Используем cookie для работы сайта и статистики. «Хорошо» разрешит ещё и запись сессий.
Coupa
Богота, Колумбия18 дней назад
Грейд
Middle
Опыт работы
3-5 лет
Формат работы
Гибрид
Уровень английского
B2, выше среднего
Письмо на почту или сообщение рекрутеру в Telegram
Coupa увеличивает маржу за счет своего ИИ, создаваемого сообществом, и ведущей в отрасли платформы для управления общими расходами для бизнеса любого размера. Coupa AI основан на триллионах долларов данных о прямых и косвенных расходах в глобальной сети из более чем 10 миллионов покупателей и поставщиков. Мы даем вам возможность прогнозировать, предписывать и автоматизировать более умные, более прибыльные деловые решения для улучшения операционной маржи.
Почему стоит присоединиться к Coupa?
Узнайте больше в блоге Life at Coupa и послушайте наших сотрудников об их опыте работы в Coupa.
Влияние инженера по ИИ в Coupa:
Мы ищем опытного разработчика агентного ИИ / инженера по ИИ, который будет проектировать, создавать, тестировать и развертывать агентные ИИ-решения с использованием экосистемы ИИ Google Cloud. Эта роль является ключевой частью нашей команды AI Delivery "Build", ответственной за преобразование бизнес-задач в готовые к производству ИИ-агенты и решения с использованием Google ADK (Agent Developer Kit), Vertex AI и связанных сервисов Google Cloud, которые создают измеримую ценность для бизнеса.
Эта должность сочетает глубокие технические знания с практической реализацией на платформе ИИ Google, обеспечивая надежную разработку, создание и успешное развертывание наших агентных ИИ-решений. Разработчик агентного ИИ будет тесно сотрудничать с бизнес-заинтересованными сторонами, специалистами по контролю качества и облачными инженерами для создания, тестирования и масштабирования ответственных ИИ-решений от концепции до производства в среде Google Cloud.
В роли передового специалиста вы будете тесно взаимодействовать с командами портфеля, чьи проблемы вы решаете, работать в их инструментах и на их совещаниях, а также предоставлять агентные решения и решения для автоматизации в рамках рабочего процесса: внутри систем, которые люди используют каждый день, а не как еще одно приложение, которое им нужно освоить.
Проектирование и создание с помощью Google ADK: Проектируйте, разрабатывайте, тестируйте и развертывайте автономных и полуавтономных ИИ-агентов с использованием Google ADK, Vertex AI Agent Builder и агентных шаблонов для решения ключевых бизнес-задач. Реализация Vertex AI: Используйте возможности Vertex AI, включая обучение моделей, тонкую настройку, векторный поиск и оркестрацию, для создания производственных ИИ-решений, которые беспрепятственно интегрируются с корпоративными системами. Сквозная разработка: Управляйте полным техническим жизненным циклом ИИ-проектов на Google Cloud Platform, от первоначального доказательства концепции и прототипирования до производственного развертывания с использованием Vertex AI Pipelines, мониторинга с помощью Vertex AI Model Monitoring и непрерывной итерации. Интеграция с Google Cloud: Создавайте интеграции между ИИ-агентами и сервисами Google Cloud, включая Gemini Enterprise, Cloud Functions, Cloud Run, Pub/Sub, и корпоративными источниками данных для обеспечения интеллектуальной автоматизации во всей организации. Кросс-функциональное сотрудничество: Сотрудничайте с бизнес-заинтересованными сторонами для понимания требований и тесно работайте со специалистами по контролю качества и облачными инженерами, чтобы обеспечить надежность, масштабируемость и беспрепятственную интеграцию решений в инфраструктуру GCP. Реализация ответственного ИИ: Внедряйте, тестируйте и отслеживайте меры защиты для ИИ-агентов с использованием инструментов ответственного ИИ Vertex AI для снижения рисков, включая обнаружение предвзятости, объяснимость моделей, мониторинг соответствия и операционные ограничения. Обеспечьте справедливость, объяснимость и надежность решений. Агентная архитектура с ADK: Вносите вклад в архитектуру и выбор фреймворков, инструментов и логики оркестрации с использованием Google ADK и Vertex AI для эффективного создания, управления и масштабирования мультиагентных систем. Быстрое прототипирование, открыто: Выпускайте