AI Experience Engineer (Conversational AI)

AI Experience Engineer отвечает за полный жизненный цикл взаимодействия наших клиентов с AI-агентом Upgrade в чате, по телефону и электронной почте: создание, оптимизация, обработка крайних случаев и увеличение уровня удержания. Они создают сценарии с помощью no-code инструментов Sierra, сотрудничают с продуктовыми группами Upgrade для внедрения их сервисных потоков в агента и несут ответственность за то, насколько безопасно, точно и без участия человека агент решает проблемы клиентов. Мы нанимаем AI Experience Engineer для управления клиентским AI-агентом Upgrade. Вы будете находиться на стыке инженерии, продукта и клиентских операций. Вы будете преобразовывать сервисные рабочие процессы, такие как оплата, проверка деталей кредита, обновление адреса или включение автоплатежа, в рабочие сценарии и постоянно улучшать их после запуска. Вы будете создавать и управлять сценариями от начала до конца, от первого черновика до стабильного состояния. Работа предполагает как создание, так и анализ: проектирование потока, обработка крайних случаев, чтение транскриптов и постоянное повышение уровня удержания. Удержание, CSAT, качество передачи и уровень галлюцинаций — ваши метрики. В течение первого года вы будете отвечать за портфель сценариев по всем продуктам (Персональные кредиты, Карты, BNPL, HELOC, Депозиты) и поможете установить стандарты того, как Upgrade создает, тестирует и запускает AI-опыт. Наши основные технологии Sierra Agent Studio (no-code сценарии), симуляции Sierra и аналитика разговоров, GraphQL и REST API (в качестве инструментов для сценариев), Genesys (передача звонков в контакт-центр), SumoLogic, Grafana, SQL, JavaScript/TypeScript, Claude и другие LLM-инструменты.

• Создание сценариев: проектирование и создание сценариев Sierra в Agent Studio для чата, голоса и электронной почты, от исследования с операционными командами до запуска в производство • Оптимизация: еженедельный просмотр транскриптов, записей и аналитики, выявление сбоев или передач разговоров и внесение исправлений в логику сценариев, инструкции и знания • Обработка крайних случаев: картирование негативных сценариев (неудачные платежи, несоответствие личности, просроченные счета, неподдерживаемые запросы) и обеспечение того, чтобы каждый из них заканчивался правильным ответом или корректной передачей • Удержание: управление целевыми показателями удержания и CSAT по каждому сценарию, проведение поэтапных развертываний (1% → 100%) и приоритизация работы, которая наиболее эффективно влияет на эти показатели • Партнерство с продуктами: сотрудничество с продуктовыми группами (Персональные кредиты, Карты, BNPL, Депозиты) для определения масштаба новых сценариев, поддержания актуальности сценариев при изменении продуктов и определения API, необходимых агенту • Безопасность и соответствие требованиям: применение многоуровневой аутентификации и верификации, соблюдение нормативных требований и защитных мер от галлюцинаций и ответов вне политики • Передачи: проектирование передач к операторам-людям в Genesys с точными сводками и контекстом аутентификации • Тестирование: создание симуляций и регрессионных наборов, чтобы каждое изменение сценария сопровождалось доказательством того, что оно не нарушило существующее поведение • Мониторинг: отслеживание задержек, ошибок и отказов в SumoLogic и Grafana, и управление оповещениями • Настройка голоса: задержка, слова-паразиты, прерывания, личность и тон • Взаимодействие с Sierra: быть техническим владельцем с нашей стороны, эскалировать проблемы платформы и формировать запросы на дорожную карту

• 3–5 лет опыта в Frontend Software Engineering или эквивалентный опыт в ролях Solutions Engineering, Conversational AI или Technical Product • Практическое знание поведения LLM-агентов: инструкции, вызовы инструментов, извлечение знаний и точки их сбоя • Опыт создания оценок для недетерминированных систем: тестовые наборы, симуляции, LLM-как-судья, регрессионные барьеры • Достаточная техническая глубина для чтения спецификаций API, работы с бэкенд-инженерами над интеграциями REST и GraphQL, а также для рассуждений об авторизации и правах доступа • Практическое знание JavaScript/TypeScript, с возможностью создавать и поддерживать кодированные сценарии и интегрировать API в платформы разговорного ИИ • Продуктовый и клиентский подход: вы понимаете операционные процедуры, читаете транскрипты, заботитесь о тоне и измеряете успех по тому, было ли решено проблема клиента • Ответственность в продакшене: развертывания, мониторинг, анализ логов и реагирование на инциденты • Четкое изложение мыслей и способность работать с не-инженерами из отделов операций, соответствия требованиям и юридического отдела

• Конкурентоспособная зарплата (140 000–180 000 канадских долларов) и план опционов на акции • Оплачиваемое медицинское, стоматологическое и офтальмологическое страхование • Гибкий PTO • Возможности для профессионального роста и развития • Оплачиваемый родительский отпуск • Инициативы по здоровью и благополучию