Используем cookie для работы сайта и статистики. «Хорошо» разрешит ещё и запись сессий.
Tubi
Торонто, Канада5 месяцев назад
227 200 – 324 500 USD
в год
Грейд
Staff
Опыт работы
от 8 лет
Формат работы
Гибрид
Тип занятости
Полная занятость
Уровень английского
B2, выше среднего
Письмо на почту или сообщение рекрутеру в Telegram
Мы ищем старшего инженера (Staff Engineer) для управления технической эволюцией наших бизнес-платформ, ориентированных на ИИ, которые в настоящее время поддерживают операции по доходу от рекламы, такие как межсистемная аналитика, автоматизация рабочих процессов и понимание документов. Хотя домен уже поддерживает трафик в производственной среде и активных пользователей, остаются значительные архитектурные проблемы: как неиндетерминированные ИИ могут быть эффективно интегрированы в рабочие процессы, где бизнес-результаты зависят от высокой точности? Кроме того, как следует структурировать границы системы на этом этапе быстрой интеграции и разработки платформы? В этой роли вы столкнетесь с этой неопределенностью лицом к лицу — определяя архитектурные шаблоны, реализуя их в производстве и проверяя их эффективность. О команде: Команда внутренних инструментов Tubi находится на переднем крае интеграции ИИ, разрабатывая все: от ресурсов для разработчиков до производственных ИИ для бизнес-операций. Мы — группа, ответственная за превращение ИИ из эксперимента в операционную возможность: обучение, инфраструктура, агент-разработчик и бизнес-системы на базе ИИ. Инженеры работают с высокой степенью ответственности и автономии, сотрудничая в принятии общих архитектурных решений и инфраструктуры ИИ. Tubi — это бесплатный стриминговый сервис, созданный для каждого фэндома, которым пользуются более 100 миллионов активных пользователей в месяц. Tubi предлагает крупнейшую в мире коллекцию голливудских фильмов и сериалов, тысячи историй от авторов и сотни оригинальных материалов Tubi, созданных для самых увлеченных поклонников. Штаб-квартира Tubi находится в Сан-Франциско, компания была основана в 2014 году и входит в состав Tubi Media Group, подразделения Fox Corporation.
Определять и развивать техническую архитектуру платформы ИИ — охватывающую конвейеры извлечения данных, оценку достоверности, агрегацию межсистемных данных и уровни аналитики, ориентированные на пользователя. Убедитесь, что системы модульны, тестируемы и поддаются дальнейшему развитию. Взять на себя ответственность за самые сложные подсистемы платформы и самые трудные задачи проектирования: надежность при недетерминизме, интеграция между разнородными источниками данных и постепенная автоматизация с соответствующими человеческими этапами контроля. Установить четкие границы системы и контракты на интеграцию с соседними платформами. Проектировать интерфейсы, устойчивые к эволюции схем и организационным изменениям. Последовательно выпускать продукт. Превращать неоднозначные требования в работающее программное обеспечение, которое пользователи видят и которому доверяют. Отдавать предпочтение итерациям и измеримому прогрессу, а не длительным этапам проектирования. Развивать системы ИИ платформы от ранних стадий до производственного уровня: систематическая валидация, циклы обратной связи, улучшающие точность с течением времени, и принципиальное управление затратами. Повышать инженерный уровень посредством обзора кода, обсуждения дизайна и парной работы. Предоставлять четкий технический анализ, когда руководству необходимо понять компромиссы, осуществимость или риски.
Основные квалификации (Обязательно) 8+ лет опыта в разработке программного обеспечения, с подтвержденной способностью полностью управлять и доставлять сложные системы — от проектирования до эксплуатации в производственной среде. Глубокие знания в области проектирования распределенных систем, отказоустойчивости и создания надежных систем из ненадежных компонентов. Прочные основы полностековой инженерии. Наш стек: Node.js/TypeScript (backend, Express), React/TypeScript (frontend), PostgreSQL с Drizzle ORM, Python для компонентов конвейера ML, API OpenAI и Google Gemini. Подтвержденное стремление к выпуску продукта. Опыт превращения неоднозначных проблем в работающие системы в разумные сроки — не только дизайны или предложения. Хорошее техническое суждение в условиях неопределенности. Прагматичные компромиссы, понимание того, когда "достаточно хорошо" — это правильно, и избегание излишнего инжиниринга, когда проблема этого не требует.
