Местоположение: Торонто/Северная Америка (удаленно) / удаленно
О компании:
Netomi — ведущая платформа агентного ИИ для корпоративного клиентского опыта. Мы работаем с крупнейшими мировыми брендами, такими как Delta Airlines, MetLife, United и другими, чтобы обеспечить масштабируемую агентную автоматизацию на протяжении всего клиентского пути. Наша no-code платформа обеспечивает самое быстрое время выхода на рынок, минимальную совокупную стоимость владения, а также простое и масштабируемое управление ИИ-агентами для любых сценариев использования CX. При поддержке WndrCo, Y Combinator и Index Ventures мы помогаем предприятиям повышать эффективность, снижать затраты и улучшать качество обслуживания клиентов.
Хотите стать частью революции в области ИИ и изменить способ ведения бизнеса крупнейшими мировыми брендами? Присоединяйтесь к нам!
В качестве Staff Agentic AI Engineer в Netomi вы будете старшим индивидуальным вкладчиком, помогающим создавать основную платформу для агентной фабрики, которая позволит клиентам агентно определять и создавать клиентских агентов для расширения маркетинговых корпоративных автоматизаций и сценариев взаимодействия с брендом. Вы будете предоставлять инновационные дизайны и внедрять надежные, масштабируемые и измеримые агентные системы, используемые корпоративными клиентами и бизнес-пользователями в сложных производственных средах реального мира.
Это практическая инженерная роль для человека, который движет инновации и создавал производственные LLM и агентные системы, понимает современные агентные архитектуры и имеет сильное чутье к оценке, наблюдаемости, диагностике производительности и непрерывной оптимизации. Вы будете работать над оркестрацией агентов, использованием инструментов, стратегиями выбора подсказок и инструментов, RAG, встраиванием, защитными механизмами и системами оценки LLM, а также объединять их с соответствующими детерминированными и ML-решениями для расширения агентной фабрики Netomi.
Обязанности:
- Разрабатывать, создавать и улучшать производственные агентные системы ИИ, которые оптимизируют веб-ориентированный и чат-ориентированный опыт, используя обоснованные, структурированные данные
- Архитектурировать рабочие процессы агентов, включающие рассуждения, использование инструментов, извлечение информации, защитные механизмы, пути эскалации и мониторинг производительности
- Оценивать Deep Agent, Claude Agent, OpenAI Agent, LangGraph и другие новые шаблоны и фреймворки оркестрации агентов для маркетинговых сценариев использования
- Создавать и поддерживать системы оценки LLM, включая рабочие процессы LLM-as-judge, регрессионные оценки, тестирование защитных механизмов, метрики качества и анализ производственного поведения
- Диагностировать проблемы производительности агентов, связанные с подсказками, выбором инструментов, качеством извлечения информации, задержкой, стоимостью, выполнением задач и режимами сбоев
- Разрабатывать и внедрять возможности на основе RAG и встраивания для корпоративного доступа к знаниям и рабочих процессов автоматизации
- Создавать масштабируемые Python-сервисы и компоненты платформы, развертываемые в облачных средах AWS
- Сотрудничать с командами по продукту, платформе и инженерии для преобразования новых возможностей агентного ИИ в надежные функции платформы
- Устанавливать лучшие инженерные практики для непрерывной оптимизации агентных систем
- Быть в курсе последних достижений в области LLM, агентных архитектур, инструментов для кодирования ИИ, методологий оценки, систем извлечения информации и корпоративной автоматизации
Требования:
- Степень бакалавра или выше в количественной области (статистика, информатика, инженерия, математика)
- 5-7+ лет опыта работы в области инженерии ИИ/МО, прикладного машинного обучения, обработки естественного языка и/или разработки ИИ-систем
- 3-5 лет опыта применения ИИ, науки о данных и машинного обучения в сфере маркетинга
- Опыт использования данных из Adobe Experience Platform, Adobe Commerce/Magento, Adobe Real-time CDP, Adobe Target и/или Adobe Analytics/Customer Journey Analytics для моделирования данных и анализа производительности
- Сильные навыки инженерии на Python и опыт создания масштабируемых производственных программных систем
- Практический опыт работы с LangGraph, LangChain или аналогичными фреймворками оркестрации агентов
- Глубокое понимание RAG, встраивания, качества извлечения информации и генерации на основе знаний
- Опыт развертывания или эксплуатации систем в облачных средах AWS
- Ежедневное использование инструментов для кодирования ИИ, таких как Codex, Claude Code, Cursor или аналогичных инструментов, в рамках рабочих процессов разработки программного обеспечения
- Сильное инженерное суждение, способность работать независимо и комфорт в роли старшего индивидуального вкладчика при решении неоднозначных технических задач
Предпочтительные квалификации:
- Степень магистра или выше в количественной области (статистика, информатика, инженерия, математика)
- Опыт создания или использования графов знаний для корпоративного моделирования знаний, извлечения информации, рассуждений или персонализации
- Практический опыт создания производственных LLM или агентных систем ИИ
- Опыт проектирования агентных архитектур, включающих использование инструментов, потоки рассуждений, извлечение информации, память, защитные механизмы и оркестрацию рабочих процессов
- Опыт разработки систем оценки ИИ, включая LLM-as-judge, оценку защитных механизмов, регрессионное тестирование и измерение качества в производственной среде
- Опыт работы с платформами корпоративной автоматизации, системами клиентского опыта, автоматизацией рабочих процессов или автоматизацией бизнес-процессов на базе ИИ
- Опыт работы с инструментами наблюдаемости и трассировки для LLM или агентных систем
- Опыт оптимизации агентных систем по задержке, стоимости, надежности, безопасности и успеху выполнения задач
- Опыт работы с векторными базами данных, поисковой инфраструктурой, маршрутизацией моделей, кэшированием или мультимодельными архитектурами
Netomi является работодателем, предоставляющим равные возможности и приверженным разнообразию на рабочем месте. Мы оцениваем квалифицированных кандидатов без учета расы, цвета кожи, религии, пола, сексуальной ориентации, инвалидности, статуса ветерана и других защищенных характеристик.
