Используем cookie для работы сайта и статистики. «Хорошо» разрешит ещё и запись сессий.
Cohere
Торонто, Канада8 месяцев назад
160 000 – 320 000 USD
в год
Compensation: $160K - $320K per year
WHO ARE WE?
Cohere is the leading security-first enterprise AI company. We build cutting-edge foundation AI models and end-to-end products that are designed to solve real-world business problems.
We’re training and deploying frontier models for enterprises who are building AI systems. We believe that our work is instrumental to the widespread adoption of AI and we are looking for folks that want to be part of that.
We obsess over what we build. Each one of us is responsible for contributing to increasing the capabilities of our models and the value they drive for our customers. Cohere is a team of researchers, engineers, designers, and more, who are all passionate about their craft.
ABOUT COHERE AND NORTH
Cohere is revolutionizing enterprise AI with North, an agentic AI platform designed to securely deploy AI agents and automations within organizations' infrastructure. North empowers employees to streamline workflows, automate repetitive tasks, and unlock actionable insights while ensuring data privacy and compliance. North combines cutting-edge generative and search models with customizable integrations to drive productivity and innovation at scale.
ROLE OVERVIEW
We are seeking an Agent Harness Product Manager to own the execution layer that makes North agents reliable, capable, and production-ready. This is a role that sits at the intersection of three domains:
Agent Loop and Execution.
Own the core agent runtime: tool orchestration, parallel execution, sub-agent delegation, sandbox code execution, and failure recovery. You will define how North agents plan and act across long, multi-step workflows and ensure the execution environment is robust enough for the most demanding enterprise tasks. You are expected to engage at the implementation level, contributing to architecture decisions alongside engineering rather than simply handing off requirements.
Context Engineering.
Own how our Agents manage the context window as a deliberately controlled resource. This includes progressive disclosure of tools and skills, context compaction and summarization, offloading of large payloads to a persistent filesystem, and the instrumentation that keeps agents oriented across extended trajectories.
Model-Scaffolding Co-evolution.
Own the feedback loop between North's harness and the Modeling Team. This PM is the connective tissue that makes that possible: ensuring harness design decisions are validated by Modeling before they are built, that evals are the shared bridge between both teams, and that as the harness evolves the model evolves with it.
RESPONSIBILITIES
Define and own the roadmap for North's agent harness, including the agent loop, context engineering layer, tool orchestration, sandbox execution, and sub-agent delegation
Serve as the primary interface between North engineering and Cohere's Modeling team, ensuring new harness capabilities are validated before being built and that neither team paints itself into a corner
Own North's agentic evaluation framework, ensuring evals are compatible with both the North harness and Modeling's training infrastructure, and that they serve as a reliable bridge between product and research
Engage enterprise customers to surface real-world agentic failures and translate findings into concrete product and model requirements
Partner with the agentic expert modeling team to define goals that maximize the impact of our models and prioritize model capabilities and evals most critical for delivering on those goals. Establish a clear roadmap for our agentic modeling capabilities.
Stay current with the open-source and commercial agent ecosystem and drive adoption decisions that keep North's architecture aligned with emerging standards.
REQUIREMENTS
5+ years of product management experience as a research PM, in agentic AI systems,, or applied ML products
Deep understanding of agentic harnesses, including the latest paid and open source offerings.
Deep understanding of modern LLM agent architectures, including multi-agent systems, tool-augmented reasoning, memory and retrieval, programmatic orchestration, RAG, and long-horizon execution
Strong grasp of agentic evaluation design, including how to measure task completion, failure recovery, and long-horizon reliability, and how to diagnose model vs. scaffolding gaps
Technically deep enough to contribute to architecture decisions at the implementation level: comfortable reviewing and shaping design docs, reasoning about async execution patterns, sandboxed environments, filesystem design, and the tradeoffs that come with building harness capabilities into a production platform
Ability to flex between ML research conversations and engineering architecture discussions with equal fluency
Track record of shipping platform-layer products with demonstrated impact on reliability, performance, or capability.
NICE-TO-HAVES
Direct experience in developing and shipping leading agentic harnesses.
An active practitioner of agent frameworks who regularly builds with and follows the latest developments in open-source harnesses, coding agents, and orchestration tools in both professional and personal work
Hands-on experience with enterprise agentic deployments: multi-tenant orchestration, tool permissioning, audit trails, and compliance requirements
Familiarity with infrastructure constraints relevant to enterprise deployments: on-premises environments, scalability challenges, and the operational tradeoffs of running complex agent workloads in restricted or air-gapped settings
Prior work at the intersection of research and product, translating nascent model capabilities into shipped product features
Background working within or closely alongside an ML research or post-training team.
WHY JOIN COHERE?
Impact: Shape how Canada's most important public institutions adopt and deploy frontier AI.
Innovation: Work alongside leading researchers and engineers solving complex ML challenges.
Growth: Competitive compensation, equity options, and opportunities for professional development.
