Lead Software Engineer

О позиции

Вы присоединитесь к команде, которая строит инфраструктуру для работы с агентами искусственного интеллекта. Ваша задача — создавать масштабируемые, безопасные и надёжные сервисы, которые позволят командам компании развёртывать и управлять AI-агентами без сложностей. Вы будете тесно сотрудничать с опытными инженерами и кросс-функциональными командами для обеспечения технического направления проекта.

Чем заниматься

• Проектировать и реализовывать масштабируемые RESTful API endpoints для AI-платформы
• Разрабатывать и оптимизировать бэкенд-сервисы на Python (FastAPI, Django или Flask) для управления жизненным циклом агентов, их развёртыванием и мониторингом
• Работать над системами аутентификации и авторизации для мульти-тенантной архитектуры
• Разрабатывать эффективные слои доступа к данным и схемы баз данных для операций AI-агентов
• Реализовывать асинхронную обработку задач для долгих AI-воркфлоу
• Сотрудничать с инженерами IC5 над архитектурой бэкенда и дизайном SDK, внося вклад в техническое направление
• Наставлять IC3-инженеров через код-ревью, технические обсуждения и лучшие практики
• Обеспечивать качество и надёжность через автоматизированные тесты, CI/CD пайплайны и соответствие стандартам безопасности

Что ждут

• Бакалаврская или магистерская степень по Computer Science, Engineering или смежной области
• Опыт разработки бэкенда 5+ лет с значительным опытом построения масштабируемых Python-приложений и API
• Уверенное владение современными Python-фреймворками (FastAPI, Django REST Framework, Flask)
• Опыт работы с реляционными базами данных (PostgreSQL, MySQL) и ORM-фреймворками (SQLAlchemy, Django ORM)
• Практический опыт распределённых систем или микросервисной архитектуры
• Знание контейнеризации и оркестрации (Docker, Kubernetes)
• Опыт работы с Git, CI/CD рабочими процессами и автоматизированным тестированием
• Базовое знакомство с агентными AI-фреймворками (LangChain, LangGraph, CrewAI, AutoGen) или сильный интерес к обучению
• Опыт облачных платформ (AWS, GCP или Azure) будет преимуществом
• Подтверждённая способность наставлять младших инженеров и влиять на технические решения

Будет плюсом

• Опыт работы с agentic AI фреймворками: LangChain, LangGraph, CrewAI, AutoGen
• Ранее успешные проекты в области AI/ML инфраструктуры
• Опыт работы в высоконагруженных продакшен-системах
• Вклад в открытые проекты или наличие технической экспертизы в блоге/статьях

Условия

• Работа над передовой AI-платформой с реальным влиянием на продуктовую стратегию компании
• Возможности технического лидерства и влияния на архитектурные решения
• Менторство и развитие команды инженеров
• Конкурентная компенсация и пакет льгот, соответствующий рынку Индии
• Гибкая рабочая среда с возможностью удалённой работы
• Доступ к современным технологиям и инструментам AI-разработки
• Карьерный рост внутри растущей технологической компании

Навыки

• Python
• FastAPI
• Django
• Flask
• RESTful API
• PostgreSQL
• MySQL
• SQLAlchemy
• Docker
• Kubernetes
• Git
• CI/CD
• Microservices
• AWS
• GCP
• Azure
• LangChain
• AutoGen
• Mentoring

Могут спросить на собеседовании

1. Как бы вы спроектировали масштабируемую API-архитектуру для платформы AI-агентов с учётом требований к latency и reliability?
2. Опишите ваш подход к управлению жизненным циклом AI-агентов в production окружении.
3. Как вы обеспечиваете безопасность в мульти-тенантной архитектуре? Какие паттерны используете для изоляции данных?
4. Расскажите о ситуации, когда вы наставили Junior/Mid разработчика, который не мог решить задачу. Как вы подошли к этому?
5. Какие trade-offs вы рассматриваете при выборе между async task processing и sync API calls для длительных AI-workflow?