AI Engineer

Agent OS — это общий слой среды выполнения, контекста, памяти, действий, доверия и оценки, лежащий в основе ролевых AI-решений в Atlas, офисе, поле, голосовых и мобильных сценариях и будущих продуктовых интерфейсах. Это не набор чат-ботов. Это платформа, которая позволяет агентам помогать подрядчикам управлять бизнесом, опираясь на нужные данные, права доступа, согласования и аудиторские следы.

Вы поможете создавать базовые инженерные примитивы этой платформы: среду выполнения агентов, типизированные инструменты, сборку контекста и памяти, процессы доверия и согласования, инфраструктуру оценки и наблюдаемость в продакшене. Вы создаёте не одного агента для одного продуктового интерфейса. Вы создаёте платформу, на которой продуктовые команды безопасно строят множество агентов.

Вы будете работать в небольшой старшей команде AI-платформы и тесно сотрудничать с командами Product, Architecture, Security, Data Platform, Atlas и доменными инженерными командами.

Вы будете отвечать за чётко ограниченные части платформы, при этом старшие инженеры будут проводить ревью дизайна и кода, в следующих областях:

• Среда выполнения агентов и исполнение рабочих процессов: создавайте среду выполнения для ролевых агентов: использование инструментов, делегирование, пауза/возобновление, надёжные контрольные точки, повторные попытки и восстановление после сбоев. Агенты должны безопасно возобновлять работу, не теряя состояние и не дублируя побочные эффекты.
• Типизированные инструменты и контракты действий: создавайте детерминированные средства контроля вокруг недетерминированных рассуждений: управляемое чтение, предлагаемые записи, проверки предусловий, бизнес-инварианты, ограниченные по области права доступа, идемпотентность, аудиторские следы и откат.
• Системы контекста и памяти: создавайте сборку контекста в рамках тенанта, извлечение данных, контроль актуальности, происхождение данных, транскрипты, артефакты, результаты работы инструментов и воспроизводимые свидетельства. Системы учёта ServiceTitan остаются источником истины; память обеспечивает контекст и координацию.
• Инфраструктура доверия и согласования: создавайте точки контроля с участием человека, пороги согласования, обратимость, применение политик тенанта и историю аудита для рабочих процессов, чувствительных в части финансов, контрактов, диспетчеризации, гарантий и соответствия требованиям.
• Оценка и наблюдаемость: создавайте офлайн- и онлайн-оценки, библиотеки сценариев, симуляции, разбор траекторий, обнаружение регрессий, телеметрию стоимости и задержек и пороги повышения автономности.
• Платформа переиспользуемых возможностей: помогайте продуктовым командам упаковывать промпты, инструменты, требования к контексту, политики, оценки, средства управления выкаткой, владение и откат в управляемые возможности для владельцев, CSR, диспетчеров, техников, менеджеров и бэк-офиса.
• Архитектура моделей и инференса: участвуйте в выборе практических компромиссов между задержкой, стоимостью, качеством, структурированными выводами, кешированием, поведением при отказах, выбором провайдера и маршрутизацией моделей в рамках общего слоя платформы.

Изо дня в день вы также будете:

• Писать продакшен-код, создавать надёжные API, рабочие процессы и сервисы для исполнения агентов и проводить ревью реализаций коллег.
• Изучать трейсы, отлаживать сбои и улучшать поведение в продакшене, разбирая реальные виды отказов: устаревший контекст, неверные вызовы инструментов, отсутствующие права доступа, небезопасные действия, плохое извлечение данных, скачки задержек и рост стоимости.
• Проектировать сценарии оценки и наборы регрессионных тестов для рабочих процессов агентов.
• Сотрудничать с доменными командами, чтобы превращать сценарии использования агентов в переиспользуемые паттерны платформы, и помогать определять контракты платформы для инструментов, действий, согласований, контекста, памяти, свидетельств и оценки.

• Степень B.S., M.S. или PhD (или эквивалентный практический опыт) в области Computer Science, инженерии, физики или смежной области.
• От 0 до 3 лет профессионального опыта, стажировки или серьёзного проектного опыта в разработке программного обеспечения.
• Сильные практические навыки программирования на Python (настоятельно предпочтительно) или сопоставимом backend-языке, таком как TypeScript, C# или Java, с чистым, протестированным кодом.
• Практическое понимание основ приложений на базе LLM: сборка промптов и контекста, извлечение данных, вызов инструментов, структурированные выводы и рабочие процессы агентов. Значительные академические, стажировочные или личные проекты засчитываются.
• Рабочие знания SQL и баз данных, REST API, Git и асинхронной или фоновой обработки.
• Инстинкты безопасности в продакшене: вы думаете о видах отказов, валидации, правах доступа, идемпотентности, аудиторских следах и мониторинге, даже если применяли это в основном в проектах.
• Хорошее инженерное суждение, чёткая письменная и устная коммуникация.

• Опыт создания в продакшене систем AI, ML, данных, платформ, инфраструктуры, рабочих процессов, автоматизации или платформ для разработчиков.
• Опыт работы с современной архитектурой LLM: шлюзы моделей, память, паттерны согласования человеком.
• Знакомство с распределёнными или событийно-ориентированными системами: очереди, надёжное исполнение, архитектуры на основе сообщений.
• Опыт проектирования или эксплуатации систем оценки: поведенческие оценки, регрессионные наборы, сценарные тесты, разбор траекторий, симуляция, онлайн-метрики или мониторинг в продакшене.
• Понимание данных и контекста: неструктурированные данные, векторный поиск, метаданные, происхождение данных, актуальность, авторитетность источников и границы приватности.
• Опыт работы с базами данных, хранилищами данных или поисковыми системами, такими как PostgreSQL, SQL Server, Snowflake, BigQuery, Elasticsearch или векторные хранилища.
• Опыт создания сервисов на инфраструктуре публичных облаков, таких как Azure, AWS или GCP.
• Понимание ограничений надёжности, безопасности, наблюдаемости и мультитенантных SaaS-систем.

• Гибкий график, признание и поддержка автономной работы: гибкий отпуск и широкие возможности обучения и развития для дальнейшего роста вашей карьеры. Мы предлагаем комплексную программу адаптации, обучение лидерству для Titans на всех уровнях и другие программы и мероприятия. Отличная работа поощряется через Bonusly, награды по номинации коллег и не только.
• Комплексные льготы на здоровье и благополучие: оплачиваемые компанией медицинская, стоматологическая страховка и страховка зрения (с вариантами, полностью оплачиваемыми работодателем, и покрытием 90% для иждивенцев), FSA и HSA, софинансирование 401k и варианты телемедицины, включая членство в One Medical.
• Поддержка Titans на всех этапах жизни: отпуск по уходу за ребёнком и поддержка, до $20k на услуги по лечению бесплодия (например, IUI и IVF), суррогатное материнство и возмещение расходов на усыновление, круглосуточная поддержка по беременности и материнству через Maven Maternity, бесплатная отправка грудного молока через Maven Milk, страхование домашних животных, юридические консультации, инструменты финансового планирования и многое другое.