Используем cookie для работы сайта и статистики. «Хорошо» разрешит ещё и запись сессий.
Artefact
Утрехт, Нидерланды3 месяца назад
Who We Are Artefact is an applied AI company. We build systems that run in production, in our clients' own cloud, and keep running after we leave. We are present in 27 countries across all continents with a team of 2,500 employees and offer the most comprehensive set of AI & data solutions per industry, built on deep data science and cutting-edge AI technologies, delivering AI projects at scale in all industry sectors. From strategy to operations, we partner with 1000+ clients, including some of the world’s top 300 brands. The Role We are looking for a Senior Deployed AI Engineer specialized in Gemini Enterprise and the Google AI stack : an engineer who works embedded with our clients and takes AI products from idea to production. You will design and build the interfaces, services, and agentic systems at the heart of our client work, such as conversational applications over enterprise data, multi-step agents that automate business workflows, and the retrieval and data pipelines that support them. You will own your components end to end: the front end, the service behind it, the data and retrieval pipelines feeding it, the deployment, and the evaluations proving it works. This role combines deep, certified expertise in Google's enterprise AI stack (Gemini models, Vertex AI, and the Gemini Enterprise agent platform) with the ability to deliver end to end. Beyond your platform specialization, you will be expected to work confidently across the full delivery lifecycle — full-stack development, data engineering, cloud infrastructure, evaluation, and client communication. You will work closely with our clients, with direct exposure from the start, and you will support the professional development of the engineers around you. What You'll Do Build Full-Stack AI Applications, End to End You will build AI products across the entire stack, from interface to infrastructure. Develop user-facing interfaces and the backend services and APIs behind them in Python. Implement agentic behavior: orchestration, tool and function calling, memory, and guardrails. Build retrieval-augmented generation (RAG) pipelines: ingestion, chunking, embeddings, vector and hybrid search. Connect AI systems to enterprise data and applications via APIs, semantic layers, and protocols such as MCP. Go Deep on Gemini Enterprise and the Google AI Stack You will be the team's reference for Google's enterprise AI platform. Design and build agents with Gemini models, Vertex AI, the Agent Development Kit (ADK), and Agent Engine. Implement and configure Gemini Enterprise for clients: Agent Designer for natural-language and trigger-based agents, the Inbox for managing long-running agents at scale, and agent sandboxes for autonomous problem-solving. Connect Gemini Enterprise to the client's application landscape through first-party and partner connectors, with proper permissions, governance, and auditability. Build grounded, retrieval-backed applications with Vertex AI Search and RAG Engine, grounding with Google Search, and BigQuery as the data backbone. Implement agent interoperability through the A2A protocol and MCP. Track Google's releases closely and translate new capabilities into client value quickly. Make AI Systems Production-Grade Our standard is production quality: systems that are reliable, monitored, and maintainable. Write evaluation suites and regression tests for LLM-powered features, and monitor cost, latency, and quality in production. Apply solid engineering practice: version control, code review, automated testing, CI/CD, and observability. Deploy on cloud infrastructure (GCP, Azure, or AWS) using containers, serverless, and infrastructure-as-code. Build and maintain the data pipelines that feed AI systems, across warehouses, lakehouses, and vector stores. Work AI-Natively and Client-Facing Our engineers work AI-natively and represent Artefact directly with clients. Use agentic coding tools (Claude Code, Gemini CLI, Codex, Cursor) daily, with good judgment about verification and review. Communicate progress, trade-offs, and blockers clearly to clients and project leads. Support pre-sales when needed: scope solutions, build demos, and estimate effort with our partnership and consulting teams. Mentor junior engineers and contribute to internal accelerators, reusable components, and engineering standards. What We're Looking For 1–3 years of experience in software engineering or data engineering, with extensive hands-on use of AI tools and LLM-based development over the past year (professional projects, internal initiatives, or substantial personal builds). Strong hands-on experience with the Google AI stack: Gemini models, Vertex AI, and ideally Gemini Enterprise or ADK — ideally with experience taking at least one solution to production on GCP. Strong programming skills in Python and TypeScript/JavaScript, and experience building and consuming APIs. Experience with front-end development (React or similar) and at least one backend framework. Hands-on experience with RAG, embeddings, and vector search, and with at least one agentic framework (Google ADK, LangGraph/LangChain). Strong working experience with GCP; Azure or AWS is a plus. Fluency with agentic coding tools such as Claude Code, Gemini CLI, Codex, or Cursor. Experience building and maintaining data pipelines. Bachelor's or Master's degree in computer science, engineering, or a related field, or equivalent practical experience. Why you should join us: Learning and Development : Join a team of passionate Consultants always ready to help each other, providing opportunities to learn and collaborate with some of the best in the field. Culture of Celebration: We pride ourselves on creating a collaborative and fun work environment with regular team events and activities. Competitive Rewards: Enjoy a comprehensive benefits package, including a competitive salary, phone & travel reimbursements, remote work allowance, and a Onefit membership discount. Work-Life Balance: We offer flexibility with a hybrid working environment that lets you balance personal and professional commitments. Fuel Your Day: Enjoy a healthy and delicious daily lunch from our extensive organic buffet. Weekly Unwind: Take advantage of our weekly massage sessions to de-stress and relax. Centrally Located: Our office is conveniently situated near the station for easy commuting. Career Growth Opportunities: We’re committed to your professional development, offering continuous learning and internal promotion opportunities. Join Us Now and Be Part of the Future: Artefact is experiencing exciting growth, and this is the perfect time to join our dynamic team and contribute to our success story. Come join us!
