Senior AI Software Engineer (C++/Python)

TL;DR

Senior AI Software Engineer (C++/Python): Разработка высокопроизводительных HFT-сервисов и агентной инфраструктуры с акцентом на интеграцию LLM, низкие задержки и масштабирование инженерного результата. Фокус на построении multi-agent workflow, создании MCP-серверов и eval-инфраструктуры, а также на контролируемом исполнении tool use в production-сервисах.

Локация: удалённая работа из любой точки мира; предоставляется помощь с переездом

Зарплата: $20 000–30 000 в месяц на руки или $240 000–360 000 в год на руки + profit sharing

Компания

Продуктовая команда развивает высокопроизводительную торговую инфраструктуру, где инженерные решения напрямую влияют на PnL.

Что делать

• Решать инженерные HFT-задачи: подключать биржи, исследовать биржевую инфраструктуру и оптимизировать задержки.
• Создавать агентные workflow для декомпозиции задач, взаимной проверки результатов и масштабирования практик на всю команду.
• Развивать внутренний agent tooling: правила для кодовой базы, кастомные инструменты, MCP-серверы и eval-инфраструктуру.
• Интегрировать LLM в сервисы через API, используя tool use и structured output с контролем исполнения.
• Оценивать применимость агентов и LLM, контролировать качество результата и предотвращать рост технического долга.

Требования

• От 5 лет коммерческой серверной разработки с production-опытом на C++.
• Сильные навыки Python и C++.
• Ежедневный опыт использования Claude Code, Codex или Cursor на реальных коммерческих задачах.
• Инженерное понимание LLM: контекст, токены, причины галлюцинаций, tool use, измерение и контроль качества.
• Знание ОС и аппаратного обеспечения: CPU, RAM, NIC; сетевых протоколов Ethernet, UDP и TCP; основ многопоточности.
• Готовность нести полную ответственность за качество сгенерированного и написанного вручную production-кода.

Хорошо, если есть

• Опыт построения агентных пайплайнов, multi-agent оркестрации, MCP-серверов и eval-инфраструктуры.
• Интеграция LLM через API: function calling, structured output, streaming и управление стоимостью.
• Настройка AI-инструментов для больших кодовых баз: rules, tools, hooks и индексация.
• Опыт в HFT, order routing, обработке market data или исследовании бирж.

Культура и преимущества

• Неограниченный бюджет на токены для достижения качественного результата.
• Персональная ответственность за production-решения, влияющие на PnL, с растущей зоной свободы.
• Среда для deep work: минимум встреч, короткие циклы обратной связи и performance-коучинг.
• Profit sharing, связанный с персональным вкладом в результат команды.
• ДМС со стоматологией, поддержка ключевых показателей здоровья, спортивные и wellness-мероприятия.
• Международные корпоративные мероприятия и питание в офисе.