- Страна
- США
Senior Engineer — Internal AI Copilot
Оценка ИИОтличная вакансия в топовом крипто-проекте с сильными инвесторами. Предлагает высокую степень автономии, работу с передовым стеком (AI/Web3) и конкурентный пакет, включая токены.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена требованием к значительному опыту (6–12+ лет) и необходимостью глубоких знаний как в системном дизайне, так и в современных AI-технологиях (LLM, RAG).
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИДля позиции Senior/Staff Engineer в США в сфере Fintech/Web3 предлагаемая компенсация соответствует рыночным ожиданиям, особенно с учетом бонусов в виде токенов и акций.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Контакты для отклика
Откройте контакты, указанные в вакансии.
Описание вакансии
Senior Engineer — Internal AI Copilot
Company: Ondo Finance
Ondo Finance provides institutional-grade, blockchain-enabled investment products and tokenized asset management. Founded by members of Goldman Sachs Digital Assets and backed by investors including Founders Fund, Coinbase Ventures, Pantera Capital, and Tiger Global.
Applicants must be located in the United States.
Responsibilities:
- Architect and build internal AI-powered systems connecting company data, tools, and workflows
- Own solutions end-to-end: backend services, data pipelines, and lightweight user interfaces
- Apply modern AI capabilities (LLMs, retrieval, orchestration) to operational problems
- Rapidly prototype and iterate based on real user feedback
- Collaborate cross-functionally to identify and automate high-leverage workflows
- Define and evolve Ondo’s internal AI roadmap as usage scales
Requirements:
- 6–12+ years as a backend or full-stack software engineer at Senior/Staff IC level
- Strong systems design experience building scalable services, data pipelines, and integrations
- Experience shipping production-grade software end-to-end (architecture through deployment and monitoring)
- Demonstrated ability applying modern AI tools (LLM APIs, retrieval systems, automation frameworks) pragmatically
- Strong product judgment and ability to operate with high autonomy
Nice to have:
- Experience building internal platforms, developer productivity, or business enablement tools
- Familiarity with Claude, OpenAI, Copilot, agent frameworks and AI experimentation tooling
- Experience integrating enterprise systems (Slack, Notion, CRM, finance tools, data warehouses)
- Background in regulated or security-conscious environments (fintech, enterprise SaaS)
- Prior experience scaling an internal tool from prototype to company-wide adoption
Stack:
LLM APIs, retrieval/RAG systems, orchestration/agent frameworks, Claude, OpenAI, Copilot, Slack, Notion, CRM, finance tools, data warehouses
Benefits:
- Competitive compensation including salary, future token rights, and/or equity
- Full benefits (medical, vision, dental) and flexible vacation policy (PTO)
- Small remote-first team with early-stage impact and strong colleague pool
- Backed by leading investors and experienced industry alumni
*📩* Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- LLM
- RAG
- Backend
- System Design
- Claude
- OpenAI
- Slack API
- Notion API
- CRM Integration
- Data Pipelines
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта проектирования сложных систем с нуля.
Расскажите о наиболее сложной архитектуре бэкенда, которую вы спроектировали и довели до продакшена. С какими узкими местами вы столкнулись?
Оценка практических навыков работы с ИИ.
Как бы вы подошли к созданию системы RAG для внутренних данных компании, учитывая требования к безопасности и актуальности информации?
Проверка продуктового мышления и автономности.
Как вы определяете приоритетность задач при создании внутренних инструментов, когда запросы поступают от разных отделов?
Оценка опыта интеграции корпоративных систем.
Был ли у вас опыт интеграции LLM с корпоративными инструментами вроде Slack или Notion? Какие основные сложности возникали при обработке неструктурированных данных?
Проверка навыков масштабирования.
Опишите ваш опыт масштабирования внутреннего инструмента от прототипа до использования всей компанией. Как изменились процессы мониторинга и поддержки?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