рабочий прототип за дни, а не за кварталы. Покажите его реальному пользователю рано, наблюдайте за его использованием и итерируйте на основе наблюдений, а не на основе запроса. Создание серверов MCP и интеграция инструментов: Проектируйте, создавайте и поддерживайте серверы Model Context Protocol (MCP), коннекторы и слои инструментов, которые предоставляют Claude, Gemini и другим моделям безопасный, управляемый, аудируемый доступ к бизнес-системам и данным Coupa. Оставайтесь мультимодельными и прагматичными: Выбирайте правильную модель, фреймворк и шаблон для каждой задачи, используя Claude, Gemini и открытые модели. Сознательно идите на компромиссы по стоимости, задержке и точности, а не полагайтесь на одного поставщика. Знайте, когда это не агент: Определяйте, когда автоматизация рабочего процесса, запланированная задача, более чистая интеграция или просто удаление шага является более быстрым, дешевым и долговечным решением. Используйте наименьший инструмент, который решает проблему. Инструментирование и доказательство влияния: Измеряйте каждое развертывание. Отслеживайте использование, сокращение времени цикла, возвращенные часы и уровень ошибок и эскалаций, затем сообщайте результаты заинтересованным сторонам и руководству в бизнес-терминах, а не в метриках моделей. Обеспечьте доверие и управление на местах: Применяйте меры безопасности, конфиденциальности, обработки данных и ответственного ИИ в точке развертывания. Заранее привлекайте службу безопасности, юристов и отдел управления данными, чтобы решения проходили проверку с первого раза. Обеспечьте, документируйте и передавайте: Оставляйте за собой руководства, мониторинг и обученных владельцев бизнеса, чтобы то, что вы создали, работало без вас. Превращайте разовые успехи в повторно используемые шаблоны, шаблоны и внутренние навыки, которые вся команда AI Delivery может повторно развернуть. Итерируйте и улучшайте: Отслеживайте производительность агента в производстве с помощью инструментов мониторинга Vertex AI, собирайте отзывы и итеративно улучшайте модели, подсказки, стратегии заземления и логику агента для обеспечения успешного внедрения и бизнес-эффекта.
Подтвержденный опыт (3-5+ лет) в разработке программного обеспечения, науке о данных или предоставлении ИИ/ML-решений с подтвержденным опытом работы с Google Cloud Platform. Практический опыт работы с Google Vertex AI, включая развертывание моделей, управление конечными точками и разработку ИИ-агентов. Глубокое понимание основ ИИ/ML, паттернов агентного ИИ (например, ReAct, планирование, использование инструментов, вызов функций) и опыт работы с Google ADK или Vertex AI Agent Builder. Владение Python и библиотеками Google Cloud AI/ML, включая Google ADK, Vertex AI SDK и распространенными библиотеками для науки о данных (например, pandas, scikit-learn, TensorFlow/JAX). Опыт работы с сервисами Google Cloud Platform (Vertex AI, BigQuery, Cloud Functions, Cloud Run, Pub/Sub) и принципами MLOps, включая Vertex AI Pipelines и CI/CD. Подтвержденный успех в создании и развертывании ИИ/ML-моделей и решений в производственной среде на облачных платформах. Подтвержденный опыт работы в передовой роли, где вы отвечали за бизнес-результат, а не только за задачу. Комфорт работы в условиях неопределенности. Вы можете подойти к нечеткой бизнес-проблеме, определить ее объем с людьми, которые ею владеют, и выпустить что-то полезное в течение нескольких недель. Опыт интеграции ИИ или автоматизации в корпоративные SaaS-платформы (ERP, CRM, HRIS, закупки, ITSM) через REST API, веб-хуки, потоки событий или промежуточное ПО. Отличные письменные коммуникативные навыки. Вы можете объяснить компромисс между стоимостью и точностью финансовому директору и стек-трейс инженеру в тот же день. Рабочее знание по крайней мере одного поставщика моделей, отличного от Google, и его инструментов (например, Anthropic Claude, OpenAI), включая вызов функций и использование инструментов у разных поставщиков. Подтвержденная способность доносить сложные технические концепции как до технических, так и до нетехнических заинтересованных сторон. Степень бакалавра в области компьютерных наук, науки о данных или смежной области, или эквивалентный практический опыт.
