Задайте новый ритм здравоохранению!
Мы ищем Senior Agents Platform Engineer (ведущего инженера платформы агентов) в команду ML Platform (TIGER) в отдел AI & Machine Learning.
Ваша миссия — создать платформу, которая позволит каждой продуктовой команде Doctolib один раз объявить об агенте и получить по умолчанию готового к работе в продакшене, безопасного и соответствующего нормам ИИ-агента. Вы будете работать над основополагающим уровнем, который обеспечивает работу Consultation Assistant, Phone Assistant, Health Companion и других сервисов: общим средой выполнения агентов, унифицированным шлюзом GenAI, а также инфраструктурой наблюдения и оценки, которая делает все это надежным — напрямую способствуя созданию более безопасного, быстрого и надежного ИИ для пациентов и медицинских работников по всей Европе.
Работа в технологической команде Doctolib означает создание инновационных продуктов и функций для улучшения повседневной жизни медицинских работников и пациентов.
Что вы будете делать
Ваши обязанности включают, но не ограничиваются:
- Владеть манифестом и реестром агентов — разработать единую декларативную спецификацию (навыки, инструменты, память, модель, защитные ограждения, песочница, безопасность), которая автоматически подключает любого нового агента к полной платформе, запускаемого из продуктовых интерфейсов, других агентов (A2A), по расписанию или в рабочих процессах.
- Владеть шлюзом GenAI от начала до конца (созданным на LiteLLM) — управлять маршрутизацией (включая маршрутизацию с учетом KV-кэша), отказоустойчивостью, учетом затрат, распределением расходов, пулом зарезервированной мощности и защитными ограждениями между собственными (vLLM) и управляемыми поставщиками, обслуживая несколько сотен миллионов запросов в месяц.
- Управлять инфраструктурой для длительных потоковых взаимодействий агентов — создавать надежность производственного уровня для SSE/WebSocket соединений, очередей и повторных попыток, утверждений человеком в рабочем процессе, а также снимков/возобновления работы в изолированной среде выполнения, соответствующей нашей существующей среде выполнения приложений.
- Создавать функции с поэтапным развертыванием для подсказок, моделей и конфигураций с использованием флагов функций — включая кнопку аварийного отключения и аудиторский след, который позволяет агентам безопасно работать с конфиденциальными медицинскими данными.
- Владеть надежностью платформы агентов от начала до конца — определять SLO, руководить дежурствами и реагированием на инциденты, а также создавать рабочие инструкции, включая отказоустойчивость поставщиков для шлюза GenAI.
- Создавать слой наблюдения и оценки — онлайн-трассировки и журналы, офлайн-оценки (LLM-как-судья плюс симуляторы пациентов и практиков), контролирующие CI, а также аудиторский след, соответствующий нормам, для медицинских данных.
- Проверить платформу, самостоятельно выпустив один или два эталонных агента перед тем, как продуктовые команды начнут ее использовать, и консультировать продуктовые команды по компромиссам в архитектуре агентов.
Кто вы
Прежде чем продолжить: если вы не соответствуете точно описанному профилю, но чувствуете, что это описание вакансии соответствует вашему набору навыков, мы все равно призываем вас подать заявку.
Вы отлично подойдете, если вы:
- Имеете 5+ лет опыта в разработке программного обеспечения, включая практический опыт работы с системами агентов на основе LLM (Google ADK или аналогичными), с глубоким пониманием шаблонов проектирования агентов: циклы планирования/рефлексии, вызов инструментов, управление состоянием и памятью, координация между несколькими агентами и точки контроля человека в рабочем процессе.
- Имеете опыт работы с интероперабельностью агентов и протоколами инструментов (MCP, A2A, AG-UI), концепциями плоскости управления для асинхронных или длительных систем (очереди, повторные попытки, сохранение состояния) и системами флагов функций или поэтапного развертывания, включая надежные кнопки отключения.
- Имеете опыт управления затратами и мощностями для использования LLM — маршрутизация, кэширование и планирование зарезервированных мощностей у управляемых поставщиков моделей.
- Уверены в своей способности обеспечивать надежность продакшена (SLO, реагирование на инциденты, дежурства) и ориентированы на безопасность при проектировании песочниц, определении областей разрешений и аудиторских следов для автономных систем, работающих с конфиденциальными данными.
- Обладаете отличными коммуникативными навыками и навыками сотрудничества, высокой степенью самостоятельности, прагматичным подходом к выбору между разработкой и покупкой (build-vs-buy) и комфортно себя чувствуете, работая на начальной позиции, где формирование правильного объема работ является частью задачи.
- Свободно владеете английским языком.
Было бы фантастически, если бы вы:
- Имели опыт придания агентам более богатой идентичности, памяти и знаний (долгосрочная память, хранилища артефактов или конвейеры RAG), желательно в партнерстве с командой платформы данных, или опыт создания обратной связи, которая превращает производственные трассировки в наборы данных для оценки.
- Имели опыт создания нативных абстракций Kubernetes (CRD/операторы) для декларативного управления жизненным циклом агента и/или с использованием надежных систем выполнения с сохранением состояния (например, Temporal) для длительных рабочих процессов.
