AI Adoption Engineer

🌍 Почему это 100% удалёнка: The posting states remote work (Удалённый формат работы) on hh.ru without specifying global hiring, worldwide contractor setup, or international scope.

Мы ищем инженера, который возьмёт на себя техническую часть AI Adoption функции на нашей web-платформе для корпоративного использования искусственного интеллекта с функциями генерации кода. Обязанности: Агенты и инструменты: Разрабатывать агентов, скиллы, плагины и тулы Собирать переиспользуемую библиотеку скиллов и плагинов Держать качество агентов: evals, отлов регрессий, превращение сбоев в улучшения Отвечать за стоимость и надёжность агентных сценариев Поднимать и поддерживать демо-стенды и песочницы для обкатки и показа кейсов клиентам Клиентские кейсы и адопшн: Доводить клиентские кейсы от прототипа до внедрения и демонстрации клиенту Помогать клиентским командам внедрять кейсы: разбираться в их процессах, отвечать на технические вопросы, снимать блокеры адопшена Быть техническим голосом функции на воркшопах и демо Ты наш идеальный кандидат если: у тебя есть опыт от 2,5 лет в роли software engineer или ML/AI Engineer У тебя есть свои скиллы, команды, CLI или MCP-серверы, написанные, чтобы ускорить собственную разработку Агентная разработка - твой ежедневный рабочий процесс. Ты стресс-тестил модели и харнессы и знаешь, чем они отличаются на твоих задачах Ты работал с агентными системами на проекте или разбирался в них сам: agent loop, контекст и память, вызовы инструментов. Понимаешь, что у агента проверять нужно и путь к ответу, а не только сам ответ У тебя есть мнение про evals. Ты понимаешь, чем «работает на моих трёх примерах» отличается от «работает надёжно», и умеешь превращать сбой в тест Работал в технически сложном продукте в проде - с интеграциями, нагрузкой, нетривиальной доменной логикой Ты сам можешь поднять себе среду: Docker, деплой стенда, и идёшь смотреть состояние в базе, когда по ответу агента непонятно, что произошло Работаешь автономно там, где процесса ещё нет: сам находишь, что делать дальше, и доводишь до результата Твой уровень английского B1-B2 Будет плюсом: ML бэкграунд: понимаешь, как модели ведут себя на реальных данных, умеешь ставить эксперименты и мерить результат Ты сам строил агентов. Собирал agent loop, харнесс, память, тулы, и можешь объяснить, какие компромиссы выбрал и почему Понимаешь риски агента в чужой инфраструктуре: промпт-инъекции, в том числе косвенные через файл или страницу, утечка системного промпта, ограничение прав тулов Опыт с eval-платформами: Langfuse, promptfoo, Braintrust, LangSmith или аналоги Опубликованный open-source AI-тулинг: скиллы, MCP-серверы, плагины, CLI Опыт создания девтулов: утилиты, плагины, внутренние панели, которые упрощают работу инженеров Опыт tech founder или в early-stage стартапах Условия: Возможность работать с современными технологиями и инструментами генерации кода Удалённый формат работы 25 дней отпуска, дополнительные выходные дни и больничный Ежегодные корпоративные выезды за счёт компании Возможности для профессионального и карьерного роста Работа в команде, где можно влиять на технические решения и развитие перспективного продукта </d

Вакансия была найдена и отобрана на hh