Senior Backend Engineer, GenAI

Title: Senior Backend Engineer, GenAI Location: TLV

ЧЕМ ВАМ ПРЕДСТОИТ ЗАНИМАТЬСЯ

Отправить ИИ-агента может кто угодно. Отправить такого, который работает правильно ~98% времени, без проверки человеком — это уже другая инженерия. Именно этим занимается наша команда.

Мы ищем старшего бэкенд-инженера, который поможет нам приблизить наших ИИ-агентов поддержки клиентов к полной автономии в сфере страхования. Вы присоединитесь к команде, стоящей за агентом, который ежедневно общается с реальными клиентами по электронной почте, телефону, в чате и SMS — обрабатывая вопросы по полисам, заявления о возмещении убытков и проверяя документы от начала до конца, без участия человека. Это не демонстрация и не помощник (copilot). Реальные клиенты, реальные деньги, реальные ставки — каждый день.

Мы верим, что для каждой роли в Lemonade важны три вещи: стремление преодолевать трудности, эффективность, которая позволяет поддерживать высокие стандарты при быстрой работе, и адаптивность, позволяющая меняться в зависимости от данных и инсайтов ИИ. Это не просто модные слова, так мы работаем на самом деле.

Наш подход "AI-first" — это не просто слоган. Мы строим будущее страхования, ставя ИИ в центр, и нам нужны люди, которые искренне заинтересованы в обучении и росте вместе с этими инструментами.

В ЭТОЙ РОЛИ ВЫ БУДЕТЕ:

• Проектировать, создавать и сопровождать production LLM-системы агентов от начала до конца — определяя, как агент мыслит, что ему разрешено делать и как он безопасно выходит из строя.

• Работать над нашим голосовым агентом реального времени, где сложные задачи — это диалоги: прерывания, вызовы инструментов посреди предложения и поддержание времени ответа на незаметно быстром уровне.

• Формировать следующее поколение нашей базы знаний — как структурируются, курируются и предоставляются знания агента, чтобы ответы оставались обоснованными по мере роста покрытия.

• Выпускать изменения в виде контролируемых экспериментов, измерять их на тысячах проигранных реальных разговоров на нашей внутренней платформе оценки и переводить победителей в production.

• Отслеживать стоимость одного разговора по миллионам вызовов LLM и находить способы снизить расходы без потери качества.

• Определять, что модель знает и говорит — какой контекст клиента она видит, ограничения на то, что она может раскрывать, и механизмы защиты от уверенной ерунды.

• Создавать и эксплуатировать масштабируемые бэкенд-сервисы на TypeScript/Node на Kubernetes/AWS с глубокой наблюдаемостью — если вы это выпускаете, вы за это отвечаете.

ЧТО ВАМ ПОТРЕБУЕТСЯ:

• Более 6 лет опыта создания production-grade бэкенд-систем, на которые полагаются реальные пользователи.

• Практический опыт внедрения функций на базе LLM в production, включая честное признание недетерминизма, галлюцинаций и затрат.

• Оценочный подход — вы не называете изменение "лучше", не подкрепив его измерением, и вы комфортно себя чувствуете со статистикой, подтверждающей это утверждение.

• Опыт отладки распределенных систем в production и дисциплина для поиска корневых причин в различных границах сервисов.

• Свободное владение инструментами кодирования агентов, такими как Claude Code или Cursor, включая привычку относиться к коду, сгенерированному ИИ, со скептицизмом старшего ревьюера.

• Способность самостоятельно извлекать свои данные, проектировать свои эксперименты и измерять свое влияние.

• Готовность работать в офисе большую часть недели.