- Имели опыт работы в регулируемых средах (здравоохранение, финансы, государственный сектор) и с такими фреймворками, как GDPR, HDS, ISO 27001 или SOC 2.
Наш стек
Языки программирования: Python, а также комфортное владение TypeScript/Go для SDK агентов и интеграции инструментов.
Облачные провайдеры: GCP / AWS / Azure
Оркестрация и среда выполнения агентов: Google Agent Development Kit (ADK), работающий как сервисы на нашей платформе приложений.
Протоколы агентов: MCP, A2A и AG-UI.
Флаги функций / поэтапное развертывание: Flagd (или аналогичный), включая кнопку аварийного отключения.
Шлюз GenAI: LiteLLM (полностью поддерживается этой командой) — маршрутизация, отказоустойчивость, учет затрат, распределение расходов, защитные ограждения, пул зарезервированной мощности (Azure OpenAI PTUs, Vertex AI GSUs, AWS Bedrock Provisioned Throughput).
Отслеживание экспериментов и реестр моделей: MLflow.
Оценка LLM и наблюдение: Braintrust и Datadog LLM Observability, плюс распределенное отслеживание вызовов инструментов и путей принятия решений агентом.
Контейнеризация / Оркестрация: Kubernetes (GKE / EKS), Docker, Helm, Kustomize.
Инфраструктура как код: Terraform.
Наблюдение: Datadog.
И любой другой инструмент, который вы сочтете relevant!
Жизнь в Doctolib Tech
Наши решения построены на единой облачной платформе, которая поддерживает веб- и мобильные интерфейсы, несколько языков и адаптирована к требованиям стран и медицинских специальностей.
Наш стек состоит из Rails, TypeScript, Java, Python, Kotlin, Swift и React Native.
Мы этично используем ИИ в наших продуктах для расширения возможностей пациентов и медицинских работников. Узнайте о нашем видении ИИ здесь.
Хотите узнать больше о нашей технологической культуре и среде? Посетите сайт Doctolib Tech.
Что мы предлагаем
- Бесплатная комплексная медицинская страховка (базовый пакет) для вас и ваших детей.
- 25 дней оплачиваемого отпуска в год, плюс до 14 дней RTT (возмещение рабочего времени).
- Бесплатные услуги по охране психического здоровья и коучингу через нашего партнера Moka.care.
- Возможность работать из-за границы до 10 дней в год благодаря нашей политике дней гибкости.
- Обеденные ваучеры (карта Swile) на сумму 8,50 евро в рабочий день, из которых 4,50 евро покрывает Doctolib.
- Субсидия от рабочего совета для частичной компенсации членства в спортивном клубе или творческом кружке.
- 50% возмещение стоимости подписки на общественный транспорт.
- Программа ParentCare: полное покрытие зарплаты (100%) в течение первого месяца отпуска по случаю рождения ребенка и 75% во второй, покрываемое Doctolib.
- Участие в долгосрочной программе разделения ценности сотрудников Doctolib под названием DoctoGrowth.
- Для опекунов и работников с ограниченными возможностями — пакет, включающий адаптацию политики удаленной работы, дополнительные дни отпуска по медицинским показаниям и психологическую поддержку.
- Поддержка при переезде в случае международной мобильности.
- Доступ к лучшим ИИ-инструментам для кодирования, разработки и специальному обучению.
Наш процесс собеседования
- HR-интервью по телефону (45 минут).
- Собеседование с нанимающим менеджером (1 час).
- Кейс-стади и представление решения (1 час).
- Поведенческое интервью (1 час 30 минут).
- По крайней мере, одна проверка рекомендаций.
Мы хотим, чтобы ваш опыт был ясным, уважительным и прозрачным. Узнайте больше о нашем процессе найма на нашей странице опыта кандидата.
Детали вакансии
- Постоянная позиция.
- Технический стек: Python, LiteLLM, Google ADK, Kubernetes.
- Полный рабочий день.
- Париж, Франция.
- Гибридный формат работы (до 2 удаленных дней в неделю).
- Дата начала: как можно скорее.
Мы приветствуем всех
В Doctolib мы стремимся улучшить доступ к здравоохранению для всех. Это отражается в нашем процессе подбора персонала. Мы оцениваем кандидатов исключительно на основе квалификации и мотивации, без какой-либо формы дискриминации.
Чем больше разнообразных идей будет услышано, тем больше наш продукт действительно улучшит здравоохранение для всех. Вы можете подать заявку в Doctolib независимо от вашего пола, религии, возраста, сексуальной ориентации, этнической принадлежности или инвалидности.
Для обеспечения равных возможностей мы просим вас исключить личную информацию (например, фотографии, возраст) из ваших заявок. Если вам требуется какая-либо помощь, пожалуйста, сообщите нам, чтобы мы могли оказать поддержку во время процесса найма.
Присоединяйтесь к нам в построении системы здравоохранения, о которой мы все мечтаем!
Ваша конфиденциальность данных
Вся предоставленная информация обрабатывается Doctolib для управления заявками. Подробности обработки данных см. здесь: France. Пожалуйста, свяжитесь с hr.dataprivacy(at)doctolib.com для получения информации или для реализации ваших прав.
