Member of Technical Staff (Applied AI Engineer, Agent Capabilities)

Perplexity Computer — один из определяющих продуктов новой эры агентного ИИ. Миллионы людей используют Perplexity, чтобы превращать знания в действия, а команда Agent Capabilities находится на пересечении передовых исследований в области ИИ и продуктовых инноваций, создавая основы, которые формируют то, как пользователи и агенты решают всё более сложные задачи.

Поскольку каждый крупный прорыв в моделях ИИ открывает новые возможности, команда Agent Capabilities отвечает за превращение передовых достижений ИИ в переиспользуемые продуктовые возможности. Мы часто первыми оцениваем возникающие возможности моделей, определяем, где они создают реальную ценность для пользователей, и превращаем их в надёжные, масштабируемые и высококачественные решения как для пользователей, так и для агентов. Это роль с высоким рычагом влияния и широкой зоной ответственности на пересечении передовых исследований в области ИИ, агентных систем, платформенной инженерии и продуктовых инноваций.

Технологический стек: Python | Go | Rust | PostgreSQL | DynamoDB | AWS | TypeScript

Почему Perplexity отличается

• Мастерство. Мы создаём высококачественные, вкусные продукты, ориентированные как на тех, кто уже живёт в мире ИИ, так и на тех, кто только им интересуется.

• Ответственность. Вы выявляете проблему, проектируете решение и доводите его до продакшена.

• Предпринимательство. Мы мыслим как основатели, действуем срочно и выкладываемся, чтобы добиться результата друг для друга и для наших пользователей.

• Стремление к знаниям. Работайте среди исключительно талантливых коллег, стремясь к знаниям и истине, повышая уровень себя, своих команд и своих продуктов.

• Партнёрство. Мы усиливаем сильные стороны друг друга, разрушаем разобщённость и бескорыстно помогаем коллегам добиваться превосходства.

Чем вы будете заниматься

• Оценивать передовые модели на реальных пользовательских задачах, выявлять полезные поведения и режимы отказов и превращать самые перспективные достижения в продакшен-агентные системы. Владеть жизненным циклом от быстрого прототипирования и оценки до запуска, мониторинга и итераций.

• Улучшать способность агентов планировать, использовать инструменты, управлять контекстом, восстанавливаться после ошибок и надёжно выполнять длительные задачи.

• Применять современные методы ML и LLM для проектирования масштабируемых возможностей агентов, таких как навыки, плагины, генерация артефактов, интеграция и использование инструментов, автоисследование и мультиагентное сотрудничество. Формировать архитектуру, абстракции и продуктовые решения, которые позволяют как пользователям, так и агентам составлять всё более сложные решения для реальных задач.

• Владеть поведением и возможностями агентов от начала до конца — от пользовательских продуктов и интерфейсов до бэкенд-сервисов. Определять офлайн- и онлайн-оценки для завершения задач, корректности, безопасности, задержки, стоимости и удовлетворённости пользователей. Итеративно улучшать модели, промпты, обвязки и продукты для разных предметных областей.

• Создавать безопасные, наблюдаемые и надёжные агентные системы, включая разрешения и меры защиты для чувствительных действий. Разрабатывать инфраструктуру трассировки, воспроизведения и мониторинга, которая делает отказы агентов воспроизводимыми и подлежащими действию.

• Тесно сотрудничать с продакт-менеджментом, Data Science и Research, чтобы выявлять возможности с высоким влиянием в понимании и валидации возникающих возможностей моделей и превращать сложное поведение агентов в простые и надёжные продуктовые решения.

• Применять релевантные достижения в моделях, инференсе, оценке и архитектуре агентов, когда они дают измеримые улучшения продакшен-показателей. Задавать техническое направление в неоднозначных задачах и повышать планку через дизайн-ревью, менторство и техническое лидерство.

Квалификация

• Как правило, 6+ лет профессионального опыта в разработке программного обеспечения, с подтверждённым опытом создания и владения устойчивыми ИИ-продуктами большого масштаба, ориентированными на пользователей или интенсивно работающими с данными. Исключительные кандидаты с меньшим опытом и выдающимся влиянием также приглашаются к отклику.

• Сильные основы программной инженерии, опыт создания и эксплуатации ИИ/ML-продуктов, бэкенд-сервисов или распределённых систем в масштабе.

• Опыт владения жизненным циклом ИИ-продукта, включая анализ данных, строгую оценку, продакшен-мониторинг и итеративное улучшение. Способность определять метрики и использовать продакшен-данные и обратную связь пользователей для принятия решений.

• Практический опыт в одной или нескольких релевантных областях, таких как обвязки агентов, использование инструментов, инженерия контекста, оценка моделей, браузерная автоматизация или выполнение длительных задач.

• Сильное продуктовое суждение и умение исполнять: вы можете переводить неоднозначные потребности пользователей в прикладные задачи ИИ или ML и выпускать устойчивые решения с измеримым влиянием на пользователей.

• Искренний интерес к передовым возможностям ИИ, агентным системам и энтузиазм в отношении быстрого исследования, оценки и продуктивизации новых поведений моделей.

Будет плюсом

• Опыт инженерии контекста LLM или инженерии обвязок, опыт работы с субагентами, ассистентами для написания кода, длительным или автономным выполнением задач.

• Глубокое понимание сильных сторон и ограничений современных семейств моделей в рассуждении, использовании инструментов, управлении контекстом и задачах с длинным горизонтом.

• Опыт создания разрешений агентов, мер защиты, инфраструктуры оценки или систем продакшен-наблюдаемости.

• Опыт mid-training, post-training или обучения с подкреплением для передовых или открытых моделей, а также глубокое понимание сильных сторон и ограничений моделей в рассуждении, использовании инструментов, управлении контекстом и задачах с длинным горизонтом.

• Опыт исследований в области ИИ/ML, подтверждённый публикациями, вкладом в открытый исходный код или иным значимым исследовательским влиянием.

• Опыт работы в быстрорастущем стартапе или в инженерной команде с высокой степенью ответственности.