Flexibility: Hybrid work model with offices in key global locations (Toronto, Montreal, New York, San Francisco, London, Paris, and Korea)
FULL-TIME EMPLOYEES AT COHERE ENJOY THESE PERKS:
A weekly lunch stipend of $75/£75 or equivalent in your local currency for lunch.
Full health and dental benefits, including a separate budget for mental health.
RRSP matching, 401K, Pension Scheme.
100% Parental Leave top-up for up to 6 months, for either parent.
Annual enrichment benefits:
6 weeks of paid vacation (30 working days!)
Budget for traveling to other offices if you are remote, plus an annual company offsite.
HOW AND WHERE WE WORK:
Cohere is remote-friendly, but we also have offices in Toronto, London, New York City, San Francisco, Montreal, Paris, Berlin and Seoul with more opening soon.
For those in the office: a daily lunch program, plenty of snacks, and regular community and social events.
For those not near an office: a co-working benefit so you can work alongside others in your city.
Everyone receives a $500 home office stipend to set up your workspace properly.
If any of the above doesn’t line up exactly with your experience, we still encourage you to apply.
We strive to create an inclusive work environment for all; we welcome applicants from all backgrounds and are committed to providing equal opportunities. Should you require any accommodations during the recruitment process, please submit an Accommodations Request Form, and we will work together to meet your needs.
We may use AI-enabled tools to screen and assess applicants against the criteria for this position. This helps our recruiters identify potentially qualified candidates, but it doesn't limit the applications our recruiters may review or consider.
Beware of Scams: Cohere will never ask for payment or third-party services (e.g., CV writing) as part of our hiring process. All legitimate roles are listed on the Cohere careers page and LinkedIn only, with all communications from Cohere employees coming from an @cohere.com or @cw.cohere email alias. If jobs are viewed on other sites then please verify these through our official careers page.
Сравним навыки, грейд, формат работы и зарплату
Чаще всего от 207 000 до 273 000
Грейд
Senior
Опыт работы
от 5 лет
Формат работы
Удалённо, Гибрид
Тип занятости
Полная занятость
Уровень английского
C1, продвинутый
Письмо на почту или сообщение рекрутеру в Telegram
Cohere — ведущая компания в области корпоративного ИИ с фокусом на безопасность. Мы создаем передовые фундаментальные ИИ-модели и комплексные продукты, разработанные для решения реальных бизнес-задач.
Мы обучаем и развертываем передовые модели для предприятий, которые создают ИИ-системы. Мы верим, что наша работа инструментальна для широкого внедрения ИИ, и мы ищем людей, которые хотят стать частью этого.
Мы одержимы тем, что создаем. Каждый из нас отвечает за повышение возможностей наших моделей и ценности, которую они приносят нашим клиентам. Cohere — это команда исследователей, инженеров, дизайнеров и других специалистов, увлеченных своим делом.
О COHERE И NORTH
Cohere революционизирует корпоративный ИИ с помощью North — платформы агентного ИИ, предназначенной для безопасного развертывания ИИ-агентов и автоматизации в инфраструктуре организаций. North позволяет сотрудникам оптимизировать рабочие процессы, автоматизировать повторяющиеся задачи и получать ценные аналитические данные, обеспечивая при этом конфиденциальность данных и соответствие требованиям. North сочетает в себе передовые генеративные модели и модели поиска с настраиваемыми интеграциями для повышения производительности и инноваций в масштабе.
ОБЗОР РОЛИ
Мы ищем менеджера по продукту, который будет отвечать за уровень исполнения, делающий агентов North надежными, функциональными и готовыми к эксплуатации. Эта роль находится на стыке трех областей:
Цикл и исполнение агента.
Влияние: Определите, как важнейшие государственные учреждения Канады внедряют и развертывают передовые ИИ
Инновации: Работайте бок о бок с ведущими исследователями и инженерами, решающими сложные ML-задачи
Отвечает за основной механизм выполнения агента: оркестрацию инструментов, параллельное выполнение, делегирование суб-агентам, выполнение кода в песочнице и восстановление после сбоев. Вы будете определять, как агенты North планируют и действуют в рамках длинных, многоэтапных рабочих процессов, и обеспечивать, чтобы среда исполнения была достаточно надежной для самых требовательных корпоративных задач. Ожидается, что вы будете участвовать на уровне реализации, внося вклад в архитектурные решения совместно с инженерами, а не просто передавать требования.
Инженерия контекста.
Отвечает за управление контекстным окном как сознательно контролируемым ресурсом. Это включает прогрессивное раскрытие инструментов и навыков, сжатие и суммирование контекста, выгрузку больших объемов данных в постоянную файловую систему и инструментарий, который помогает агентам ориентироваться на протяжении длительных траекторий.
Совместная эволюция каркаса модели.
Отвечает за обратную связь между каркасом North и командой моделирования. Этот менеджер по продукту является связующим звеном, делающим это возможным: обеспечение того, чтобы проектные решения каркаса были проверены командой моделирования до их реализации, чтобы оценки служили общим мостом между обеими командами, и чтобы по мере развития каркаса модель развивалась вместе с ним.