Сравним навыки, грейд, формат работы и зарплату
Чаще всего от 5 860 до 7 530
Грейд
Senior
Опыт работы
1-3 лет
Формат работы
Гибрид
Уровень английского
B2, выше среднего
Письмо на почту или сообщение рекрутеру в Telegram
Artefact — это компания, занимающаяся прикладным ИИ. Мы создаем системы, которые работают в продакшене, в собственном облаке наших клиентов, и продолжают работать после нашего ухода. Мы присутствуем в 27 странах на всех континентах, имея команду из 2500 сотрудников, и предлагаем самый полный набор решений в области ИИ и данных для каждой отрасли, основанный на глубокой науке о данных и передовых технологиях ИИ, реализуя проекты в области ИИ в масштабе во всех отраслях. От стратегии до операций мы сотрудничаем с более чем 1000 клиентов, включая 300 крупнейших мировых брендов. Роль Мы ищем старшего инженера по внедренному ИИ, специализирующегося на Gemini Enterprise и стеке Google AI: инженера, который работает в тесном контакте с нашими клиентами и воплощает ИИ-продукты от идеи до продакшена. Вы будете проектировать и создавать интерфейсы, сервисы и агентские системы, лежащие в основе работы наших клиентов, такие как разговорные приложения для корпоративных данных, многоэтапные агенты, автоматизирующие рабочие процессы бизнеса, а также конвейеры поиска и данных, которые их поддерживают. Вы будете полностью отвечать за свои компоненты: фронтенд, бэкенд-сервис, конвейеры данных и поиска, которые их питают, развертывание и оценку, подтверждающую их работоспособность. Эта роль сочетает в себе глубокую, сертифицированную экспертизу в корпоративном стеке Google AI (модели Gemini, Vertex AI и платформа агентов Gemini Enterprise) с возможностью реализации полного цикла. Помимо специализации на платформе, вы должны уверенно работать на всех этапах жизненного цикла разработки — полнофункциональная разработка, инжиниринг данных, облачная инфраструктура, оценка и взаимодействие с клиентами. Вы будете тесно сотрудничать с нашими клиентами, с прямым взаимодействием с самого начала, и будете поддерживать профессиональное развитие инженеров вокруг вас.
