Senior ML Platform Engineer (Agentic Platform)

Команда Agentic Platform входит в состав Platform Engineering. Мы создаём общую инфраструктуру и абстракции, которые помогают продуктовым и инженерным командам создавать и эксплуатировать надёжные AI-агенты. В нашу зону ответственности входят durable execution, инструменты, контекст, память, права доступа, согласования, восстановление после сбоев, отладка и контроль.

Мы тесно работаем с GenAI Platform, которая предоставляет общий доступ к моделям, оценку, observability и retrieval, и с ML Platform, которая поддерживает традиционное и предиктивное машинное обучение. Agentic Platform объединяет эти основы в runtime и developer experience для стейтфул AI-систем, выполняющих действия.

Мы работаем в небольших командах с высокой степенью самостоятельности, что даёт вам возможность напрямую влиять на архитектуру системы, техническое направление и развитие платформы.

Agentic AI — всё более важная часть AI-стратегии Preply. В роли Senior ML Platform Engineer вы будете создавать инфраструктуру, которая переводит прототипы агентов в production. Вы будете решать задачи распределённых систем в долгоживущих, недетерминированных workflow, которые зависят от инструментов, решений людей и меняющегося контекста.

Это практическая senior-роль с широким техническим влиянием. Вы будете писать production-код, формировать абстракции платформы и операционные стандарты, а также взаимодействовать с командами Applied Science, Data, Product, Security и Engineering.

• Создавать durable agent runtime с checkpoints, retries, timeouts, возможностью resumability и, где возможно, детерминированным восстановлением.
• Создавать безопасный слой инструментов для обнаружения, регистрации, вызова и версионирования across внутренних API и внешних сервисов, включая MCP там, где это полезно.
• Отвечать за state, контекст и примитивы памяти агентов с чётким жизненным циклом, семантикой приватности, хранения и retrieval.
• Проектировать identity, ограниченные права доступа (scoped permissions) и механизмы человеческого контроля для авторизации, согласований, эскалации и передачи задач (handoffs).
• Разрабатывать guardrails для доступа к инструментам, применения политик, валидации аргументов, sandboxing и ограничений действий.
• Обеспечивать сквозную observability, trace replay и сценарную оценку для планов, вызовов моделей, вызовов инструментов, переходов состояний и результатов.
• Поставлять SDK, шаблоны, локальные инструменты, документацию и готовые паттерны (paved-road patterns), чтобы команды могли создавать агентов без повторного решения задач runtime-инфраструктуры.
• Оценивать фреймворки, workflow engines и протоколы инструментов, одновременно эксплуатируя платформу с чёткими SLOs, контролем за capacity и затратами, реагированием на инциденты и операционными стандартами.

• Подтверждённый опыт (5+ лет) проектирования, создания и эксплуатации backend-сервисов или ML-инфраструктуры, обрабатывающей production-трафик.
• Сильные навыки Python и опыт создания developer-facing API/SDK или общих библиотек.
• Опыт создания GenAI-систем или agentic-систем с использованием tool или function calling, structured outputs и многошаговых workflow.
• AI-экспертиза: вы являетесь продвинутым пользователем Agentic AI. Вы можете применять практический опыт и начинать влиять на команду за пределами генерации кода; сохраняя за собой принятие решений в вопросах архитектуры, бизнес-логики и безопасности, используя AI как партнёра для размышлений, а также умея выстраивать quality gates и safety nets для улучшения существующих инженерных процессов и предлагать AI-native альтернативы.
• Опыт интеграции production-сервисов через API и события, включая аутентификацию, авторизацию и безопасное взаимодействие между сервисами.
• Опыт работы хотя бы с одним крупным публичным облаком, его сервисами и инфраструктурой (предпочтительно AWS).
• Практический опыт работы с distributed tracing, system telemetry, SLOs и triage инцидентов.
• Сильные коммуникативные навыки и уровень английского языка не ниже C1, а также готовность участвовать в оплачиваемом on-call дежурстве.

• Опыт работы с agent-фреймворками или технологиями durable workflow, такими как LangGraph, OpenAI Agents SDK или Temporal.
• Опыт в оценке агентов, симуляции или работе с production feedback loops.
• Опыт проектирования изолированных (sandboxed) сред выполнения, делегированной авторизации для автономных систем.
• Практический опыт работы с MCP Gateway.
• Знакомство с GenAI observability и model gateways, включая границу между общей GenAI-платформой и Agent Runtime.

• Открытая, совместная, динамичная и разнообразная культура.
• Щедрая ежемесячная компенсация на уроки на Preply.com.
• Бюджет на обучение и развитие, включая оплачиваемые дни для саморазвития.
• Конкурентный финансовый пакет с акциями компании и оплачиваемым отпуском.
• Возможность влиять на жизни учащихся и репетиторов из более чем 175 стран через изучение и преподавание языков.