Удаленная работа · Senior

О Dwelly

Dwelly создает операционную систему на базе ИИ для аренды жилой недвижимости. Ее растущая сеть агентств предоставляет ИИ реальные данные, постоянную обратную связь и контроль над полными рабочими процессами, делая исключительный сервис стандартом для арендодателей и арендаторов. Сегодня Dwelly управляет более чем 15 000 объектами недвижимости и валовым оборотом в размере 470 миллионов долларов, что делает ее одним из десяти крупнейших операторов аренды в Великобритании. Компания привлекла 263 миллиона долларов.

Мы — быстрорастущая, ориентированная на продукт компания, поддерживаемая инвесторами высшего уровня и руководимая командой с глубоким опытом в сфере недвижимости, технологий и операций.

Краткое описание вакансии

Мы ищем Applied AI Engineer, который поможет создавать агентную инфраструктуру, обеспечивающую автоматизацию в Dwelly. Наша модель роста основана на приобретениях. Каждое приобретаемое нами агентство приносит новые операционные рабочие процессы, устаревшие процессы и ручной труд. Если мы будем управлять каждым новым агентством вручную, экономика модели нарушится. Наша способность масштабироваться зависит от превращения сложных операционных процессов в надежные системы на базе ИИ и автоматизированные системы.

У нас уже есть успешные потоки на базе ИИ, работающие в Tenant Find и Property Management. Они работают и приносят реальные бизнес-результаты. Но они были созданы быстро и как отдельные системы.

Следующая задача — объединить эти подходы: создать повторно используемую агентную инфраструктуру, установить надежный уровень оценки и наблюдаемости, а также создать системы, которые позволят нам быстро и надежно автоматизировать новые рабочие процессы по мере масштабирования Dwelly.

Это не роль исследователя ИИ. Вы будете создавать системы ИИ, которые работают внутри реального бизнеса и должны надежно функционировать в производственной среде.

Ключевые обязанности

1. Агентная инфраструктура

• Проектирование и создание основных примитивов для наших агентных систем, включая память, управление контекстом, вызов инструментов, оркестрацию и петли обратной связи.
• Переход от разовых ИИ-решений к повторно используемой инфраструктуре, где новые рабочие процессы могут внедряться быстро и с предсказуемой надежностью.

2. Оценка и наблюдаемость

• Создание системы оценки, которая позволит нам понять, как работают наши агенты, и почему они достигают успеха или терпят неудачу.
• Сделать тестирование, трассировку, отладку и оценку ИИ-систем столь же фундаментальными для нашего инженерного процесса, как модульное тестирование традиционного программного обеспечения.
• Разработка систем, которые позволят нам уверенно оценивать агентный рабочий процесс перед развертыванием в производственной среде.

3. Агентная разработка

• Продвижение использования LLM для создания самого программного обеспечения.
• Создание рабочих процессов, где кодирующие агенты и специализированные субагенты могут исследовать репозитории, вносить изменения, просматривать архитектуру, проверять соглашения, выполнять оценки и итерировать с минимальной человеческой координацией.
• Широкое использование агентных рабочих процессов разработки в вашей повседневной работе.

4. Оркестрация

• Проектирование систем, в которых специализированные агенты, инструменты, детерминированное программное обеспечение и люди эффективно работают вместе.
• Понимание того, когда проблему следует решать с помощью LLM, когда традиционное программное обеспечение является лучшим решением, а когда несколько скоординированных агентов могут существенно улучшить результат.

5. Операционная автоматизация

• Выступать в качестве связующего звена между сложными операционными рабочими процессами и инжинирингом.
• Тесно сотрудничать с нашими операционными и продуктовыми командами, чтобы понять, как на самом деле происходит работа в приобретенных агентствах, выявить наиболее эффективные возможности для автоматизации и превратить их в надежные производственные системы.

6. Архитектурное влияние

• Помогать определять архитектурные шаблоны, которые мы используем для агентных систем по мере масштабирования компании.
• Вы не будете присоединяться как 20-й инженер к устоявшейся ИИ-платформе. Вы будете одним из первых ключевых членов команды со значительным влиянием на наш технический подход, инструментарий и инженерные стандарты.