Опыт проектирования систем, обрабатывающих недетерминированные или вероятностные выходные данные (модели ML, конвейеры LLM или аналогичные) с соответствующей оценкой достоверности и стратегиями резервирования. Знакомство с шаблонами приложений LLM: инжиниринг подсказок, оркестрация нескольких моделей, использование инструментов агентами и оптимизация затрат для больших объемов рабочих нагрузок LLM. Опыт работы с Document AI или извлечением структурированных данных из неструктурированных источников (документы, изображения, естественный язык) в больших масштабах. Опыт работы в сфере ad tech, управления доходами или медиа-операций — управление заказами, логика ценообразования, жизненный цикл сделок. Опыт построения систем на основе разнородных корпоративных источников данных с различными уровнями актуальности, схемами и шаблонами доступа. Мандат ИИ Tubi ожидает, что инженеры всех уровней будут использовать инструменты ИИ (Claude Code, Codex, Cursor, интеграции MCP) для ускорения доставки, тестирования и документирования. В частности, для этой роли ИИ выходит за рамки — это не функция на данной платформе, а причина ее существования. Вам не нужно быть экспертом по ИИ, но вы должны быстро освоить глубокое владение языком и применять его с соблюдением производственных стандартов: Инженерия доверия: создание систем, в которых операторы могут постепенно делегировать полномочия ИИ — и где радиус поражения ограничен, когда ИИ ошибается. ИИ как рычаг: рассмотрение ИИ как множителя силы для небольшой команды. Системы, которые вы создадите, должны измеримо расширять возможности команды. Дисциплина затрат: рассмотрение расходов на ИИ как инженерной проблемы — оптимизация точности в расчете на доллар, а не только точности. Прагматичное внедрение: оценка новых возможностей глазами создателя — что использовать сейчас, что является хайпом, чего стоит подождать.
Компенсация (высокозатратные рынки труда, такие как, но не ограничиваясь Лос-Анджелесом, Нью-Йорком и Сан-Франциско): 227 200 – 324 500 долларов США в год
В соответствии с требованиями штатов и местных законов о раскрытии информации о заработной плате, диапазон заработной платы для этой должности, с окончательной суммой предложения, зависящей от образования, навыков, опыта и местоположения, указан ниже ежегодно. Эта должность также имеет право на ежегодный дискреционный бонус, долгосрочный стимулирующий план и различные льготы, включая медицинское, стоматологическое и офтальмологическое страхование, страхование, план 401(k), оплачиваемый отпуск и другие льготы в соответствии с применимыми документами плана. Высокозатратные рынки труда, такие как, но не ограничиваясь Лос-Анджелесом, Нью-Йорком и Сан-Франциско 227 200 – 324 500 долларов США Tubi является подразделением Fox Corporation, и сводная информация о льготах для сотрудников FOX, представленная здесь, охватывает большинство льгот для сотрудников в США. Следующие различия ниже описывают различия между льготами Tubi и FOX: Для сотрудников Tubi в США, не являющихся наемными работниками, сводка льгот для сотрудников FOX точно отражает информацию об отпуске и больничных. Для всех наемных/освобожденных сотрудников, вместо политики отпусков FOX, Tubi предлагает гибкую политику отпусков для управления всеми личными делами. Для всех штатных, постоянных сотрудников, вместо оплачиваемого отпуска по уходу за ребенком FOX, Tubi предлагает щедрую программу отпуска по уходу за ребенком, которая позволяет родителям двенадцать (12) недель оплачиваемого отпуска по уходу за ребенком в течение первого года рождения, усыновления, суррогатного материнства или помещения ребенка под опеку, в дополнение к применимым государственным программам отпуска и политике краткосрочной нетрудоспособности FOX. Это время на 100% оплачивается за счет комбинации любых применимых государственных, городских и федеральных отпусков и программ возмещения заработной платы, в дополнение к взносам, сделанным Tubi. Для всех штатных, постоянных сотрудников Tubi предлагает ежемесячную компенсацию расходов на оздоровление.
