Senior AI Engineer, MapGPT

Эта роль определяется навыками, а не продуктом. Описанные ниже задачи охватывают несколько подразделений и встречаются в нашей работе с данными Search и Places, в работе Location and Navigation Intelligence, а также в работе над платформой, благодаря которой Mapbox могут использовать агенты. Вас наймут в одну конкретную команду или продуктовую область, но вы будете работать в разных командах там, где ваша экспертиза нужна для решения самых приоритетных задач в области AI. Будьте готовы переходить между командами и технологическими стеками по мере необходимости.

На этом уровне вы отвечаете за техническое проектирование и поставку AI-системы из нескольких компонентов, а также за качество того, что выпускается в вашей области.

• Определять, как должны работать продукты, за которые вы отвечаете, выстраивать для них систему измерения и создавать системы оценки недетерминированного поведения. Формулировать гипотезы о создаваемых нами продуктах и искать сигнал, необходимый для их проверки. Определять, что считается корректным результатом для заданного входа и состояния, решать, собирать ли наборы данных из реального использования или из вручную написанных кейсов, и допускать изменения только по результатам регрессионных проверок.
• Непрерывно оценивать создаваемые нами продукты, будь то API, SDK, представления данных или референсные приложения, с позиции конечного пользователя, будь то разработчик, агент или потребитель. Выявлять пробелы, такие как неправильное использование параметров или антипаттерны интеграции, предлагать исправления и добиваться их внедрения.
• Отвечать за MVP в соответствии с согласованным целевым (north star) техническим дизайном и находить баланс между технической безупречностью и поставкой полезных инкрементов.
• Создавать конвейеры данных и инструменты вокруг них: загрузку данных, их объединение (conflation), разрешение сущностей (entity resolution), проверки качества, а также пакетные и потоковые задачи, поддерживающие актуальность большого набора данных.
• Отслеживать и подбирать внешние наборы данных, модели и бенчмарки из опубликованных исследований и релизов с открытым исходным кодом. Оценивать, что подходит под задачу и ограничения, и решать, когда использовать существующее, а когда создавать своё.
• Проектировать циклы обратной связи так, чтобы использование продукта порождало данные, которые его улучшают. Оснащать системы инструментами наблюдаемости так, чтобы сбои приходили с достаточным контекстом для воспроизведения, а затем превращать повторяющиеся сбои в кейсы для оценки.
• Проектировать границу между моделью и инструментами, которые она вызывает. Создавать или улучшать model harness, решать, что модель обрабатывает сама, что делегирует и как обеспечить её работу на основе фактически полученного состояния.
• Работать в рамках целевых показателей задержки и стоимости на запрос: потоковая передача, частичные результаты, кеширование, маршрутизация моделей, структура промптов.
• Создавать внутренние harness-средства и инструменты (CLI, MCP и другие), которые нужны вашей команде для быстрых итераций, и делиться с другими командами теми частями, которые поддаются обобщению.
• Повышать планку в вашей команде через ревью кода и дизайна, а также обучать других инженеров практикам eval.
• Некоторые технические вопросы в этой области пока остаются открытыми. Вы поможете найти на них ответы.
• Участвовать в дежурствах (on-call), чтобы наши системы оставались доступными для клиентов 24/7. Участники команды по очереди выступают основным дежурным ответственным, что может потребовать немедленной реакции вне обычного рабочего времени, включая выходные.

• Необходимое образование/сертификация: степень бакалавра в STEM-дисциплине и 5+ лет опыта разработки программного обеспечения, с ответственностью за сервисы, конвейеры данных или SDK в продакшене.

• Технические навыки и инструменты (обязательно): 2+ года опыта поставки функций на базе LLM реальным пользователям, в системах с бюджетами ошибок (error budgets), дежурствами (on-call) и клиентами, которые замечали регрессии.
• Глубокие знания в области инженерии данных: SQL, как минимум один фреймворк распределённой обработки и опыт работы с конвейерами, где неверная запись была важнее медленной.
• Свободное владение вызовом инструментов (tool calling) и оркестрацией агентов, включая режимы сбоев: устаревший контекст, галлюцинированные аргументы, тихий частичный успех, неограниченные циклы.
• Уверенное знание Python или TypeScript и умение читать код на любом языке, на котором написан вызывающий код.

• Ключевые компетенции и масштаб: прямой опыт или глубокое понимание проектирования оценок для недетерминированных систем. Вы можете описать созданный вами набор данных и сбой, который он выявил.
• Практическое знание более чем одного agent harness и собственное мнение о слабых местах каждого из них.
• Опыт диагностики задержек в распределённом пути запроса.
• Умение работать в условиях неопределённости и здравое суждение, позволяющее выпустить узкое работающее решение, пока общее решение ещё неясно.

• Опыт работы с геопространственными данными: маршрутизация, геокодирование, данные POI или адресов, OpenStreetMap или объединение (conflation) пересекающихся источников.
• Опыт проектирования публичных API или SDK, особенно для разработчиков, с которыми вы никогда не общаетесь.
• Опыт разработки с использованием MCP или аналогичных транспортов для инструментов.
• Опыт запуска evals в CI, с коммерческим harness или собственным.
• Опыт в автомобильной сфере, а также с in-vehicle infotainment, CarPlay или Android Auto.
• Опыт работы с голосовыми конвейерами: потоковое ASR, TTS, barge-in, endpointing, wake word.
• Опыт работы в условиях ограниченных вычислительных ресурсов, офлайн или при нестабильном соединении.
• Опыт сопровождения продукта на этапе первых внешних интеграций, когда клиент находит пробелы раньше вас.

• Гибридный/удалённый формат: гибкость работать из дома или периодически из офиса, где это применимо.
• Комплексное медицинское обслуживание: частная медицинская страховка для вас и ваших иждивенцев.
• Поддержка семьи: щедрые условия отпусков по беременности и родам и отпусков для отцов, чтобы поддержать растущую семью.
• Поддержка репродуктивного здоровья и планирования семьи: инклюзивная поддержка в вопросах фертильности. Растите семью на своих условиях.
• Lifestyle Spending Account: выплаты на поддержку вашего здоровья, благополучия и личностного роста.
• Баланс и работа мысли: поддержка психического здоровья для вас и ваших иждивенцев.
• Отдых и восстановление: гибкий оплачиваемый отпуск, корпоративные праздники и щедрые правила об отсутствии на работе.
• Время, чтобы помогать другим: специально выделенное оплачиваемое время на волонтёрство в дополнение к стандартному PTO.
• Инвестиции и рост: пенсионные планы с конкурентным софинансированием.

Наш годовой базовый оклад для этой роли составляет от $175,100 до $236,900 для большинства локаций в США и на 5–10% выше для локаций в США с более высокой стоимостью рабочей силы. Уровень должности и фактическая компенсация будут определены на основе факторов, включая, помимо прочего, индивидуальную квалификацию, объективно оцениваемую в ходе собеседований (включая навыки и предыдущий релевантный опыт, потенциальное влияние и масштаб роли), рыночный спрос и конкретное место работы. Для получения дополнительной информации обсудите ваше конкретное место работы с рекрутером.

Заявки принимаются на постоянной основе. Мы стремимся к честному и справедливому процессу найма. Мы не дискриминируем ни одну из защищённых категорий.