Staff Engineer, Agentic AI

Компенсация: $160K - $200K в год

LeanData помогает самым быстрорастущим компаниям мира автоматизировать, упрощать и ускорять получение дохода.

Мы ищем Staff Engineer с опытом создания систем Agentic AI, который поможет проектировать и запускать в продакшн мультиагентные системы, лежащие в основе новой платформы LeanData с автономными агентами для отделов продаж и маркетинга.

Это индивидуальная роль уровня Staff с ответственностью на уровне основателей. Вы будете тесно сотрудничать с руководством инженерного и продуктового отделов для определения и построения архитектуры сложной мультиагентной системы, способной анализировать данные о работе отделов продаж и маркетинга и надежно действовать в корпоративном масштабе. Это старшая техническая позиция — любой инженер может дать команду агенту на создание чего-либо; мы ищем людей, которые знают, как проектировать и запускать в продакшн рабочие агентные системы, которые безопасно работают при подключении к реальным системам данных клиентов, и которые глубоко размышляют о лучших практиках создания продакшн агентных систем. Мы знаем, что практически каждый кандидат на эту должность создавал агентные системы — мы будем спрашивать, как вы убедились, что созданные вами системы работают.

Эта роль подчиняется Директору по инжинирингу — AI и машинному обучению, и базируется в нашем офисе в Санта-Кларе, Калифорния. Вы обязаны присутствовать в офисе по понедельникам и средам каждую неделю.

Что вы будете делать

• Проектировать и создавать мультиагентные системы, способные работать со сложными, «грязными» структурами данных и различными политиками для безопасной записи в критически важные хранилища данных клиентов

• Устанавливать шаблоны и лучшие практики, которые помогут всей команде создавать лучше и быстрее

• Циклы управления агентами и планирование, графы оркестрации и инструменты, которые они вызывают, а также координация, передача задач, состояние и долговечность между агентами

• Создавать безопасный путь обратной записи, который применяет решения агента к реальным системам клиента без повреждения данных

• Измерять, тестировать и оценивать все, что вы выпускаете: создавать тестовые случаи, критерии оценки и регрессионные тесты, которые доказывают, что изменение улучшило агента

• Ограничения для агентных систем

• Интегрировать передовые LLM за абстракцией, не зависящей от модели, с маршрутизацией по задачам, стоимости и задержке; отвечать за стоимость, задержку и надежность вашей поверхности, и создавать шаблоны, которые позволят команде быстрее создавать агентов

Требования

• 4+ года опыта создания продакшн систем, включая 2+ года опыта запуска LLM-систем или агентных систем

• Вы запускали клиентские LLM-системы или агентные системы, от которых зависят реальные пользователи, и можете объяснить, как они выходили из строя и как вы их исправляли

• Высокая инициативность: вы определяете объем работ, расставляете приоритеты и запускаете без ожидания разрешения

• Способность рассуждать, принимать решения и действовать в условиях неопределенности

• Сильный, актуальный Python (TypeScript или Go как бонус)

• Опыт работы с современными фреймворками/оркестраторами агентов (например, LangGraph или SDK агентов), вызовами инструментов/функций, структурированными выводами, поиском (RAG) и управлением контекстом/памятью

• Прочные фундаментальные знания системного инжиниринга (параллелизм, распределенные системы, состояние, задержка и стоимость в масштабе), а также навыки отладки глубоких, недетерминированных сбоев в многошаговых трассах агентов

Бонусные баллы, если у вас есть

• Опыт работы с API Salesforce (Bulk 2.0, Composite, Pub/Sub) или другим крупным, «грязным» корпоративным источником данных

• Опыт работы основателем или инженером-основателем, или участие в разработке инструментов с открытым исходным кодом для агентов или LLM

Компенсация

Зарплата для этой должности составит от $160 000 до $200 000 базовой ставки плюс опционы.