Постройте будущее рабочей силы
Wand превращает ИИ в рабочую силу. Он позволяет людям и ИИ-агентам работать вместе как единая, гибридная рабочая сила, с полным управлением и надзором. И это уже работает в масштабе крупнейших мировых организаций.
Wand создала первую в мире инфраструктуру для агентов (Agentic Labor Infrastructure), позволяющую правительствам и мировым предприятиям создавать, управлять и масштабировать цифровые рабочие силы.
Наша миссия — интегрировать экосистемы агентов в ядро работы и бизнеса, открывая поколенческий скачок в мировой экономике. Мы строим инфраструктуру, которая позволяет людям и ИИ-агентам работать вместе безопасно, прозрачно и в масштабе.
Присоединяйтесь к Wand и возглавьте агентский сдвиг
Wand создает высокопроизводительную глобальную команду, которая полностью отвечает за то, что она строит. Мы подаем пример, действуем быстро, принимаем решения на основе данных и постоянно стремимся к большему — всегда с акцентом на предоставление реальной ценности клиентам.
Вы присоединитесь к команде мирового класса, которая сочетает глубокие исследовательские знания и реальное выполнение продуктов, с опытом работы в Deepmind, Google, Amazon, Miro, Elise AI, IBM и Accern.
Обзор позиции
Мы нанимаем ведущего инженера-программиста (Staff Software Engineer) для создания ИИ и агентных движков, лежащих в основе управления в Wand: систем, которые анализируют нечеткие, недетерминированные организационные данные для выявления нарушений политик, оценки рисков и предоставления информации, которую люди действительно должны видеть. Речь идет не об использовании ИИ в повседневной работе. Речь идет о том, чтобы построить его: агентные рабочие процессы, модели или системы, которые прошли путь от идеи до продакшена.
Вы присоединитесь к команде Org Intelligence как один из самых старших технических специалистов, имея полномочия предлагать подход, отстаивать его, а затем создавать его, в значительной степени самостоятельно. Мы — небольшая, преимущественно удаленная команда с высоким уровнем доверия. Здесь никто не будет нянчиться, и процесс тоже минимален. Вы отвечаете за проблему от начала до конца.
Обязанности
- Проектирование и создание ИИ и агентных систем, которые анализируют организационные данные для выявления нарушений политик, рисков соответствия требованиям и проблем управления, часто на основе неоднозначных, недетерминированных сигналов.
- Создание агентов и конвейеров, которые используют LLM для анализа больших объемов данных, выходя за рамки детерминированных, основанных на правилах проверок.
- Архитектура и создание систем графа знаний, моделирующих организационную структуру и взаимосвязи, и предоставление этого контекста для использования агентами.
- Берется за нечеткую, неопределенную проблему («найти нарушения политик в неструктурированных данных»), предлагает реальный технический подход, отстаивает его, а затем реализует с минимальным надзором.
- Применение инженерной строгости к изначально нечеткой области: тестирование, оценка и итеративное улучшение эффективности работы ваших агентов.
- Партнерство с остальной частью команды Org Intelligence для получения ИИ-аналитики в продуктовые компоненты управления и соответствия требованиям.
- Участие в работе на всех уровнях стека, когда это необходимо, хотя основной акцент этой роли — ИИ и слой агентов, а не пользовательский интерфейс.
Основные требования
- Опыт создания ИИ-систем в качестве создателя, а не потребителя. Вы можете подробно рассказать об агентном рабочем процессе, модели или системе, которую вы создали и выпустили, а не только об инструменте, которым вы пользуетесь ежедневно.
- Опыт создания или работы с графами знаний в реальной, выпущенной системе.
- Опыт создания агентов или систем на основе LLM, которые анализируют неструктурированные или неоднозначные данные, а не простые детерминированные конвейеры.
- Умение самостоятельно вести проект от архитектуры до сдачи с реальной автономией: вы предлагаете дизайн, отстаиваете его, а затем реализуете.
- Сильные фундаментальные знания в области программной инженерии и независимость для успешной работы в быстро меняющейся, преимущественно удаленной команде старших специалистов.
- Опыт преобразования нечетких, нетривиальных проблем в конкретные, работающие системы.
- Практический опыт работы с инструментами графа знаний: графовыми базами данных и языками запросов, такими как Neo4j/Cypher, RDF/SPARQL, Amazon Neptune или аналогичными.
- Практический опыт работы с API поставщиков LLM (OpenAI, Anthropic или аналогичными) и фреймворками агентов, такими как LangChain или LangGraph.
- Уверенное владение инфраструктурой поиска, такой как векторные базы данных (Pinecone, Weaviate, pgvector или аналогичные) для обоснования рассуждений агентов на основе организационных данных.
- Сильные навыки работы с языком, хорошо подходящим для построения графов, конвейеров агентов и анализа данных.
Предпочтительный опыт
- Опыт создания инструментов, связанных с безопасностью, рисками или соответствием требованиям, особенно связанных с политиками или выявлением нарушений.
- Предыдущий опыт работы в компании, создающей агентные или ИИ-нативные продукты, а не добавляющей ИИ в существующий продукт в качестве функции.
- Готовность работать полностью удаленно, в разных часовых поясах, в небольшой и высокоавтономной команде.