Compensation (High cost labor markets such as but not limited to Los Angeles, New York City, and San Francisco): 227,200 – 324,500 USD per year
About the Role: We are looking for a Staff Engineer to steer the technical evolution of our AI-centric business platforms, which currently prioritize ad revenue operations such as cross-system intelligence, workflow automation, and document understanding. While the domain already supports live production traffic and active users, significant architectural challenges remain: how can non-deterministic AI be effectively integrated into workflows where business outcomes depend on high accuracy? Furthermore, how should system boundaries be structured during this phase of rapid platform integration and development? In this role, you will confront this ambiguity head-on—defining architectural patterns, implementing them in production, and validating their effectiveness. About the Team: Tubi’s Internal Tools team is at the forefront of AI integration, developing everything from developer resources to production-grade AI for business operations. We are the group responsible for turning AI from an experiment into an operating capability: training, infrastructure, developer agents, and AI-powered business systems. Engineers operate with high ownership and autonomy, collaborating on shared architectural decisions and AI infrastructure. What You'll Do: Define and drive the technical architecture of the AI platform — spanning extraction pipelines, confidence scoring, cross-system data aggregation, and user-facing intelligence layers. Ensure systems are modular, testable, and evolvable. Own the platform's most complex subsystems and hardest design problems: reliability under non-determinism, integration across heterogeneous data sources, and progressive automation with appropriate human-in-loop gates. Establish clear system boundaries and integration contracts with adjacent platforms. Design interfaces that are resilient to schema evolution and organizational change. Ship consistently. Turn ambiguous requirements into working software that users see and trust. Bias toward iteration and measurable progress over extended design phases. Mature the platform’s AI systems from early-stage to production-grade: systematic validation, feedback loops that improve accuracy over time, and principled cost management. Raise the engineering bar through code review, design discussions, and pairing. Provide clear technical analysis when leadership needs to understand trade-offs, feasibility, or risk. Your Background: Core Qualifications (Must-Haves) 8+ years of software engineering experience, with demonstrated ability to own and deliver complex systems end-to-end — from design through production operation. Deep expertise in distributed systems design, fault tolerance, and building reliable systems from unreliable components. Strong full-stack engineering fundamentals. Our stack: Node.js/TypeScript (backend, Express), React/TypeScript (frontend), PostgreSQL with Drizzle ORM, Python for ML pipeline components, OpenAI and Google Gemini APIs. Demonstrated bias toward shipping. Track record of turning ambiguous problems into working systems on a reasonable timeline — not just designs or proposals. Good technical judgment under uncertainty. Pragmatic trade-offs, knowing when "good enough" is right, and not over-engineering when the problem doesn't call for it. Preferred Qualifications (Nice-to-Haves) Experience designing systems that handle non-deterministic or probabilistic outputs (ML models, LLM pipelines, or similar) with appropriate confidence scoring and fallback strategies. Familiarity with LLM application patterns: prompt engineering, multi-model orchestration, agentic tool use, and cost optimization for high-volume LLM workloads. Experience with document AI or structured data extraction from unstructured sources (documents, image, natural language) at scale. Background in ad tech, revenue operations, or media operations — order management, pricing logic, deal lifecycle. Experience building over heterogeneous enterprise data sources with varying freshness, schemas, and access patterns. The AI Mandate Tubi expects engineers at all levels to leverage AI tools (Claude Code, Codex, Cursor, MCP integrations) to accelerate delivery, testing, and documentation. For this role specifically, AI goes further — it is not a feature on this platform but the reason the platform exists. You don't need to arrive as an AI expert, but you need to develop deep fluency quickly and apply it with production-grade discipline: Trust Engineering: Building systems where human operators can progressively delegate to AI — and where the blast radius is contained when AI is wrong. AI as Leverage: Thinking about AI as a force multiplier for a small team. The systems you build should measurably expand what the team can accomplish. Cost Discipline: Treating AI spend as an engineering problem — optimizing for accuracy per dollar, not just accuracy alone. Pragmatic Adoption: Evaluating new capabilities with a builder's eye — what to use now, what's hype, what to wait for. Pursuant to state and local pay disclosure requirements, the pay range for this role, with final offer amount dependent on education, skills, experience, and location is listed annually below. This role is also eligible for an annual discretionary bonus, long-term incentive plan, and various benefits including medical/dental/vision, insurance, a 401(k) plan, paid time off and other benefits in accordance with applicable plan documents. High cost labor markets such as but not limited to Los Angeles, New York City, and San Francisco $227,200 — $324,500 USD Tubi is a division of Fox Corporation, and the FOX Employee Benefits summarized here, covers the majority of all US employee benefits. The following distinctions below outline the differences between the Tubi and FOX benefits: For US-based non-exempt Tubi employees, the FOX Employee Benefits summary accurately captures the Vacation and Sick Time. For all salaried/exempt employees, in lieu of the FOX Vacation policy, Tubi offers a Flexible Time off Policy to manage all personal matters. For all full-time, regular employees, in lieu of FOX Paid Parental Leave, Tubi offers a generous Parental Leave Program, which allows parents twelve (12) weeks of paid bonding leave within the first year of birth, adoption, surrogacy, or foster placement of a child in addition to applicable government leave program(s) and FOX’s short-term disability policy. This time is 100% paid through a combination of any applicable state, city, and federal leaves and wage-replacement programs in addition to contributions made by Tubi. For all full-time, regular employees, Tubi offers a monthly wellness reimbursement. About Tubi: Boldly built for every fandom, Tubi is a free streaming service that entertains over 100 million monthly active users. Tubi offers the world's largest collection of Hollywood movies and TV shows, thousands of creator-led stories and hundreds of Tubi Originals made for the most passionate fans. Headquartered in San Francisco and founded in 2014, Tubi is part of Tubi Media Group, a division of Fox Corporation. We are an equal opportunity employer and all qualified applicants will receive consideration for employment without regard to race, color, religion, sex, national origin, gender identity, disability, protected veteran status, or any other characteristic protected by law. We will consider for employment qualified applicants with criminal histories consistent with applicable law.
Сравним навыки, грейд, формат работы и зарплату
Чаще всего от 186 000 до 247 000