О DevRev В DevRev мы создаем будущее работы с помощью Computer — вашего ИИ-помощника. В отличие от традиционных инструментов, Computer объединяет все ваши источники данных, инструменты и рабочие процессы в единую платформу, готовую к работе с ИИ, предоставляя сотрудникам аналитические данные в режиме реального времени, проактивные предложения и мощные агентские действия. Он расширяет возможности вашего существующего программного обеспечения с помощью нативных ИИ-приложений и агентов, которые работают вместе с вашими командами и клиентами — обновляя рабочие процессы, координируя действия между командами и устраняя повторяющуюся работу. Мы называем это командным интеллектом: сотрудничество человека и ИИ, которое разрушает барьеры, вновь объединяет людей и дает вам возможность решать более крупные проблемы. При поддержке Khosla Ventures и Mayfield, привлекших более 150 миллионов долларов, DevRev пользуется доверием глобальных компаний в различных отраслях.

О вакансии В качестве инженера внедрения (Forward Deployed Engineer) в DevRev вы будете тесно сотрудничать с нашей командой по работе с клиентами (pre- and post-sales), разрабатывая решения на базе основной платформы с использованием приложений, написанных на TypeScript, JavaScript, Python и т. д. Одной из ключевых функций этой роли является создание графа знаний (Knowledge Graph), который включает интеграцию DevRev с другими SaaS и не-SaaS системами через веб-хуки и API и/или архитектуры реального времени. Вам предстоит использовать свою креативность и опыт для разработки и формирования подходов к использованию ИИ, аналитики и рабочих процессов в процессах клиентов.

Что вы будете делать

• Взаимодействие с клиентами: 30% работы напрямую с клиентами.
• Кодирование и интеграция: 70-80% практической технической реализации.
• Создание и внедрение решений: Проектирование, разработка и запуск ИИ-агентов, интеграций и автоматизаций, которые связывают DevRev с существующими технологическими стеками и рабочими процессами клиентов.
• Интеграция систем: Соединение DevRev с SaaS и не-SaaS платформами через API, веб-хуки и архитектуры реального времени для бесшовного потока данных.
• Оптимизация производительности ИИ: Применение prompt engineering, тонкая настройка семантических поисковых систем и использование генеративных ИИ-техник для повышения точности агентов и улучшения пользовательского опыта.
• Владение данными и аналитикой: Написание SQL-запросов, выполнение анализа данных и создание дашбордов для получения аналитических данных, которые помогают клиентам принимать решения.
• Прототипирование и итерации: Разработка быстрых прототипов (proof-of-concept), проведение демонстраций в прямом эфире и доработка решений на основе отзывов клиентов и заинтересованных сторон.
• Руководство межфункциональным взаимодействием: Поддержание постоянных каналов связи с клиентами, отделами разработки, продукта, поддержки клиентов и продаж для обеспечения согласованности.
• Руководство техническим внедрением: Изучение и освоение новых инструментов, а затем руководство клиентами в критически важных рабочих процессах, таких как интеграция репозиториев кода и расширенные конфигурации.
• Готовность к командировкам: Готовность к командировкам до 30% для выполнения работ на местах, проведения технических семинаров и взаимодействия с клиентами.

Что вы принесете с собой

• Опыт: 3+ года в разработке программного обеспечения, системной интеграции или платформенной инженерии. Опыт взаимодействия с клиентами будет плюсом.
• Образование: Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, инженерии или смежной технической области.
• Навыки программирования: Уверенное владение TypeScript/JavaScript, Python, структурами данных и алгоритмами. (Желательно: Go)
• Прикладные знания ИИ: Знакомство с большими языковыми моделями (LLM), prompt engineering, фреймворками, такими как RAG и function calling, а также создание evals для проверки агентских ИИ-решений.
• Экспертиза в интеграции: Глубокий опыт крупномасштабной синхронизации данных (односторонняя и двусторонняя), паттернов интеграции API (REST, GraphQL, webhooks) и событийно-ориентированных архитектур/архитектур pub/sub.
• Облачные технологии и развертывание: Практический опыт развертывания на бессерверных платформах и платформах edge (AWS Lambda, Google Cloud Functions) с современными DevOps практиками (CI/CD, контейнеры, observability).
• Преобразование данных: Навыки в области сопоставления данных, согласования схем и работы с гетерогенными системами. Понимание моделирования данных и графовых структур данных.
• Observability: Опыт внедрения четкого логирования, оперативного отображения ошибок и телеметрии для ускорения отладки и решения проблем.
• Контекстно-зависимые системы: Знакомство с Model Context Programming (MCP) для создания адаптивных, контекстно-зависимых интеграций.
• Решение проблем: Богатый опыт диагностики и устранения как технических, так и нетехнических препятствий для продвижения проектов вперед.
• Документация: Опыт написания лаконичной, хорошо структурированной документации, поддерживающей долгосрочное понимание командой и бесшовное внедрение.
• Коммуникация: Отличные навыки письменного и устного общения для изложения технических концепций инженерам, продуктовым командам и бизнес-стейкхолдерам.