yandex
L
langchain
Страна
США
Зарплата
130 000 $ – 195 000 $
УдалённоПолная занятость

Technical Support Engineer

ИИОценка ИИ

Исключительная возможность работать в одной из самых влиятельных AI-компаний современности с отличным финансированием и высокой зарплатой. Вакансия предлагает значительное влияние на продукт и работу с передовым стеком технологий.

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.


Вакансия из открытого источника
Пожаловаться
+400% приглашений от HR

Улучшите резюме под эту вакансию

Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт

Сложность вакансии

ЛегкоСложно
ИИОценка ИИ

Роль требует высокого уровня технической экспертизы: свободного владения Python, понимания Kubernetes и опыта работы с распределенными системами. Высокая сложность обусловлена необходимостью глубоко разбираться в архитектуре LLM-приложений и работать на стыке поддержки и разработки.

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Анализ зарплаты

Медиана155 000 $
Рынок125 000 $ – 185 000 $
ИИОценка ИИ

Предлагаемый диапазон $130k - $195k находится на верхнем пределе рынка для позиций технической поддержки в США, особенно для удаленного формата. Это соответствует уровню Senior/Lead в высокотехнологичных стартапах Кремниевой долины.

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Сопроводительное письмо

Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме

Иллюстрация сопроводительного письмаИллюстрация сопроводительного письма

Описание вакансии

About LangChain

At LangChain, our mission is to make intelligent agents ubiquitous. We build the foundation for agent engineering in the real world, helping developers move from prototypes to production-ready AI agents that teams can rely on. We began as widely adopted open-source tools and have grown to also offer a platform for building, evaluating, deploying, and operating agents at scale.

Today, LangChain, LangGraph, LangSmith, and Agent Builder are used by teams shipping real AI products across startups and large enterprises. Millions of developers trust LangChain to power AI teams at companies like Replit, Clay, Coinbase, Workday, Lyft, Cloudflare, Harvey, Rippling, Vanta, and 35% of the Fortune 500.

With $125M raised at Series B from IVP, Sequoia, Benchmark, CapitalG, and Sapphire Ventures, we’re at a stage where we’re continuing to develop new products, growth is accelerating, and all team members have meaningful impact on what we build and how we work together. LangChain is a place where your contributions can shape how this technology shows up in the real world.

About the role

We’re hiring a Technical Support Engineer to lead our customer support experience for highly technical users, from AI engineers to infrastructure architects. You’ll be on the front lines helping teams debug production LLM applications and agents, improve AI observability and evaluations, and unblock critical issues. You’ll also help define what world-class technical support looks like for modern AI platforms

Key Responsibilities

  • Be the go-to escalation point for technical support inquiries—diagnosing issues across customer setup, LangChain products, and deployment issues.
  • Work directly with engineering, operations, documentation, and product teams to resolve bugs, suggest patches, and advocate for customer needs.
  • Partner with Deployed Engineering to support critical enterprise customers.
  • Build and refine internal tooling, diagnostics, and runbooks for complex issue triage.
  • Lead post-mortems for critical incidents and feed learnings back into product and documentation.
  • Help refine KPIs for support health (MTTR, CSAT, bug recurrence) and drive continuous improvement.
  • Improve documentation and knowledge articles to improve 1-to-many resources and provide proactive support.
  • Mentor and coach other support engineers.

How to be successful in this role

  • 4+ years in technical support, solutions engineering, or SRE roles in deeply technical B2B environments (e.g., observability, infrastructure, data platforms).
  • Expert troubleshooting skills across APIs, SDKs, distributed systems, and cloud-native stacks.
  • Programming experience with Python. Bonus if you have TypeScript experience.
  • Hands-on knowledge of Kubernetes and Docker
  • Comfort working with logs, traces, metrics in Datadog, and 3rd-party integrations (e.g., OpenTelemetry, LLM providers).
  • Experience supporting enterprise customers and collaborating with engineering on complex escalations.
  • A bias for clarity and continuous improvement: you write succinct, helpful, and accurate responses and build a foundation for case deflection.
  • High ownership — want to do what’s best for the customer and the company and are relentlessly results oriented

Compensation & Benefits

  • We offer competitive compensation that includes base salary, variable compensation for relevant roles, meaningful equity, benefits, and perks. Benefits include things like medical, dental, and vision coverage, flexible vacation, a 401(k) plan, and life insurance.
  • Actual compensation and offerings will vary based on role, level, and location. Team members in the EU, UK, and APAC receive locally competitive benefits aligned with regional norms and regulations.
  • Annual salary range: $130,000 - $195,000 USD

Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ

Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.

Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ

Навыки

  • Python
  • TypeScript
  • Kubernetes
  • Docker
  • Datadog
  • OpenTelemetry
  • APIs
  • SDKs
  • Distributed Systems
  • Cloud Native

Возможные вопросы на собеседовании

Проверка практических навыков программирования и понимания экосистемы LangChain.

Можете ли вы описать процесс отладки сложной цепочки (chain) или агента в LangChain, который возвращает некорректный результат? Какие инструменты вы бы использовали?

Оценка опыта работы с инфраструктурой, указанной в требованиях.

Расскажите о случае, когда вам приходилось диагностировать проблему в приложении, развернутом в Kubernetes. Как вы использовали логи и метрики для поиска первопричины?

Проверка умения работать с корпоративными клиентами и приоритизировать задачи.

Как вы подходите к управлению ожиданиями крупного корпоративного клиента во время критического инцидента, когда решение требует времени от команды разработки?

Оценка вклада в масштабируемость поддержки.

Какой опыт у вас есть в создании внутренних инструментов или документации для автоматизации обработки типовых запросов (case deflection)?

Проверка знаний в области мониторинга AI-приложений.

Как бы вы организовали мониторинг производительности и задержек (latency) для LLM-приложения в продакшене с использованием Datadog или OpenTelemetry?

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Похожие вакансии

L
langchain
СШАот 130 000 $
более 1000 офферов получено
4.9

1000+ офферов получено

Устали искать работу? Мы найдём её за вас

Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!