Создание полнофункциональных ИИ-приложений, от начала до конца Вы будете создавать ИИ-продукты, охватывающие весь стек, от интерфейса до инфраструктуры. Разработка пользовательских интерфейсов и бэкенд-сервисов и API на Python. Реализация агентского поведения: оркестрация, вызов инструментов и функций, память и защитные механизмы. Создание конвейеров RAG (Retrieval-Augmented Generation): ингестия, сегментация, эмбеддинги, векторный и гибридный поиск. Интеграция ИИ-систем с корпоративными данными и приложениями через API, семантические слои и протоколы, такие как MCP. Глубокое погружение в Gemini Enterprise и стек Google AI Вы будете эталоном команды по корпоративной платформе Google AI. Проектирование и создание агентов с использованием моделей Gemini, Vertex AI, Agent Development Kit (ADK) и Agent Engine. Реализация и настройка Gemini Enterprise для клиентов: Agent Designer для агентов, работающих на естественном языке и по триггерам, Inbox для управления долгосрочными агентами в масштабе и песочницы для агентов для автономного решения проблем. Интеграция Gemini Enterprise с ландшафтом приложений клиента через сторонние и партнерские коннекторы с надлежащими разрешениями, управлением и аудитом. Создание обоснованных приложений с поддержкой поиска с помощью Vertex AI Search и RAG Engine, с использованием Google Search и BigQuery в качестве основы данных. Реализация интероперабельности агентов через протокол A2A и MCP. Внимательно отслеживать релизы Google и быстро преобразовывать новые возможности в ценность для клиента. Превращение ИИ-систем в продакшен-качество Наш стандарт — продакшен-качество: надежные, мониторируемые и поддерживаемые системы. Написание наборов оценок и регрессионных тестов для функций на основе LLM, а также мониторинг затрат, задержки и качества в продакшене. Применение надежных инженерных практик: контроль версий, ревью кода, автоматизированное тестирование, CI/CD и наблюдаемость. Развертывание в облачной инфраструктуре (GCP, Azure или AWS) с использованием контейнеров, бессерверных технологий и инфраструктуры как кода. Создание и поддержка конвейеров данных, питающих ИИ-системы, в хранилищах данных, озерах данных и векторных хранилищах. Работайте с ИИ-нативно и лицом к клиенту Наши инженеры работают с ИИ-нативно и напрямую представляют Artefact клиентам. Ежедневно используйте инструменты кодирования агентов (Claude Code, Gemini CLI, Codex, Cursor), разумно подходя к проверке и ревью. Четко сообщайте о прогрессе, компромиссах и блокирующих проблемах клиентам и руководителям проектов. При необходимости оказывайте поддержку предпродажной подготовке: определяйте объем решений, создавайте демо-версии и оценивайте трудозатраты совместно с нашими партнерскими и консалтинговыми командами. Обучайте младших инженеров и вносите вклад во внутренние ускорители, повторно используемые компоненты и инженерные стандарты.
1–3 года опыта работы в сфере разработки программного обеспечения или инжиниринга данных, с обширным практическим использованием инструментов ИИ и разработки на основе LLM за последний год (профессиональные проекты, внутренние инициативы или существенные личные разработки). Значительный практический опыт работы со стеком Google AI: модели Gemini, Vertex AI, и в идеале Gemini Enterprise или ADK — в идеале с опытом вывода как минимум одного решения в продакшен на GCP. Сильные навыки программирования на Python и TypeScript/JavaScript, а также опыт создания и использования API. Опыт фронтенд-разработки (React или аналогичные) и как минимум одного бэкенд-фреймворка. Практический опыт работы с RAG, эмбеддингами и векторным поиском, а также с как минимум одним агентским фреймворком (Google ADK, LangGraph/LangChain). Значительный практический опыт работы с GCP; Azure или AWS — плюс. Свободное владение инструментами кодирования агентов, такими как Claude Code, Gemini CLI, Codex или Cursor. Опыт создания и поддержки конвейеров данных. Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, инжиниринга или смежной области, или эквивалентный практический опыт.
Почему стоит присоединиться к нам: Обучение и развитие: присоединяйтесь к команде увлеченных консультантов, всегда готовых помочь друг другу, предоставляя возможности для обучения и сотрудничества с одними из лучших в этой области. Культура празднования: мы гордимся созданием совместной и веселой рабочей атмосферы с регулярными командными мероприятиями и активностями. Конкурентоспособное вознаграждение: наслаждайтесь полным пакетом льгот, включая конкурентоспособную заработную плату, компенсацию телефона и проезда, пособие на удаленную работу и скидку на членство в Onefit. Баланс между работой и личной жизнью: мы предлагаем гибкость в гибридной рабочей среде, позволяющей вам совмещать личные и профессиональные обязательства. Топливо для вашего дня: наслаждайтесь здоровым и вкусным ежедневным обедом из нашего обширного органического буфета. Еженедельное расслабление: воспользуйтесь нашими еженедельными сеансами массажа, чтобы снять стресс и расслабиться. Центральное расположение: наш офис удобно расположен рядом со станцией для легкой поездки на работу. Возможности карьерного роста: мы стремимся к вашему профессиональному развитию, предлагая непрерывное обучение и возможности для внутреннего продвижения. Присоединяйтесь к нам сейчас и станьте частью будущего: Artefact переживает бурный рост, и это идеальное время, чтобы присоединиться к нашей динамичной команде и внести свой вклад в нашу историю успеха. Приходите к нам!
