Senior Software Engineer - AI Copilot (Backend)

О позиции

Команда AI Copilot разрабатывает продукт с многомилионным годовым оборотом, интегрируя искусственный интеллект непосредственно в решения для поддержки клиентов. Вы будете ключевым участником доставки ИИ-powered функций на масштабе Zendesk, беря ответственность за значимые задачи от проектирования до вывода в продакшн. Компания ценит философию быстрого обучения через частые релизы и итерации на основе реальных пользовательских фидбэков.

Чем заниматься

• Разработка и доставка продуктовых функций полного цикла — от технического дизайна через реализацию, тестирование, релиз и последующих итераций
• Совместная работа с ML Scientist и ML Engineer для интеграции ML-возможностей как надёжных пользовательских функций
• Участие в технических дискуссиях по архитектуре и принятии решений с ростом влияния на уровне команды и кросс-команд
• Построение и поддержка масштабируемых бэкенд-сервисов, API и интеграций для ИИ-powered продуктовых опытов
• Коллаборация с Product Management, Design и другими инженерными командами для реализации требований продукта
• Улучшение надёжности, производительности и поддерживаемости систем — проактивное выявление и проработка технического долга
• Менторство младших инженеров через code review, парное программирование и обмен знаниями

Что ждут

• 5+ лет опыта построения и эксплуатации крупных интернет-ориентированных приложений
• Свободное владение Ruby; рабочий уровень Python является большим плюсом
• Опыт работы с распределёнными системами, RESTful API и облачной инфраструктурой AWS
• Знакомство с контейнерными деплоями Docker и Kubernetes, практика CI/CD
• Подтверждённый трек-рекорд ответственности за функции полного цикла и их качественной доставки в продакшн
• Готовность работать в условиях неопределённости и гибкость при смене приоритетов
• Комфортная работа в команде с ML инженерами и учёными — любознательность и эффективная междисциплинарная коллаборация

Будет плюсом

• Опыт с SQL и data infrastructure (Snowflake, dbt) — понимание дата-пайплайнов и трансформаций
• Экспозиция к паттернам интеграции LLM: промпт-инжиниринг, evaluation, мониторинг или multi-provider setup
• Ознакомленность с ML pipeline tooling (например, Metaflow) или ML frameworks
• Опыт event-driven архитектур (например, Kafka)
• Опыт итеративной, основанной на метриках разработки продукта (A/B тесты, feature flags, инкрементальные rollout")

Условия

• Работа над продуктом с многомилионным ARR в быстрорастущей международной компании
• Гибридная модель работы с возможностью удалёнки часть недели
• Включение в инклюзивную глобальную культуру diversity, equity & inclusion
• Возможность работать с передовыми ИИ технологиями и высоконагруженными системами
• Рост влияния внутри команды и кросс-командная коллаборация с растущим воздействием
• Доступ к современным инструментам разработки и передовой инфраструктуре

Навыки

• Ruby
• Python
• Distributed Systems
• RESTful API
• AWS
• Docker
• Kubernetes
• CI/CD
• SQL
• Snowflake
• dbt
• LLM Integration
• Metaflow
• Apache Kafka
• Feature Flags

Могут спросить на собеседовании

1. Опишите ваш опыт работы с распределёнными системами и как вы обеспечивали отказоустойчивость?
2. Как вы строили API для микросервисов и какие принципы проектирования использовали?
3. Какой был самый сложный технический вызов, с которым вы столкнулись в проекте полного цикла, и как его решили?
4. Как вы работаете с ML-инженерами и учёными, если сами не являетесь экспертом в машинном обучении?
5. Расскажите о вашем опыте работы с Docker и Kubernetes — как вы организуете деплой и мониторинг?