Senior AI Engineer (Agent OS Platform)

Вы будете помогать создавать базовые инженерные примитивы этой платформы: среду выполнения агентов, типизированные инструменты, сборку контекста и памяти, потоки доверия и одобрения, инфраструктуру оценки и наблюдаемость в продакшене. Вы не создаёте одного агента для одной продуктовой поверхности. Вы создаёте платформу, которую продуктовые команды используют для безопасного построения множества агентов.

Вы будете работать в небольшой senior AI‑platform команде и тесно сотрудничать с Product, Architecture, Security, Data Platform, Atlas и командами доменной инженерии.

• Среда выполнения агентов и выполнение рабочих процессов: построить среду выполнения для роле‑специфичных агентов, использование инструментов, делегирование, пауза/возобновление, надёжные контрольные точки, повторные попытки и восстановление после сбоев.
• Типизированные инструменты и контракты действий: построить детерминированные контролы вокруг недетерминированного рассуждения: управляемые чтения, предлагаемые записи, проверки предусловий, бизнес‑инварианты, ограниченные разрешения, идемпотентность, журналы аудита и откат.
• Системы контекста и памяти: построить сборку контекста в рамках арендатора, извлечение, контроль свежести, происхождение, транскрипты, артефакты, результаты инструментов и воспроизводимые доказательства.
• Инфраструктура доверия и одобрения: построить шлюзы с участием человека, пороги одобрения, обратимость, принудительное соблюдение политик арендатора и историю аудита для финансовых, контрактных, диспетчерских, гарантийных и чувствительных к соблюдению нормативов рабочих процессов.
• Оценка и наблюдаемость: построить офлайн и онлайн оценки, библиотеки сценариев, симуляцию, обзор траекторий, обнаружение регрессий, телеметрию затрат и задержек, а также шлюзы продвижения автономии.
• Платформа переиспользуемых возможностей: помогать продуктовым командам упаковывать подсказки, инструменты, требования к контексту, политики, оценки, контроль развертывания, владение и откат в управляемые возможности.
• Архитектура моделей и инференса: находить практические компромиссы между задержкой, стоимостью, качеством, структурированными выводами, кэшированием, поведением при откате, выбором провайдера и маршрутизацией моделей.

• Проектировать и реализовывать основные сервисы платформы Agent OS.
• Писать продакшн‑код и проверять детали реализации от других инженеров.
• Создавать надёжные API, рабочие процессы, инструменты и сервисы для выполнения агентов.
• Анализировать трассировки, отлаживать сбои и улучшать поведение в продакшене.
• Разрабатывать сценарии оценки и наборы регрессий для рабочих процессов агентов.
• Работать с реальными сбоями агентов: устаревший контекст, неверные вызовы инструментов, отсутствие разрешений, небезопасные действия, плохое извлечение, всплески задержек и регрессии стоимости.
• Сотрудничать с доменными командами для превращения кейсов использования агентов в переиспользуемые шаблоны платформы.
• Помогать определять контракты платформы для инструментов, действий, одобрений, контекста, памяти, доказательств и оценки.
• Вносить вклад в техническое направление, оставаясь привязанным к тому, что можно быстро и безопасно выпустить.
• Чётко коммуницировать с инженерами, менеджерами продуктов, архитекторами, партнёрами по безопасности и руководством инженерных команд.

