Старший AI-инженер продукта (TypeScript/Node.js)

Что предстоит делать

<p><b>Тип:</b> Полная занятость</p><p><b>Локация:</b> Удалённо — европейские часовые пояса, плюс минимум 2 часа вечернего пересечения с США (до ~20:00 по киевскому времени)</p><p><b>Опыт:</b> Senior AI product engineering — уровень определяется качеством решений и результатов, а не годами или должностями</p><p><b>Послужной список:</b> Обязателен — доводил <nobr>LLM-powered</nobr> фичи, в идеале мультиагентные или системы обработки документов, от неоднозначной задачи до продакшена и поддерживал их в реальном использовании</p><p><b>Языки разработки:</b> TypeScript / Node.js; сильные Python-инженеры приветствуются, если готовы работать на TypeScript</p><p><b>Тип договора:</b> B2B / Contractor</p><p><b>Зарплата:</b> Выше рынка — фиксированная оплата плюс бонус на основе KPI</p><p><b>Подчинение:</b> CTO</p><p><b>Ключевые партнёры:</b> Product lead, инженерная команда, представитель со стороны клиента и налоговые эксперты-предметники</p><p><b>О компании</b></p><p>Наш клиент — давно существующая независимая специализированная консалтинговая фирма в области налогообложения — национальный лидер в сфере налоговых кредитов и возмещения затрат, с офисами по всей территории США и командой из <nobr>150–200 инженеров,</nobr> юристов, CPA и технологов.</p><p>Фирма превращает десятилетия предметной экспертизы в программное обеспечение: собственные расчётные движки, self-serve инструменты и интеграции, которые позволяют CPA и владельцам недвижимости получать налоговые льготы на шести- и семизначные суммы за минуты вместо месяцев. Это прибыльный, растущий бизнес, и продукт уже в продакшене с многолетним горизонтом.</p><p><b>О роли</b></p><p>Вы присоединяетесь к небольшой, полностью senior инженерной команде — до пяти инженеров, product lead и CTO — долгосрочно посвящённой одному продукту. Это не staff augmentation и не ротация по проектам: команда владеет реализацией, техническими решениями, поставкой и поведением в продакшене.</p><p>Продукт сочетает LLM и document intelligence с детерминированными, аудируемыми расчётами. Значительная часть домена всё ещё работает на ручных, экспертоёмких процессах, поэтому работа начинается с неоднозначных бизнес-задач, а не с фиксированных спецификаций — с прямым доступом к экспертам-предметникам, чьи знания вы кодифицируете.</p><p>Структура горизонтальная: без прямых подчинённых, чёткое индивидуальное владение вашей зоной. Ежедневно вы работаете с CTO, инженерной командой, product lead и представителем со стороны клиента.</p><p><b>ОБЯЗАТЕЛЬНЫЙ ОПЫТ</b></p><ul><li><b>AI в продакшене, а не только POC:</b> выпускал <nobr>LLM-dependent</nobr> или <nobr>ML-enabled</nobr> фичи в реальное использование и поддерживал их после запуска.</li><li><b>Мультиагентные системы или системы с tool-calling:</b> строил агентов, которые читают документы, извлекают данные и передают результаты другим шагам через чёткие data contracts.</li><li><b>Режимы отказа моделей:</b> понимает галлюцинации, нестабильный вывод, дрейф качества и недоступность API, и может рассказать конкретную историю о том, как AI-фича отказала на реальных данных и как это было локализовано без того, чтобы система выдумала значение.</li><li><b>Оценка и валидация:</b> измеряет качество LLM-фич с помощью evaluation-наборов, трейсинга и регрессионных проверок, чтобы качество наблюдалось, а не предполагалось.</li><li><b>Уверенность, fallback-и и human review:</b> проектирует, что делает продукт, когда модель неуверена, ошибается или недоступна, и знает, где детерминированный код должен оставаться авторитетным — в этом продукте это каждый налоговый расчёт.</li><li><b>Product engineering:</b> ведёт фичу от доменной модели и типизированных API до работающего React / Next.js UI и стабильного поведения в продакшене; опыт в стартапе или продуктовой компании — большой плюс.</li><li><b>Сильный TypeScript / Node.js в продакшене.</b> Senior-инженеры с сильным бэкграундом в Python приветствуются, если готовы работать на TypeScript.</li><li><b>Реляционные данные:</b> проектирование схем PostgreSQL, переживших первые допущения, миграции на живых данных, аудируемость и история.</li><li><b>Асинхронные системы и интеграции:</b> очереди, durable functions или workflow-движки; ретраи, идемпотентность, частичные отказы и ненадёжные сторонние сервисы.</li><li><b>Тестирование и готовность к продакшену без QA-команды:</b> регрессионные тесты, которые ловят реальные проблемы, отладка продакшен-сбоев, логирование/трейсинг, CI/CD пайплайны, безопасные релизы и аккуратная работа с чувствительными данными.