AI Engineer (AI for Test Automation)

Наш клієнт — це інноваційна R&D команда, що працює в рамках акселератора світового лідера у сфері інструментів для розробників. Вони розробляють AI-розширення для Chrome, мета якого — перетворити ручні сценарії вебтестування на чистий, готовий до продакшену end-to-end код, інтегрований у репозиторій клієнта.

Це невелика, високо мотивована команда з реальними користувачами та нульовою бюрократією. Їхні процеси побудовані на принципі швидкої доставки цінності та ефективності, а не заради формальності.

Ваша роль

У нашій команді Ви відповідатимете за експериментування, пайплайн оцінки (evaluation pipeline) та метрики для нашого агента генерації коду. Хоча вся команда робить свій внесок, Ви будете нашим експертом із безперервної оцінки та вдосконалених LLM-технік.

Ваш фокус у перші шість місяців:

• Удосконалення пайплайну оцінки. Ви проведете аудит наших метрик, забезпечите їхню кореляцію з реальною цінністю для користувача та перебудуєте систему для більш тісного циклу зворотного зв'язку.
• Впровадження ключових покращень агента. Ви будете прототипувати, оцінювати та переводити в продакшен такі функції, як планування агента, зменшення контексту та RAG (Retrieval-Augmented Generation).
• Створення детермінованих циклів зворотного зв'язку. Ви керуватимете експертами нашої команди з аналізу коду та виконання тестів, щоб створювати системи, які дозволять агентам генерувати кращі тести.

Чому варто до нас приєднатися

• Швидкість та власність. Ми — невелика команда, яка швидко впроваджує зміни та уникає бюрократії. Ви отримуєте реальну відповідальність та миттєвий зворотний зв'язок від користувачів.
• Фінансова стабільність. Ми фінансово забезпечені та не залежимо від зовнішнього венчурного фінансування (VC funding).
• Передові технології. Ми працюємо над практичними мультиагентними LLM-системами для вебтестування. Це зростаюча ніша з реальними проблемами, де Ви матимете свободу для найкращої роботи.

Кого ми шукаємо

Сильного Senior AI Engineer з практичним досвідом у побудові, оцінці та випуску LLM або ML-систем. Найважливіше для нас:

• Інженерний прагматизм. Ви відкидаєте зайву складність, щоб знайти найбільш ефективне рішення — чи то детермінований парсер, чи складний LLM-агент.
• Орієнтація на впровадження (Shipping Mindset). Ви розбиваєте нечіткі проблеми на невеликі, ітеративні експерименти, які швидко надають цінність користувачам.
• Справжня відповідальність (True Ownership). Ви супроводжуєте свою роботу від початкової ідеї до продакшену, постійно вимірюючи її вплив. "Зроблено" означає, що це працює для наших користувачів.

Необхідний досвід

Технологічний стек: Python, LangGraph, LangFuse та PydanticAI (поточний експеримент).

• Ви створили та впровадили принаймні одну значущу функцію на базі LLM, повністю відповідаючи за неї — від початкової концепції до кінцевих користувачів.
• Ви розробляли та створювали пайплайни оцінки для ML-систем, визначаючи метрики, які вимірюють реальну цінність для користувача, та використовували їх для стимулювання покращень.
• Ваші інженерні навички виходять за рамки моделей та ноутбуків; Ви маєте практичний досвід написання production-quality Python для таких завдань, як конвеєри даних, бекенд або внутрішні інструменти.
• Принаймні один повний рік досвіду роботи у стартапі або швидкій команді.

Буде перевагою (Nice-to-haves)

Ми будемо особливо раді, якщо Ви маєте досвід роботи з чимось із перерахованого (сайтовий проєкт також враховується!):

• Створення LLM-агентів із функцією tool-calling (виклик інструментів), плануванням або багатоступеневим міркуванням.
• Бенчмарки генерації коду, такі як SWE-bench або HumanEval.
• Фреймворки автоматизації веб-інтерфейсу (Web UI automation), такі як Selenium або Playwright (наприклад, веб-тестування end-to-end, веб-парсинг тощо).
• Завдання статичного аналізу програм, такі як парсинг коду та робота з AST (Abstract Syntax Trees).