AI Engineer в команду тулинга для разработки
Summary
AI Engineer on VK's internal developer-tooling team that brings AI into software development company-wide: building a platform for autonomous AI coding agents, sandbox cloud infrastructure, multi-agent pipelines to automate the SDLC, and benchmarks for agent quality. Core languages are Go (primary) and Python, with agentic LLM techniques like prompt/context engineering, MCP, and tool calling.
Наша команда занимается внедрением AI в разработку на уровне всей компании VK. Наши клиенты — продуктовые команды из разных бизнес-юнитов компании.
Сейчас мы активно развиваем свою платформу для создания автономных AI агентов-разработчиков, а также внедряем общие AI-решения для автономизации различных этапов цикла разработки.
Ищем талантливого разработчика, которому интересны Agentic AI-системы, чтобы усилить нашу команду.
Примеры задач:
- Улучшение облачной системы Sandbox'ов, предоставляющих безопасное изолированное окружение для работы автономных AI-агентов
- Разработка, улучшение и внедрение различных мультиагентных пайплайнов для автономизации SDLC
- Создание системы бенчмарков для оценивания эффективности автономных AI-агентов для разработки
- Улучшение качества работы автономных AI-агентов для разработки
У нас интересно:
- Наша команда участвует в ключевых проектах компании
- Внутренние пользователи всегда рядом, сами приносят обратную связь и открыты к общению
- Разнообразные задачи и отсутствие рутины
- Широкие зоны ответственности и простор для творчества
- Нет лишней бюрократии
Задачи
- Разработка платформы для создания автономных AI-агентов разработчиков
- Разработка и внедрение мультиагентных пайплайнов для автономизации SDLC
- Улучшение качества работы автономных AI-агентов разработчиков
Требования
- Опыт коммерческой разработки production ready AI-систем
- Опыт или интерес к созданию инструментов для разработчиков: анализаторы кода, компиляторы, IDE-плагины, SWE AI-агенты и так далее
- Уверенные навыки по работе с AI-агентами в разработке и их применению в реальных задачах
- Понимание внутреннего устройства AI-агентов и базовых принципов agentic AI: prompt и context engineering для современных LLM, MCP, tool calling, etc.
- Опыт разработки и поддержки кода на Go (основной язык), Python или переход на них за испытательный срок
- Понимание принципов разработки ПО: подходы к тестированию и его виды, модели работы с Git, современные практики в CI/CD и всё остальное, с чем разработчики разных специализаций сталкиваются каждый день