гибкая модель работы — можно работать полностью удалённо или в офисе по желанию
• Профессиональный образовательный бюджет
• Комплексное медицинское страхование и отпуск по уходу за ребёнком
• Возможность работать над продуктом, который влияет на безопасность и эффективность физической экономики
• Автономия и поддержка в публичной компании с фокусом на долгосрочное развитие

Навыки

• Go
• TypeScript
• Python
• LLM
• AI agents
• RAG pipelines
• Vector databases
• API design
• Microservices architecture
• System design
• Mentoring
• Code generation tools
• Multi-agent orchestration

Могут спросить на собеседовании

1. Расскажите о вашем опыте вывода LLM или agent-продуктов под ключ от концепции до продакшена. С какими вызовами столкнулись и как их решили?
2. Как вы подходите к проектированию систем памяти и контекста для AI-приложений? Приведите пример из вашего опыта.
3. Какие архитектурные компромиссы приходилось принимать при разработке распределённых систем, особенно в условиях нечётких требований?
4. Опишите ситуацию, когда вы влияли на техническое направление команды без формальной власти. Как вы это делали?
5. Как вы организуете multi-agent orchestration? На что обращаете внимание при координации нескольких агентов?