Квалификация и предпочтительный опыт

• Сильный опыт в области разработки программного обеспечения с опытом самостоятельного внедрения сложных систем от идеи до продакшена.
• Практический опыт создания систем ИИ или агентных систем, которые работали в производственной среде.
• Опыт работы с реальными проблемами ИИ, такими как надежность, задержка, управление контекстом, режимы сбоев, оценка и наблюдаемость.
• Глубокое понимание агентов, использования инструментов, структурированных выводов, управления контекстом, оркестрации, оценки и петель обратной связи.
• Продвинутое практическое использование современных LLM — не просто случайное использование ChatGPT или Claude, а понимание того, как строить надежные рабочие процессы вокруг вероятностных систем.
• Опыт использования кодирующих агентов и агентных рабочих процессов разработки как части вашего собственного инженерного процесса.
• Опыт декомпозиции сложных инженерных задач между агентами или специализированными субагентами и проектирования механизмов для проверки и улучшения их результатов.
• Сильное архитектурное суждение и способность решать, когда использовать LLM, детерминированное программное обеспечение, вмешательство человека или комбинацию подходов.
• Опыт работы с TypeScript / Node.js или сильный опыт создания систем ИИ на Python с возможностью и желанием применять эти знания в среде, ориентированной на TypeScript.
• Высокая степень самостоятельности, ответственности и уверенность в принятии решений в условиях неопределенности.
• Сильное продуктовое суждение и способность связывать технические решения с операционными и бизнес-результатами.
• Сильные коммуникативные навыки и свободное владение английским языком.
• Менталитет стартапа: устойчивость, адаптивность и способность преуспевать в быстро меняющейся среде.

Что мы НЕ подразумеваем под «опытом в области ИИ»

Для этой роли опыт в области ИИ НЕ означает:

• Использование ChatGPT для генерации фрагментов кода.
• Добавление одного вызова API LLM в приложение.
• Создание оболочки промпта и называние ее агентом.
• Слепое принятие всего, что генерирует кодирующий агент.

Мы ищем инженеров, которые думают в терминах агентов, инструментов, контекста, оркестрации, оценки, петель обратной связи и сотрудничества человека и машины — и которые уже применяют эти концепции в своей повседневной инженерной работе.

Что такое успех

В течение ваших первых 12 месяцев:

• Надежность: Мы сможем развернуть новый агентный рабочий процесс и понять, как он будет работать до его поступления в производственную среду, благодаря наличию надежных систем оценки и наблюдаемости.
• Скорость: Интеграция процессов из вновь приобретенных агентств займет дни, а не недели, благодаря стандартизированной библиотеке повторно используемых агентных примитивов.
• Эффективность: Значительная часть повторяющейся операционной работы будет автоматизирована, что позволит нашим командам сосредоточиться на тех областях, где человеческое суждение и взаимодействие приносят наибольшую пользу.
• Инженерное преимущество: Агентные рабочие процессы значительно повысят скорость и качество разработки, тестирования и эволюции программного обеспечения нашей инженерной командой.

Технологический стек

TypeScript (Основной) · Node.js · PostgreSQL · Оркестрация LLM · Агентные рабочие процессы

Почему это может вам не подойти

Эта роль, вероятно, вам не подойдет, если:

• Вы в основном хотите исследовать новые модели, читать последние статьи или обучать собственные модели. Мы прагматичные строители, а не лаборатория исследований ИИ.
• Вы предпочитаете работать по четко определенному бэклогу, где кто-то другой определяет, что должно быть построено.
• Вам нравится прототипировать ИИ-системы, но вы менее заинтересованы в менее гламурной работе, необходимой для обеспечения их надежности — оценке, логировании, обработке ошибок, наблюдаемости, инфраструктуре и операционных граничных случаях.
• Вы видите ИИ в первую очередь как функцию, а не как новый способ проектирования и построения системного программного обеспечения.

Компенсация и льготы

• Роль полностью удаленная, что обеспечивает гибкость и беспрепятственное сотрудничество с нашей географически распределенной командой.
• Конкурентоспособная заработная плата с возможностью получения опционов на акции в зависимости от производительности, признавая исключительный вклад в наш успех по интеграции.