</li><li><b>AI-assisted engineering:</b> ежедневно использует coding-агентов и LLM, при этом критически ревьюит сгенерированный код и тесты и остаётся способным объяснить каждое изменение.</li><li><b>Языки:</b> английский для ежедневной коммуникации с американским клиентом; украинский как рабочий язык команды.</li></ul><p><b>Будет плюсом</b></p><p>Обработка документов и OCR на больших, неаккуратных реальных файлах, RAG и embeddings, фреймворки оценки LLM, такие как Langfuse, serving или мониторинг ML-моделей, владение AWS и CI/CD, real-time collaboration, а также опыт в регулируемых доменах или доменах с высоким доверием (fintech, tax, legal). Это усиливает кандидата, но не заменяет базовую инженерную планку.</p><p><b>Текущий стек:</b> TypeScript, Node.js, Express / tRPC / Zod, PostgreSQL / Prisma, Redis, Inngest, Next.js / React, AWS, Sentry / OpenTelemetry / Langfuse, Vitest / Playwright, OpenAI и Google model SDKs, Salesforce. Точное совпадение по инструментам не требуется.</p><p><b>Ключевые обязанности</b></p><ol><li><b>Владеть зоной мультиагентного продукта end to end</b> — брать проблему, поднятую налоговыми экспертами, которые используют систему, понимать, почему она важна, и доводить её от доменной модели и API до workflow, UI и продакшена.</li><li><b>Строить и развивать агентов</b> — приём документов, извлечение данных, подготовка контекста и сборка вывода, связанные через явные data contracts.</li><li><b>Сохранять авторитет детерминированной логики</b> — валидация, provenance и human review между выводом модели и расчётным кодом, которому принадлежит каждая цифра.</li><li><b>Делать качество AI измеримым</b> — evaluations, трейсинг и регрессионные проверки, а также чёткое поведение, когда модель неуверена, ошибается или недоступна.</li><li><b>Проектировать данные и интеграции</b> — модели PostgreSQL с историей и provenance, durable асинхронные workflow и интеграции, такие как Salesforce.</li><li><b>Проверять и эксплуатировать то, что выпускаете</b> — без выделенного QA тестировать собственную работу, мониторить поведение в продакшене, безопасно релизить и быстро исправлять проблемы.</li><li><b>Помогать продукту расти</b> — от внутреннего инструмента для налоговой команды фирмы до продукта, которым клиенты фирмы смогут пользоваться напрямую.</li></ol><p><b>Кого мы ищем</b></p><p>Senior-инженера, который доводит сложную проблему до демонстрируемо решённого результата — а не просто выпущенного кода или закрытого тикета. Мы ищем это через реальные результаты, а не через уверенность или отполированные ответы:</p><ul><li><b>Стремление достигать результатов</b> — превращает неопределённость в вопросы, эксперименты и решения; доводит дело до конца, не снижая молча планку.</li><li><b>Практический опыт</b> — может объяснить личный вклад, последствия и уроки из работы, доведённой до реального использования.</li><li><b>Любознательность</b> — исследует, почему проблема существует, изучает домен и отличает известное от предполагаемого.</li><li><b>Устойчивость</b> — воспринимает неудачный подход как информацию; знает, когда настаивать, просить помощи или менять направление.</li><li><b>Ясная коммуникация</b> — объясняет рассуждения, делает риски и следующие шаги явными и проверяет общее понимание.</li><li><b>Коллаборация без эго</b> — ясно выражает несогласие, признаёт неопределённость и помогает коллегам добиваться успеха.</li></ul><p><b>Что мы предлагаем</b></p><ul><li>Компенсацию выше рынка: фиксированная оплата плюс бонус на основе KPI, привязанный к результатам.</li><li>Оплачиваемые выходные и отпуск.</li><li>Полностью удалённую работу по европейскому графику с коротким вечерним пересечением с США.</li><li>Долгосрочный продукт, уже в продакшене, за которым стоит прибыльная, растущая фирма.</li><li>Greenfield roadmap и тесную обратную связь: код, который вы выпускаете, видимо двигает реальные деньги для реальных клиентов.</li><li>Небольшую senior-команду с прямой линией к CTO и реальным влиянием на архитектуру.</li><li>Современный, AI-native стек и workflow — coding-агенты и LLM поощряются.</li></ul><p><b>Процесс интервью</b></p><ol><li>Скрининг с рекрутером VP Team.</li><li>Поведенческое интервью с нанимающим менеджером.</li><li>Техническое интервью с CTO, возможно, с последующим практическим заданием на основе реального кейса проекта.</li><li>Финальный разговор об условиях и KPI.</li></ol> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/vpteam/vacancies/379628/#reply-btn-id">Откликнуться на вакансию</a> </div>