AI Adoption Engineer at Meteoro Platform — NeverHard

Мы ищем инженера, который возьмёт на себя техническую часть AI Adoption функции на нашей web-платформе для корпоративного использования искусственного интеллекта с функциями генерации кода. Обязанности: Агенты и инструменты: Разрабатывать агентов, скиллы, плагины и тулы Собирать переиспользуемую библиотеку скиллов и плагинов Держать качество агентов: evals, отлов регрессий, превращение сбоев в улучшения Отвечать за стоимость и надёжность агентных сценариев Поднимать и поддерживать демо-стенды и песочницы для обкатки и показа кейсов клиентам Клиентские кейсы и адопшн: Доводить клиентские кейсы от прототипа до внедрения и демонстрации клиенту Помогать клиентским командам внедрять кейсы: разбираться в их процессах, отвечать на технические вопросы, снимать блокеры адопшена Быть техническим голосом функции на воркшопах и демо Ты наш идеальный кандидат если: у тебя есть опыт от 2,5 лет в роли software engineer или ML/AI Engineer У тебя есть свои скиллы, команды, CLI или MCP-серверы, написанные, чтобы ускорить собственную разработку Агентная разработка - твой ежедневный рабочий процесс. Ты стресс-тестил модели и харнессы и знаешь, чем они отличаются на твоих задачах Ты работал с агентными системами на проекте или разбирался в них сам: agent loop, контекст и память, вызовы инструментов. Понимаешь, что у агента проверять нужно и путь к ответу, а не только сам ответ У тебя есть мнение про evals. Ты понимаешь, чем «работает на моих трёх примерах» отличается от «работает надёжно», и умеешь превращать сбой в тест Работал в технически сложном продукте в проде - с интеграциями, нагрузкой, нетривиальной доменной логикой Ты сам можешь поднять себе среду: Docker, деплой стенда, и идёшь смотреть состояние в базе, когда по ответу агента непонятно, что произошло Работаешь автономно там, где процесса ещё нет: сам находишь, что делать дальше, и доводишь до результата Твой уровень английского B1-B2 Будет плюсом: ML бэкграунд: понимаешь, как модели ведут себя на реальных данных, умеешь ставить эксперименты и мерить результат Ты сам строил агентов. Собирал agent loop, харнесс, память, тулы, и можешь объяснить, какие компромиссы выбрал и почему Понимаешь риски агента в чужой инфраструктуре: промпт-инъекции, в том числе косвенные через файл или страницу, утечка системного промпта, ограничение прав тулов Опыт с eval-платформами: Langfuse, promptfoo, Braintrust, LangSmith или аналоги Опубликованный open-source AI-тулинг: скиллы, MCP-серверы, плагины, CLI Опыт создания девтулов: утилиты, плагины, внутренние панели, которые упрощают работу инженеров Опыт tech founder или в early-stage стартапах Условия: Возможность работать с современными технологиями и инструментами генерации кода Удалённый формат работы 25 дней отпуска, дополнительные выходные дни и больничный Ежегодные корпоративные выезды за счёт компании Возможности для профессионального и карьерного роста Работа в команде, где можно влиять на технические решения и развитие перспективного продукта