Стартовая заработная плата успешного кандидата будет определяться на основе допустимых, недискриминационных факторов, таких как навыки, опыт и географическое положение.
В Coupa мы на 100% стремимся создавать и поддерживать среду, которая способствует вашему физическому, психическому и общественному благополучию. Мы предлагаем полный набор льгот, разработанных для того, чтобы помочь вам и вашей семье процветать:
Глобальные льготы по благополучию (для всех сотрудников по всему миру)
Обратите внимание: в дополнение к этим глобальным льготам по благополучию, Coupa предлагает очень конкурентоспособные пакеты льгот, специфичные для конкретного региона (которые включают комплексное медицинское/стоматологическое страхование, пенсионные планы и страхование жизни или от несчастных случаев), адаптированные к вашему основному месту работы. Ваш рекрутер подробно расскажет вам о конкретном региональном пакете льгот для этой должности в процессе собеседования.
Coupa makes margins multiply through its community-generated AI and industry-leading total spend management platform for businesses large and small. Coupa AI is informed by trillions of dollars of direct and indirect spend data across a global network of 10M+ buyers and suppliers. We empower you with the ability to predict, prescribe, and automate smarter, more profitable business decisions to improve operating margins.
Why join Coupa?
Learn more on Life at Coupa blog and hear from our employees about their experiences working at Coupa.
The Impact of an AI Engineer at Coupa:
We are seeking a hands-on Agentic AI Developer / AI Engineer to design, build, test and deploy agentic AI solutions leveraging Google Cloud's AI ecosystem. This role is a core part of our AI Delivery "Build" team, responsible for translating business challenges into production-ready AI agents and solutions using Google ADK (Agent Developer Kit), Vertex AI, and related Google Cloud services that create measurable business value.
This position combines deep technical expertise with practical execution on Google's AI platform, ensuring that our agentic AI solutions are well-designed, robustly built, and successfully deployed. The Agentic AI Developer will partner closely with business stakeholders, QA Specialists, and Cloud Engineers to build, test, and scale responsible AI solutions from concept to production within the Google Cloud environment.
In a forward deployed role, You will embed directly with the portfolio teams whose problems you are solving, work in their tools and their meetings, and deliver agentic and automation solutions in the flow of work: inside the systems people already use every day, not as one more application they have to learn.
What You’ll Do Design & Build with Google ADK: Design, develop, test, and deploy autonomous and semi-autonomous AI agents using Google ADK, Vertex AI Agent Builder, and agentic patterns to address key business challenges. Vertex AI Implementation: Leverage Vertex AI capabilities including model training, fine-tuning, vector search, and orchestration to build production-grade AI solutions that integrate seamlessly with enterprise systems. End-to-End Development: Own the end-to-end technical lifecycle of AI projects on Google Cloud Platform, from initial proof-of-concept and prototyping through to production deployment using Vertex AI Pipelines, monitoring with Vertex AI Model Monitoring, and continuous iteration. Google Cloud Integration: Build integrations between AI agents and Google Cloud services including Gemini Enterprise, Cloud Functions, Cloud Run, Pub/Sub, and enterprise data sources to enable intelligent automation across the organization. Cross-Functional Collaboration: Partner with business stakeholders to understand requirements and collaborate closely with QA Specialists and Cloud Engineers to ensure solutions are reliable, scalable, and seamlessly integrated within GCP infrastructure. Responsible AI Implementation: Implement, test, and monitor safeguards for AI agents using Vertex AI's responsible AI tools to mitigate risks, including bias detection, model explainability, compliance monitoring, and operational limits. Ensure solutions are fair, explainable, and robust. Agentic Architecture with ADK: Contribute to the architecture and selection of frameworks, tools, and orchestration logic using Google ADK and Vertex AI to build, manage, and scale multi-agent systems effectively. Prototype Fast, in the Open: Ship a working prototype in days, not quarters. Put it in a real user’s hands early, watch them use it, and iterate on what you observe instead of what was requested. Build MCP Servers and Tool Integrations: Design, build, and maintain Model Context Protocol (MCP) servers, connectors, and tool layers that give Claude, Gemini, and other models safe, governed, audited access to Coupa business systems and data. Stay Multi-Model and Pragmatic: Choose the right model, framework, and pattern for each job across Claude, Gemini, and open models. Make cost, latency, and accuracy tradeoffs deliberately instead of defaulting to one vendor. Know When It Isn’t an Agent: Recognize when workflow automation, a scheduled job, a cleaner integration, or simply deleting a step is the faster, cheaper, more durable fix. Reach for the smallest tool that solves the problem. Instrument and Prove Impact: Measure every deployment. Track usage, cycle-time reduction, hours returned, and error and escalation rates, then report results to stakeholders and leadership in business terms, not model metrics. Carry Trust and Governance into the Field: Apply security, privacy, data-handling, and responsible AI guardrails at the point of deployment. Engage Security, Legal, and Data Governance early so solutions clear review the first time. Enable, Document, and Hand Off: Leave behind runbooks, monitoring, and trained business owners so what you build survives without you. Convert one-off wins into reusable patterns, templates, and internal skills the whole AI Delivery team can redeploy. Iterate & Improve: Monitor agent performance in production using Vertex AI monitoring tools, gather feedback, and iteratively improve models, prompts, grounding strategies, and agent logic to drive successful adoption and business impact.
