Software Engineer, Agent Systems (GTM Engineering)

О НАС

В LangChain наша миссия — сделать интеллектуальных агентов повсеместными. Мы создаем основу для разработки агентов в реальном мире, помогая разработчикам перейти от прототипов к готовым к эксплуатации ИИ-агентам, на которых команды могут полагаться. Мы начинали как широко используемые инструменты с открытым исходным кодом, а теперь предлагаем платформу для создания, оценки, развертывания и эксплуатации агентов в больших масштабах.

Привлекая 125 миллионов долларов в рамках раунда Серии B от IVP, Sequoia, Benchmark, CapitalG и Sapphire Ventures, мы находимся на этапе, когда продолжаем разрабатывать новые продукты, рост ускоряется, и все члены команды оказывают значительное влияние на то, что мы создаем и как мы работаем вместе. LangChain — это место, где ваш вклад может формировать, как эта технология проявляется в реальном мире.

Сегодня наша платформа включает LangSmith (Observability, Evaluation, Deployment, Fleet и Sandboxes), наши фреймворки с открытым исходным кодом (LangChain, LangGraph и Deep Agents) и недавно запущенный LangSmith Engine для автономного улучшения агентов. У нас более 100 миллионов ежемесячных загрузок open source, более 6000 активных клиентов LangSmith, и 5 из компаний из списка Fortune 10 используют LangSmith в производстве (+ 35% компаний из списка Fortune 500 в целом), включая команды в Klarna, Clay, Coinbase, Workday, Lyft, Cloudflare, Harvey, Rippling, Vanta, LinkedIn, Monday.com, Nvidia и Bridgewater.

О КОМАНДЕ:

GTM Engineering создает ИИ-агентов, системы и автоматизацию, которые обеспечивают работу наших команд по выходу на рынок (go-to-market). Мы сотрудничаем с отделами продаж, маркетинга, поддержки клиентов, технической поддержки и другими GTM-функциями, чтобы выявлять проблемы с высоким потенциалом воздействия и создавать решения, которые повышают скорость, качество и масштабируемость. Наша работа охватывает четыре основные области:

• Идентификация — поиск GTM-рабочих процессов с высоким потенциалом воздействия, где ИИ может значительно улучшить нашу работу
• Создание — проектирование, создание и развертывание производственных ИИ-агентов и автоматизированных рабочих процессов для GTM
• Внедрение — стимулирование принятия через продуманные развертывания, руководства, лучшие практики и постоянное обучение
• Продвижение — распространение того, что мы создаем, и наших знаний внешне через контент, демонстрации, выступления и примеры open source

О РОЛИ:

Вы будете отвечать за работоспособность, стоимость, производительность и влияние на бизнес GTM Agent System, а также создавать циклы обратной связи, которые будут способствовать ее улучшению. Поскольку мы сами строим платформу, на которой работаем, вы также будете эксплуатировать агента на LangSmith так, как мы советуем клиентам, и превратите эту практику в эталонную историю, которую постоянно просят у нас крупные предприятия. Вы будете работать с Python 3.11, FastAPI, LangGraph, DeepAgents, LangSmith, Supabase Postgres, BigQuery, моделями Anthropic и OpenAI, а также интерфейсами Slack и Next.js.

ЧТО ВЫ БУДЕТЕ ДЕЛАТЬ:

• Отслеживать производственную работоспособность каждого графа, выявляя ошибки, медленные или дорогие запуски и тихие сбои до того, как их сообщат репитеры.
• Обрабатывать входящие запросы из Slack, тикетов и отчетов репитеров, самостоятельно исправляя мелкие проблемы и передавая остальные нужному владельцу.
• Запускать еженедельный набор тестов, анализировать сбои и превращать реальные производственные ошибки в постоянные регрессионные тесты.
• Отслеживать затраты и задержки по моделям, графам, сценариям использования и ролям, а также предлагать конкретные изменения в выборе модели, сложности рассуждений и кэшировании.
• Отслеживать использование и принятие каждым репитером и по каждой функции, а также отвечать за еженедельный отчет о работоспособности, который запускает команда.
• Создавать бизнес-метрики, которые демонстрируют руководству ценность агента: от коэффициентов ответа и забронированных встреч до сэкономленных часов и ROI.
• Создавать собственный мониторинг и оповещения на LangSmith, а также писать историю «как мы используем своего агента» для клиентов.

ЧТО ВЫ ПРИВНЕСЕТЕ:

• Глубокие знания производственного Python и SQL, уверенность в работе с трассировками, логами и таблицами хранилища данных.
• Реальный опыт работы с LLM-приложениями, включая трассировку, оценку, а также механику промптов и кэширования.
• Инстинкты SRE или производственного оператора: перцентили, SLO, отделение шума от реальных закономерностей.
• Здоровый скептицизм по отношению к метрикам; вы проверяете, что на самом деле означает число, прежде чем его опубликовать.
• Навыки четкого письма и интерес к публикации своих находок.
• Высокая самостоятельность; вы замечаете, чего не хватает, и проявляете инициативу для создания этого.

ПРИВЕТСТВУЕТСЯ:

• Опыт работы с LangGraph или LangSmith.
• Опыт создания набора тестов с нуля.
• BigQuery или dbt.
• Предыдущий опыт написания контента, близкого к DevRel.
• Эмпатия к пользователям из отделов продаж и маркетинга.

Зарплата: $165 000 - $220 000

Философия компенсации:

Мы предлагаем конкурентоспособную компенсацию, которая включает базовую зарплату, переменную компенсацию для соответствующих ролей, значительную долю в акционерном капитале, льготы и бонусы.

Мы нанимаем на эту должность с различным уровнем ответственности, и этот диапазон компенсации отражает это. Ваше предложение зависит от того, что мы узнаем о вашем опыте, мастерстве, лидерстве и коммуникативных навыках в процессе собеседования. Мы заранее сообщим вам о вашем прогрессе и обсудим компенсацию до этапа предложения. Члены команды в ЕС, Великобритании и Азиатско-Тихоокеанском регионе получают конкурентоспособные на местном уровне льготы, соответствующие региональным нормам и правилам.

ЛЬГОТЫ

Льготы включают медицинское, стоматологическое и офтальмологическое страхование, гибкий отпуск, план 401(k), питание в офисные дни в США и многое другое.