Определение и владение дорожной картой каркаса агентов North, включая цикл агента, уровень инженерии контекста, оркестрацию инструментов, выполнение в песочнице и делегирование суб-агентам
Выступать в качестве основного связующего звена между командой инженеров North и командой моделирования Cohere, гарантируя, что новые возможности каркаса будут проверены до их реализации, и что ни одна из команд не загонит себя в угол
Отвечать за систему оценки агентных систем North, обеспечивая совместимость оценок как с каркасом North, так и с инфраструктурой обучения команды моделирования, и чтобы они служили надежным мостом между продуктом и исследованиями
Взаимодействовать с корпоративными клиентами, чтобы выявлять реальные сбои агентных систем и переводить полученные данные в конкретные требования к продукту и моделям
Сотрудничать с командой экспертов по моделированию агентных систем для определения целей, максимизирующих влияние наших моделей, и приоритизации возможностей моделей и оценок, наиболее важных для достижения этих целей. Разработать четкую дорожную карту для наших возможностей моделирования агентных систем
Быть в курсе экосистемы агентных систем с открытым исходным кодом и коммерческих решений, и принимать решения о внедрении, которые поддерживают архитектуру North в соответствии с новыми стандартами
Опыт работы менеджером по продукту от 5 лет в области исследований, агентных ИИ-систем или прикладных ML-продуктов
Глубокое понимание каркасов агентных систем, включая последние платные и бесплатные предложения
Глубокое понимание современных архитектур LLM-агентов, включая мультиагентные системы, рассуждения с поддержкой инструментов, память и поиск, программную оркестрацию, RAG и выполнение на больших горизонтах
Сильное понимание дизайна оценки агентных систем, включая, как измерять завершение задач, восстановление после сбоев и надежность на больших горизонтах, а также как диагностировать разрывы между моделью и каркасом
Техническая глубина, достаточная для участия в принятии архитектурных решений на уровне реализации: уверенное владение обзором и формированием проектных документов, рассуждение о моделях асинхронного выполнения, изолированных средах, дизайне файловой системы и компромиссах, связанных с интеграцией возможностей каркаса в производственную платформу
Способность одинаково свободно вести диалог как об ML-исследованиях, так и об архитектуре инженерных решений
Подтвержденный опыт запуска продуктов платформенного уровня с измеримым влиянием на надежность, производительность или возможности
Прямой опыт разработки и запуска ведущих каркасов агентных систем
Активный практик фреймворков агентов, регулярно создающий агентов и отслеживающий последние разработки в области каркасов с открытым исходным кодом, кодирования агентов и инструментов оркестрации как в профессиональной, так и в личной работе
Практический опыт развертывания корпоративных агентных систем: мультиарендная оркестрация, управление разрешениями инструментов, журналы аудита и требования к соответствию
Знакомство с ограничениями инфраструктуры, связанными с корпоративными развертываниями: локальные среды, проблемы масштабируемости и операционные компромиссы при выполнении сложных рабочих нагрузок агентов в ограниченных или изолированных условиях
Предыдущий опыт работы на стыке исследований и продукта, трансформации зарождающихся возможностей моделей в реализованные продуктовые функции
Опыт работы в команде ML-исследований или пост-тренировочной команде, или в тесном сотрудничестве с ней
Вознаграждение: $160K - $320K в год
Рост: Конкурентоспособное вознаграждение, опционы на акции и возможности для профессионального развития
Гибкость: Гибридная модель работы с офисами в ключевых мировых локациях (Торонто, Монреаль, Нью-Йорк, Сан-Франциско, Лондон, Париж и Корея)
ПОЛНЫЙ ПАКЕТ ЛЬГОТ ДЛЯ ШТАТНЫХ СОТРУДНИКОВ COHERE:
Еженедельный стипендиат на обед в размере $75/£75 или эквивалент в местной валюте
Полный пакет медицинского и стоматологического страхования, включая отдельный бюджет на психическое здоровье
Софинансирование RRSP, 401K, пенсионный план
100% оплачиваемый отпуск по уходу за ребенком до 6 месяцев для любого родителя
Ежегодные обогатительные пособия:
6 недель оплачиваемого отпуска (30 рабочих дней!)
Бюджет на поездки в другие офисы, если вы работаете удаленно, плюс ежегодный выездной корпоратив
КАК И ГДЕ МЫ РАБОТАЕМ:
Cohere поддерживает удаленную работу, но у нас также есть офисы в Торонто, Лондоне, Нью-Йорке, Сан-Франциско, Монреале, Париже, Берлине и Сеуле, и скоро откроются новые
Для тех, кто в офисе: ежедневная программа обедов, много закусок и регулярные общественные мероприятия
Для тех, кто не рядом с офисом: пособие на коворкинг, чтобы вы могли работать вместе с другими в вашем городе
Каждый сотрудник получает стипендию в размере $500 на обустройство рабочего места на дому