Опубликовано сегодня

AI-инженер | Middle-Senior в Effective Москва

Building iconв офис
Person iconmiddle
Money bag iconне указана

Сопроводительное письмо под эту вакансию

Софи напишет его под твоё резюме. Бесплатно — 5 писем в день.

Привет, это Effective!

Мы занимаемся заказной и продуктовой разработкой. Среди наших клиентов – топовые компании: Яндекс, МТС, СБЕР, Yota, Walmart, FedEx, IMAX и другие.

Области экспертизы:

  • Mobile, Web & Backend Development
  • Artificial Intelligence
  • System Analysis
  • Solution Architecture
  • Quality Assurance

Полный список наших направлений работы – на нашем сайте.

Наш офис находится в Омске, но мы умеем – и с удовольствием работаем! – с распределёнными сотрудниками по всей России.

Наш основной фокус – это люди: мы берем на себя вопросы engineering management, помогаем специалистам расти и добиваться отличных результатов в карьере.

Чтобы познакомиться с жизнью инженерной команды, заглядывай в наш Telegram или VK!

Мы ожидаем от тебя:

  • Глубокое понимание AI SDLC: различие между вайбкодингом, управляемой и автономной агентной разработкой, знание метрик (first‑pass acceptance rate, escaped defect rate, cost per accepted change), умение выявлять расхождение спецификации и кода.

  • Verification‑First мышление: осознание, что выход агента — это не подтверждённый результат, способность проводить независимую проверку без доступа к истории реализации, распознавать Tool Thrashing и принимать решения на основе пакета доказательств.

  • Бэкграунд в Backend & AI: уверенный опыт микросервисной разработки (Python / Go / Node.js), практическая работа с Cursor, Claude Code, MCP‑серверами, векторными БД и LLM API, знание устройства агентного цикла и компонентов агента.

  • Навыки проектирования: умение строить граф задач, выбирать минимально достаточный паттерн воркфлоу, готовить план верификации и создавать агентские скиллы для типовых процессов.

  • Прямая коммуникация: способность переводить технические риски в термины бизнес‑решений, подсвечивать блокеры до дедлайнов и доводить задачи до релиза.

Предстоящие задачи:

  • Внедрение и развитие методологии AI SDLC: перевод на полный цикл — от Spec-Driven Development (spec‑first, spec‑anchored, spec‑as‑source) до управления иерархией контекста и подготовки репозиториев.

  • Проектирование агентного харнесса (Agent Harness): разработка компонентов (Task Intake, Context Builder, Verification Layer, Human Control Plane), внедрение паттернов агентных воркфлоу, организация блокирующих и неблокирующих хуков.

  • Создание MCP‑инфраструктуры и безопасных инструментов: разработка интеграций по Model Context Protocol с соблюдением Safe Tool Contract (типизированная схема, dry run, идемпотентность, least privilege) и настройка блокирующих гейтов.

  • Построение верификации и Evals: проектирование систем оценивания (eval dataset, детерминированные и LLM‑as‑a‑judge оценщики), автоматизация сбора пакета доказательств (Evidence Bundle), организация независимых проверок в чистом контексте (Fresh‑Context Verification).

  • Разработка прикладных агентов: создание агентных решений под бизнес‑задачи, настройка ground truth set, защита от промпт‑инъекций, проектирование точек решения человека (Human Decision Points) и повторно используемых агентских скиллов.

  • Онбординг и стандартизация: подключение новых репозиториев по чек‑листу за короткое время с оценкой agent‑readiness, формирование «стандартного пути» (Paved Road) для разработчиков, построение графов задач с зависимостями и параллелизацией, подготовка планов верификации до начала реализации.

От нас:

  • Работа в аккредитованной IT компании: оформление по ТК РФ;
  • Удаленный формат работы;

  • Лояльные руководители и отсутствие бюрократии;

  • Работа с топовыми командами страны: отличная возможность получить классный опыт;

  • Performance review: регулярный фидбек от тимлидов, понимание зон роста, помощь в развитии в интересном направлении;

  • Ежегодные путешествия с командой: расширяем географию и завоевываем новые вершины, разделяем прекрасные моменты вместе;

  • Совместные времяпровождения: Happy Friday & Monthly Stand-up, участие во внутренних мероприятиях и инициативах. Разделим интерес каждого и найдем хобби по душе;

  • Smart-мероприятия для сотрудников как внутри компании и города, так и за пределами: мы организовываем Student Labs, DevFest для Senior-разработчиков.

Будем рады видеть в нашей команде нового специалиста!

Эту вакансию мы нашли в HH.ru
EF

Effective

Москва

Получить оффер

Зарплата vs рынок

Зарплата не указана. Обычно на такой позиции платят 190 000 – 300 000 ₽, медиана 250 000 ₽.

85k250k500k

обычно платят (p25–p75): 190 000 – 300 000 ₽

Когорта Data, Middle · 165 вакансий за 90 дней

Зарплаты Data

Похожие вакансии

Это единственная вакансия по вашему фильтру

Не то, что искал?

Автоотклики