• 7+ лет опыта разработки программного обеспечения в продакшене.
• B.S., M.S. или PhD в области Computer Science, Physics, Engineering или смежных дисциплин (или эквивалентный практический опыт).
• Сильные практические навыки кодирования на Python, Java, C# или другом бекенд‑языке. Опыт работы с Python предпочтителен.
• Опыт создания AI, ML, data, platform, инфраструктурных, workflow, automation или developer‑platform систем в продакшене.
• Практическое понимание современной архитектуры приложений LLM: шлюзы моделей, сборка подсказок и контекста, извлечение, вызов инструментов, структурированные выводы, память, рабочие процессы агентов и паттерны одобрения человеком.
• Опыт работы с распределёнными системами, событийно‑ориентированными системами, асинхронными workflow, очередями, надёжным выполнением или архитектурами, основанными на сообщениях.
• Сильные инстинкты безопасности продакшена для недетерминированных систем: типизированные контракты, ограниченные разрешения, проверки предусловий, идемпотентность, журналы аудита, откат и мониторинг.
• Опыт проектирования или эксплуатации систем оценки: поведенческие evals, наборы регрессий, тесты сценариев, обзор траекторий, симуляция, онлайн‑метрики или продакшн‑мониторинг.
• Сильные инстинкты работы с данными и контекстом: SQL, неструктурированные данные, векторный поиск, метаданные, происхождение, свежесть, авторитет источника и границы конфиденциальности.
• Опыт работы с базами данных, хранилищами или поисковыми системами, такими как PostgreSQL, SQL Server, Snowflake, BigQuery, Elasticsearch или векторными хранилищами.
• Опыт создания сервисов в публичных облачных инфраструктурах, таких как Azure, AWS или GCP.
• Хорошее инженерное суждение относительно API, надёжности, безопасности, наблюдаемости и ограничений multi‑tenant SaaS.

• Опыт создания или эксплуатации сред выполнения агентов, движков workflow, шлюзов моделей, ML‑платформ, платформ оценки, платформ для разработчиков или внутренних контрольных плоскостей.
• Опыт работы с LangGraph, LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel, OpenAI Agents SDK, Anthropic tooling или аналогичными фреймворками.
• Опыт работы с MCP, A2A, протоколами инструментов, совместимостью агентов или паттернами агент‑коммерции.
• Опыт работы с Kubernetes, Docker, serverless платформами или облачно‑нативной инфраструктурой.
• Опыт работы с чувствительными к соблюдению нормативов рабочими процессами, автоматизацией с одобрением, журналами аудита, движками политик или управляемыми записями в системах учёта.
• Опыт в SaaS, вертикальном программном обеспечении, fintech, ERP, CRM, marketplace, полевых сервисах или других областях, где программные решения влияют на реальные бизнес‑операции.
• Опыт работы с графовыми моделями данных, knowledge graphs, разрешением сущностей или системами операционного контекста между доменами.

• Удалённое место работы (только США и Канада) — предпочтительно кандидаты в часовом поясе PST.
• Мы используем технологии, включая автоматизированные и AI‑поддерживаемые инструменты, для поддержки некоторых аспектов нашего процесса найма. AI‑инструменты не используются для принятия решений о найме; все решения принимаются нашими командами по найму.
• Гибкий график, признание и поддержка автономной работы: гибкий отпуск с обширными возможностями обучения и развития, комплексная программа адаптации, обучение лидерству, Bonusly, награды по номинациям коллег и многое другое.
• Всеобъемлющие льготы по здоровью и благополучию: компания оплачивает медицинскую, стоматологическую и офтальмологическую страховку (с 100 % покрытием работодателем и 90 % покрытием для зависимых), FSA и HSA, сопоставление 401k, телемедицинские услуги, включая членство в One Medical.
• Поддержка Titans на всех этапах жизни: отпуск по уходу за ребёнком и поддержка, до $20 000 на услуги по репродукции, суррогатному материнству и возмещение расходов на усыновление, поддержка при родах по запросу, бесплатная доставка грудного молока, страховка для домашних животных, юридические консультации, инструменты финансового планирования и многое другое.
• ServiceTitan привержена справедливой и равноправной компенсации. Для кандидатов в США ориентировочный диапазон зарплаты для этой роли: Zone 1: $179,900 USD – $269,900 USD (CA, CT, DC, MD, MA, NJ, NY, VA, WA) и Zone 2: $168,200 USD – $252,200 USD (все остальные регионы США). Международная компенсация будет варьироваться в зависимости от местоположения.