Staff Python AI Engineer (Agents & Architecture) в глобальную B2B iPaaS-платформу — удалённо из Европы (UTC+1…+4)

О компании

Глобальная B2B-продуктовая компания и одна из ведущих платформ интеграции и автоматизации (iPaaS), которая помогает enterprise-клиентам связывать приложения, оркестрировать сложные workflow и встраивать AI-автоматизацию в свои операции. Платформа обрабатывает критически важную бизнес-логику и огромные потоки данных для тысяч организаций по всему миру, включая компании из Fortune 500, глобальных лидеров рынка и крупнейшие техгиганты.

Инженерная культура строится на техническом совершенстве, сквозном ownership и сотрудничестве на основе высокого доверия в распределённой remote-first среде. Компания активно инвестирует в AI как в ключевое стратегическое направление и быстро движется, чтобы напрямую конкурировать с передовыми coding-агентами, но именно в домене enterprise-автоматизации, где governance, аудит и надёжность платформы важны не меньше, чем скорость.

О продукте

AI-агент — архитектор решений, который выходит далеко за рамки простого copilot для отдельных задач. Он проводит enterprise-пользователей весь путь от высокоуровневых, неоднозначных бизнес-требований или PRD сразу к готовым к продакшену automation workflow.

Под капотом — сложная мультиагентная архитектура (основной агент, суб-агенты, tool-calling и MCP skills), работающая на собственном, специально созданном агентном фреймворке, оптимизированном для продакшена.

О роли

Мы ищем Staff Python AI Engineer, который уже работает на уровне Staff (формально или де-факто), чтобы отвечать за развитие агента по всей платформе. Команда небольшая (~7 гибридных backend/AI-инженеров) и состоит в основном из senior-специалистов.

Этот найм должен разделить архитектурную нагрузку: нужен инженер уровня Staff, который будет вести сквозные кросс-командные инициативы с большим влиянием. Роль идеальна для того, кто расширил свой организационный масштаб и влияние на бизнес, не потеряв технической инженерной глубины.

Задачи

• Отвечать end-to-end за ключевые компоненты агента — архитектора решений.
• Расширять интеграцию агента с сущностями платформы, проектировать новые возможности и закладывать архитектуру под сложные новые доменные области по мере развития продукта.
• Развивать фреймворк оценки от базовых Q&A-evals к более богатому многошаговому измерению поведения, качества и latency агента.
• Быть связующим звеном между командами: согласовывать технические компромиссы, проектировать через границы сервисов и добиваться инженерных результатов, охватывающих несколько команд.
• Следить за быстро меняющимся фронтиром AI (MCP, Cursor, Claude Code, новые агентные паттерны) и прагматично переносить релевантные production-grade подходы в основную архитектуру.
• Писать чистый, тестируемый код, проводить глубокие code review и помогать задавать техническое направление вместе с Tech Lead и VP of Engineering.
• Отвечать end-to-end за ключевые компоненты агента-архитектора — от базового дизайна до итераций в продакшене

Что важно

• 8+ лет коммерческого опыта в продакшене, в последние годы — с сильным фокусом на Python.
• Выпущенные полноценные продукты с настоящим end-to-end ownership архитектуры, поставки и качества после запуска.
• Практический AI в продакшене: реальный опыт интеграции LLM, построения RAG-пайплайнов, мультиагентных оркестраций или сложных eval-систем в выпущенных продуктах (глубина продакшен-поставки важнее теоретических исследований).
• Сильная backend-база: проектирование API, распределённые системы, базы данных и современные инструменты observability.
• Понимание бизнес-контекста: умение напрямую связывать глубокие технические решения с результатами для пользователей и ценностью для бизнеса.
• Высокий комфорт в неопределённости: вы проактивно уточняете неполные продуктовые требования, а не ждёте чёткой спецификации.
• Свободный английский.

Будет плюсом

• Критический взгляд на готовые фреймворки и практический опыт создания собственного agent runtime или кастомных абстракций.
• Знакомство с нашим стеком: FastAPI, Temporal, Kubernetes, Postgres, Grafana.
• Опыт в product-led B2B SaaS/PaaS-компаниях.
• Опыт с developer tooling, workflow automation, low-code-платформами или разговорными enterprise copilots.

Условия

• Конкурентный базовый оклад + опционы.
• Полная удалённая гибкость при зрелой async-first инженерной культуре (в допустимых локациях).
• AI-инструменты полностью оплачивает компания (Cursor, Claude Code и премиальные расширения для IDE).
• Над вами нет тяжёлых управленческих слоёв, вы задаёте техническое направление вместе с Tech Lead и VP of Engineering.
• Возможность работать на самом переднем крае enterprise-мультиагентных систем в команде из senior-специалистов.