Lead Engineer, AI Platform
Оценка ИИОтличная вакансия в передовой области AI-агентов с высокой зарплатой, опционами и возможностью удаленной работы из широкого списка регионов. Требует очень высокой квалификации.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена требованием уровня английского C2, глубокой экспертизы в LLM-агентах и инфраструктуре оценки (evals), а также необходимостью работы на стыке Ruby on Rails и Python.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная зарплата в $170,000 в год соответствует верхнему сегменту рынка для Senior/Lead ролей в Европе и Азии, особенно с учетом предлагаемого пакета акций (Equity).
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Circle
Lead Engineer, AI Platform
$170K • Offers Equity
Формат работы: удалённо (Anywhere / Europe, Middle East, Africa, Asia-Pacific (EMEA, APAC))
*☑️* Наши пожелания к кандидатам
-7+ years of experience building and shipping production software, ideally including LLM-powered agents that take real actions in a product. You've worked on complex, tool-using systems (multiple tools, planning or orchestration, sub-agents) not just simple, single-turn assistants, and you can walk us through something you shipped and how you knew it was actually working
-Comfortable in Ruby on Rails / Python or ready to pick them up quickly. Ruby on Rails is our production system and the foundation that Circle’s AI Agents are built on and proficiency in Python is a strong plus, especially for the data and evaluation side of the work
-Experience building evaluation or observability infrastructure for ML/AI systems. You've built eval pipelines, scorers, dashboards, or CI/CD for evals before and have experience with evaluation frameworks like Braintrust, LangSmith, or similar
-Experience designing datasets, annotation workflows, or labeling pipelines for ML/AI evaluation. You know how to turn raw examples into a dataset you can trust through human annotation, AI-generated data, or simulation
-Learn fast, experiment aggressively, and thrive in a highly dynamic environment. You’ll need to be comfortable running a lot of experiments and letting the results settle the argument, including the ones that don't work (which will be many of them in the beginning)
-Comfortable in a fast-paced environment with ambiguity. You’ll need to learn and pick up new technologies when projects require it
-You are proficient in English (spoken, written, and reading) at a CEFR Level C2 / ILR Level 5
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- LLM
- Ruby on Rails
- Python
- Braintrust
- LangSmith
- Machine Learning
- CI/CD
- Data Annotation
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта работы с комплексными системами, а не простыми чат-ботами.
Расскажите о самом сложном AI-агенте, которого вы вывели в продакшн: как была устроена оркестрация инструментов и планирование?
Оценка навыков построения систем измерения качества AI.
Как вы выстраивали процесс оценки (evaluation) для недетерминированных систем? Какие метрики и фреймворки использовали?
Проверка умения работать с данными для обучения и тестирования.
Опишите ваш подход к созданию наборов данных для аннотации: как вы обеспечиваете качество и репрезентативность выборки?
Проверка гибкости в стеке технологий.
У вас большой опыт в Python, но наша основная система на Ruby on Rails. Был ли у вас опыт быстрой смены основного стека и как вы к этому относитесь?
Оценка soft skills и работы в условиях неопределенности.
Приведите пример эксперимента, который провалился. Как вы интерпретировали результаты и какие выводы сделали для продукта?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