What You Will Bring to Coupa Proven experience (3-5+ years) in software engineering, data science, or AI/ML solution delivery with demonstrated Google Cloud Platform expertise. Hands-on experience with Google Vertex AI, including model deployment, endpoint management, and AI agent development. Strong knowledge of AI/ML fundamentals, agentic AI patterns (e.g. ReAct, planning, tool use, function calling), and experience with Google ADK or Vertex AI Agent Builder. Proficiency in Python and Google Cloud AI/ML libraries including Google ADK, Vertex AI SDK, and common data science libraries (e.g. pandas, scikit-learn, TensorFlow/JAX). Experience with Google Cloud Platform services (Vertex AI, BigQuery, Cloud Functions, Cloud Run, Pub/Sub) and MLOps principles including Vertex AI Pipelines and CI/CD. Demonstrated success in building and deploying AI/ML models and solutions into production on cloud platforms. Demonstrated experience in a forward deployed role where you owned the business outcome, not just the ticket. Comfort operating in ambiguity. You can walk into an undefined business problem, scope it with the people who own it, and ship something useful within weeks. Experience integrating AI or automation into enterprise SaaS platforms (ERP, CRM, HRIS, procurement, ITSM) through REST APIs, webhooks, event streams, or middleware. Strong written communication. You can explain a cost and accuracy tradeoff to a CFO and a stack trace to an engineer on the same afternoon. Working knowledge of at least one non-Google model provider and its tooling (e.g. Anthropic Claude, OpenAI), including function calling and tool use across providers. Proven ability to communicate complex technical concepts to both technical and non-technical stakeholders. Bachelor's degree in Computer Science, Data Science, or a related field, or equivalent practical experience.
The successful candidate’s starting salary will be determined based on permissible, non-discriminatory factors such as skills, experience, and geographic location.
At Coupa, we are 100% committed to creating and nurturing an environment that supports your physical, mental, and community well-being. We offer a comprehensive suite of benefits designed to help you and your family thrive:
Global Well-Being Perks (For All Employees Globally)
Please note: In addition to these global well-being perks, Coupa offers highly competitive, location-specific benefits packages (which include comprehensive medical/dental insurance, retirement/pension plans, and life or accident protection) tailored to your primary work location. Your recruiter will walk you through the specific regional benefits package for this role during the interview process.
Coupa complies with relevant laws and regulations regarding equal opportunity and offers a welcoming and inclusive work environment. Decisions related to hiring, compensation, training, or evaluating performance are made fairly, and we provide equal employment opportunities to all qualified candidates and employees.
Please be advised that inquiries or resumes from recruiters will not be accepted.
By submitting your application, you acknowledge that you have read Coupa’s Privacy Policy and understand that Coupa receives/collects your application, including your personal data, for the purposes of managing Coupa's ongoing recruitment and placement activities, including for employment purposes in the event of a successful application and for notification of future job opportunities if you did not succeed the first time. You will find more details about how your application is processed, the purposes of processing, and how long we retain your application in our Privacy Policy.
Сравним навыки, грейд, формат работы и зарплату
Чаще всего от 3 760 до 5 310
