AI-Native Principal Engineer

AI-Native Principal Engineer
🌎 Remote (из любой страны. Оформление через b2b)
💰 От 9 000$ gross
🗣 Рабочий язык – английский

Продукт – глобальная AI-платформа для создания, перевода и локализации контента (Fortune 500). Ключевой инвестор – Matrix Partners. AI-first 12+ лет. 100+ инженеров в 24 странах.

🚀 Чем ты будешь заниматься:

Около 80% времени – hands-on в продакшене: настоящий код, настоящая архитектура, настоящие ограничения, настоящий legacy, который нужно эволюционировать, а не переписывать.

Конкретные примеры импакта, которые уже на столе:
✔️ Переизобрести SDLC через агентов.
Брать работу, которая обычно занимает дни, и выкатывать за часы – с продакшен-качеством – интегрируя AI в требования, документацию, код, ревью, тесты и деплой.
✔️ Разобрать монолит с помощью AI.
Направить агентов на legacy 8–10-летней давности, понять его и точечно вытащить ценные куски в модульную, дружелюбную к агентам архитектуру. Нужен острый глаз и глубокий мыслитель, который любит hands-on.
✔️ Строить автономные инженерные циклы. Например, полностью автономный цикл багфиксинга: появился баг → агенты находят корневую причину в коде → предлагают и внедряют фикс → верифицируют результат, а человек подключается только на финальном решении. Это фундамент для автоматизации инженерии в целом.
✔️ Спроектировать quality gate.
Построить объективный сигнал go / no-go, который дает система, а не чутьё инженера. Здесь нужен инженерный ум, а не только QA-ум.
✔️ Менять то, как мыслит команда. Ты задаёшь стандарт через исполнение и помогаешь сдвинуть инженерное мышление 100+ инженеров в 24 странах.

🚀 Что мы ждем от тебя:

✔️ AI: глубокий production-опыт с LLM, агентами и современным AI-стеком. Умение строить multi-agent workflows, интегрировать AI в SDLC, оценивать границы автономности, контролировать стоимость, контекст и безопасность. Важны системное мышление и реальные кейсы, а не поверхностное использование ChatGPT. Релевантный стек: MCP, RAG, LangGraph/LangChain/CrewAI, LLM observability, LiteLLM/OpenRouter, vector DB, Claude Code/Cursor.

✔️ Инженерия: hands-on опыт с масштабными распределёнными production-системами, облаками AWS/Azure/GCP, Kubernetes, Kafka, CI/CD и observability. Нужен опыт архитектурных решений, развития legacy и поддержки зрелых систем. Backend или fullstack; .NET – плюс.

📝 tg Показать контакты