Старший инженер по ИИ (Senior Software AI Engineer)

Что предстоит делать

Штаб-квартира: Миннеаполис, Миннесота URL: http://collaboration.ai Кто мы Collaboration.Ai — это миссионерско-ориентированная компания, предоставляющая программное обеспечение и услуги на базе ИИ, расположенная в Миннесоте, с сотрудниками, партнерами и клиентами по всему миру. Мы объединяем людей, технологии и цель, чтобы ускорять прорывы, которые трансформируют отрасли, расширяют возможности сообществ и создают более устойчивое будущее. Мы сотрудничаем с организациями в экосистеме оборонной промышленности, помогая им преодолевать сложные вызовы и добиваться трансформационных изменений. Наши продукты NetworkOS — NetworkOS — это платформа на базе ИИ, которая в реальном времени согласовывает людей, цели, идеи и экспертизу, генерируя практические инсайты для продвижения движений вперед. CrowdVector — CrowdVector — это интегрированный маркетплейс решений и платформа управления инновациями, которая быстро выявляет новые идеи и продвигает прорывы для поддержки движений. Чтобы узнать о нас больше, посетите collaboration.ai. О роли Вы будете создавать агентные системы и конвейеры данных, лежащие в основе ИИ-возможностей NetworkOS: продакшн-агентные рабочие процессы, построенные на ведущих отраслевых агентных SDK и харнессах, MCP-серверах и стандартах Agent Skills; слой оценки и наблюдаемости, который делает качество LLM измеримым; и конвейеры приема данных, которые превращают разнородные и неструктурированные источники данных в доступные для запросов знания. Это позиция для исполнителей, а не «башня из слоновой кости». Вы будете коммитить код каждую неделю, выпускать агентов как продуктовую возможность, а не как демо, и помогать формировать дорожную карту, которая уходит глубоко в область графов и агентов — для клиентов в оборонной сфере, государственном секторе и регулируемых предприятиях. Агенты в продакшене. Конвейеры, которые держат удар. Оценки, которые держат всех в тонусе. Чем вы будете заниматься Выпускать продакшн-агентные системы — проектировать, создавать и эксплуатировать агентные рабочие процессы (агентные SDK, MCP-серверы, стандарты Agent Skills), обеспечивающие ИИ-сопоставление, анализ и интеллектуальную обработку данных Переводить качество LLM в операционную плоскость — создавать слой оценки и наблюдаемости с помощью Langfuse, золотых наборов данных, паттернов LLM-as-judge и отслеживания в стиле FinOps, чтобы каждый рабочий процесс имел измеримое качество, стоимость и задержку Проектировать конвейеры данных — надежный прием документов, структурированных данных и внешних источников в доступные для поиска базы знаний с проверкой качества, дедупликацией и инкрементальными обновлениями Отвечать за качество поиска — гибридный поиск, сочетающий векторный, ключевой и метаданный поиск, постоянно улучшаемый за счет реранжирования, расширения запросов и контекстного сжатия Ускорять работу с помощью ИИ — создавать пользовательские MCP-инструменты и Agent Skills, которые делают всю команду разработчиков измеримо быстрее Работать вместе с командой — парное программирование с фуллстек-инженерами над точками интеграции ИИ, участие в реагировании на инциденты ИИ-сервисов и поддержание навыков работы с кодом Наш технологический стек Языки: Python (основной); Kotlin (основной язык платформы в CAI); TypeScript/Node.js и другие современные языки (вторичные) ИИ/ML: FastAPI, Pydantic; мультипровайдерные LLM SDK (Anthropic, OpenAI и другие) Агентный инструментарий: Claude Code/Codex и др.; ведущие отраслевые агентные SDK и харнессы; MCP-серверы; стандарты Agent Skills LLM-операции: Langfuse + оценки (золотые наборы данных, LLM-as-judge); внутреннее FinOps-отслеживание (использование токенов, задержка, стоимость); мультипровайдерная оркестрация, включая AWS Bedrock Поиск и извлечение: векторные базы данных, OpenSearch, модели эмбеддингов Данные: PostgreSQL, Amazon S3; стриминговые конвейеры (Kafka/Kinesis) при необходимости Инфраструктура: Docker, Kubernetes (AWS EKS); наблюдаемость DataDog + OpenTelemetry Что мы ищем Обязательные требования 7+ лет профессионального опыта в разработке ПО, из них 3+ года в области ИИ/ML или инженерии данных Опыт работы с продакшн-агентными/LLM-приложениями — создание и эксплуатация систем на основе LLM API (Anthropic, OpenAI), обслуживающих реальных пользователей: агенты, использование инструментов или оркестрированные LLM-рабочие процессы Опыт в инженерии данных — надежные, масштабируемые конвейеры для ИИ/ML-нагрузок Опыт в LLM-операциях — оценки и наблюдаемость для продакшн-LLM-систем (качество, стоимость, задержка) Опыт в продакшн-поиске — векторные базы данных и/или поисковые движки (OpenSearch, Elasticsearch) Владение современным стеком Python — FastAPI, Pydantic, async/await, современное управление зависимостями ИИ-нативные рабочие процессы — подтвержденная способность использовать Claude Code/Codex или аналогичные агентные инструменты кодинга для ускорения разработки Опыт работы с Docker, Kubernetes и AWS Требуется гражданство США (оборонные контракты — среды IL4/IL5 — и соответствие FedRAMP) Желательные требования Глубокий опыт в агентной экосистеме — стандарты Agent Skills, пользовательские MCP-серверы, агентные SDK от крупных вендоров Продвинутая экспертиза в RAG — GraphRAG, агентный RAG, контекстное извлечение, стратегии реранжирования Опыт работы с графовыми данными — графы знаний, графовые базы данных или графовый поиск Выбор и оптимизация моделей — подбор моделей под доменно-специфичные сценарии с учетом компромиссов между качеством, стоимостью и задержкой Опыт работы со стриминговыми данными (Kafka, Kinesis) для обновления баз знаний в реальном времени Научный бэкграунд, вклад в open-source или продвинутая степень в области ML/IR/NLP Почему стоит присоединиться к Collaboration AI? Настоящая ИИ-инженерия, а не «обертка» вокруг чужих решений. Продакшн-агенты, гибридный поиск, непрерывные оценки и дорожная карта, ведущая в область графов и агентов — с автономией в выборе того, как это будет построено. ИИ-нативность по умолчанию. Мы строим с помощью ИИ, а не только для ИИ. Агентные инструменты кодинга (Claude Code/Codex и др.), агентные SDK и харнессы, MCP-серверы и стандарты Agent Skills — это то, как мы работаем ежедневно — вы будете и использовать, и создавать их. Работа, которая имеет значение. Оборонная сфера, государственный сектор и регулируемые отрасли — соответствие SOC 2 и NIST, готовность к FedRAMP и клиенты, чьи миссии требуют ИИ, которому можно доверять. Небольшая команда senior-специалистов. Влияние на ранней стадии, ваша работа будет заметна с первой недели. Вы поможете задать стандарт того, как здесь делается ИИ-инженерия. Чтобы откликнуться: https://weworkremotely.com/remote-jobs/collaboration-ai-senior-software-ai-engineer