Адаптируем резюме под ATS-фильтры, подготовим сопроводительное на основе резюме и вакансии, соберём гайд подготовки к собеседованию, найдём контакты HR и нанимающих
Featherless.ai создает самую надежную в мире платформу для инференса открытых моделей.
Поддерживаемая AMD, Airbus Ventures, 500 Global, Kickstart Ventures, HF0 Residency, Panache Ventures и Oakseed Ventures, мы — хорошо финансируемая команда исследователей и инженеров, миссия которой — демократизировать ИИ через производительность и доступность.
Наш облачный сервис предоставляет мгновенный доступ к более чем 40 000 открытых моделей ИИ и исследовательским инновациям, обеспечивающим эффективность, надежность и оптимизацию моделей следующего поколения.
Мы нанимаем нашего первого инженера по продажам, который будет работать напрямую с нашим основателем Account Executive в Северной Америке. Вы — техническая половина двухчленной команды по сделкам: AE отвечает за коммерческую часть, вы — за техническую победу.
Наши покупатели — разработчики, инженеры машинного обучения и CTO, и они не покупают по слайдам. Они покупают, когда кто-то заслуживающий доверия садится с ними, изучает их рабочую нагрузку и показывает, что открытые модели на Featherless работают быстрее, дешевле и надежнее, чем то, что они используют сегодня. Это ваша работа — работать за клавиатурой, в стеке заказчика, начиная с первого технического звонка и до развертывания в продакшене.
Поскольку вы первый SE здесь, вы будете создавать функцию по ходу дела: демо-среду, руководство по POC, систему бенчмарков, ответы по безопасности, руководства по миграции. Каждая выигранная вами сделка должна облегчать выигрыш следующей.
Если вам нравится быть тем, кто может ответить на сложный вопрос в комнате — и вы хотите, чтобы техническая основа GTM-механизма серии A была вашей — это для вас.
Работать в партнерстве с основателем AE как назначенный технический ответственный по каждой активной возможности в Северной Америке
Проводить техническое исследование: картировать модели, рабочие нагрузки, цели по задержке и пропускной способности, расходы и ограничения каждого потенциального клиента
Проектировать и проводить POC и бенчмарки, доказывающие преимущества Featherless по сравнению с текущими решениями — закрытыми API моделей, другим провайдером инференса или самостоятельным управлением GPU
Создавать демо-среду и повторно используемые технические материалы, которые будет использовать вся команда GTM
Полностью отвечать за обработку технических возражений: производительность, надежность, моделирование затрат, безопасность и обработку данных
Быть голосом с поля в продуктовую и инженерную команды — вы будете знать, где мы проигрываем, раньше всех
Основные обязанности
Проводить технические звонки, адаптированные под стек каждого покупателя: обзоры архитектуры, живые демонстрации и работающий код на их реальном кейсе
Строить пути миграции с закрытых API моделей на открытые веса — выбор модели, оценка, паритет запросов и ответов, план переключения
Проводить бенчмарки и создавать анализ пропускной способности, задержки и стоимости за токен, который служит основой бизнес-кейса, создаваемого AE
Определять объем и выполнять POC с четкими техническими критериями успеха, затем контролировать их выполнение заказчиком и нами
Писать технические разделы предложений, ответов на RFP и анкет по безопасности; поддерживать библиотеку повторно используемых ответов, чтобы не писать один и тот же ответ дважды
Поддерживать процесс внедрения и первые рабочие нагрузки в продакшене, затем аккуратно передавать и оставаться доступным для расширения
Передавать структурированную обратную связь с поля в продуктовую и инженерную команды — пробелы в функционале, запросы на покрытие моделей, проблемы с надежностью, конкурентная информация
Создавать и поддерживать технические активы, масштабирующие команду: демо-приложения, ноутбуки, эталонные архитектуры, руководства по интеграции, внутреннее обучение для BDR и будущих AE
Представлять Featherless с технической стороны на конференциях, митапах и мероприятиях для разработчиков
Поддерживать актуальность деталей POC и технической стадии в HubSpot, чтобы прогнозы отражали техническую реальность, а не оптимизм
3–6 лет опыта в пред-продажной инженерии, архитектуре решений или в инженерной роли с прямым взаимодействием с клиентами — в облаке GPU, у провайдера инференса, на платформе MLOps, в компании по инструментам для ИИ/разработчиков или у поставщика облачной инфраструктуры
Действительно практический опыт: вы уверенно пишете на Python и создаете собственные демо, а не просите их сделать
Рабочие знания современного инференса LLM — стеки обслуживания (vLLM, SGLang, TensorRT-LLM или подобные), API, совместимые с OpenAI, квантизация, LoRA и обслуживание тонкой настройки, пакетирование и поведение KV-кэша, а также что реально влияет на токены в секунду и стоимость
Практическое знакомство с экосистемой открытых моделей: Hugging Face, основные семейства открытых весов и как команды оценивают одну модель относительно другой
Уверенное владение контейнерами, Kubernetes, основами облачных сетей и безопасности
Авторитетность перед обеими аудиториями на одном совещании — ML-инженером, который хочет цифры, и CTO, который хочет услышать про риски и стоимость
Сильные письменные коммуникационные навыки: ваши отчеты по бенчмаркам и архитектурные документы должны быть достаточно хороши, чтобы их можно было переслать CEO покупателя
Предпринимательский и самостоятельный подход — комфортно быть первым SE, без готового плейбука и без кого-то, кому можно передать технический вопрос
Активное использование AI-инструментов в собственном рабочем процессе для исследований, прототипирования и ускорения работы
Желательно: опыт продаж или разработки на GPU AMD / ROCm; опыт работы с корпоративной безопасностью и проверками соответствия; вклад в open-source или публичные технические публикации; опыт первой технической найма в GTM-команду.
Создавать функцию инженерии продаж в компании, работающей в одной из самых быстроразвивающихся областей ИИ
Работать в тесном тандеме с основателем AE и напрямую с CRO и основателями — небольшая команда, без уровней, мгновенное влияние
Реальная техническая глубина: более 40 000 открытых моделей и внутренняя исследовательская команда, выпускающая работу по инференсу и оптимизации, которую вы будете продавать
Быть частью небольшой, высокоэффективной команды, делающей открытый ИИ доступным для всех
Конкурентная базовая зарплата + переменная часть, завязанная на показатели команды, плюс доли в компании
Будьте осторожны: если работодатель просит войти через Google, iCloud или Госуслуги, прислать код или пароль, запустить ПО или перевести деньги — это мошенники.
ЖмитеГайд по безопасности