Инженер по прикладному ИИ

О компании Dwelly

Dwelly создает операционную систему на базе ИИ для аренды жилой недвижимости. Ее растущая сеть агентств предоставляет ИИ реальные данные, непрерывную обратную связь и контроль над полными рабочими процессами, делая исключительный сервис стандартом для арендодателей и арендаторов. Сегодня Dwelly управляет более чем 15 000 объектов недвижимости и $470 миллионов в GMV, что делает ее одним из десяти крупнейших операторов аренды в Великобритании. Компания привлекла $263 миллиона инвестиций.

Мы — быстрорастущая компания, ориентированная на продукт, поддерживаемая ведущими инвесторами и возглавляемая командой с глубоким опытом в недвижимости, технологиях и операциях.

Краткое описание позиции

Мы ищем инженера прикладного ИИ, который поможет создать агентскую инфраструктуру, обеспечивающую автоматизацию по всему Dwelly. Наша модель роста — приобретение. Каждое агентство, которое мы приобретаем, приносит новые операционные рабочие процессы, устаревшие процессы и ручной труд. Если мы будем управлять каждым новым агентством вручную, экономика модели нарушится. Наша способность масштабироваться зависит от превращения сложных операционных процессов в надежные системы, управляемые ИИ и автоматизированные.

У нас уже есть успешные ИИ-управляемые процессы в Tenant Find и Property Management. Они работают и приносят реальные бизнес-результаты. Но они были созданы быстро и как отдельные системы.

Следующая задача — объединить эти подходы: построить переиспользуемую агентскую инфраструктуру, создать надежный слой оценки и наблюдаемости, а также системы, позволяющие быстро и надежно автоматизировать новые рабочие процессы по мере масштабирования Dwelly.

Это не исследовательская роль в области ИИ. Вы будете создавать ИИ-системы, которые работают внутри реального бизнеса и должны надежно функционировать в продакшене.

Основные обязанности

1. Агентская инфраструктура

• Проектировать и создавать основные примитивы для наших агентских систем, включая память, управление контекстом, вызов инструментов, оркестрацию и циклы обратной связи.
• Перейти от разовых ИИ-решений к переиспользуемой инфраструктуре, где новые рабочие процессы можно вводить быстро и с предсказуемой надежностью.

2. Оценка и наблюдаемость

• Создавать фреймворк оценки, который позволяет понять, как работают наши агенты и почему они достигают успеха или терпят неудачу.
• Сделать тестирование, трассировку, отладку и оценку ИИ-систем фундаментальной частью нашего инженерного процесса, как и модульное тестирование традиционного ПО.
• Разрабатывать системы, которые позволяют с уверенностью оценивать агентские рабочие процессы перед их развертыванием в продакшене.

3. Агентская разработка

• Продвигать использование больших языковых моделей (LLM) для создания самого программного обеспечения.
• Создавать рабочие процессы, где кодирующие агенты и специализированные субагенты могут исследовать репозитории, вносить изменения, проверять архитектуру, следить за конвенциями, проводить оценки и итерации с минимальной координацией с человеком.
• Широко использовать агентские инженерные рабочие процессы в своей повседневной разработке.

4. Оркестрация

• Проектировать системы, в которых специализированные агенты, инструменты, детерминированное ПО и люди эффективно работают вместе.
• Понимать, когда проблему следует решать с помощью LLM, когда лучше использовать традиционное ПО, а когда несколько скоординированных агентов могут существенно улучшить результат.

5. Операционная автоматизация

• Выступать мостом между сложными операционными рабочими процессами и инженерией.
• Тесно сотрудничать с операционными и продуктовыми командами, чтобы понять, как на самом деле происходит работа в приобретенных агентствах, выявлять наиболее эффективные возможности для автоматизации и превращать их в надежные производственные системы.

6. Влияние на архитектуру

• Помогать определять архитектурные паттерны, которые мы используем для агентских систем по мере масштабирования компании.
• Вы не присоединитесь как инженер №20 на устоявшейся ИИ-платформе. Вы станете одним из первых ключевых членов команды с существенным влиянием на наш технический подход, инструменты и инженерные стандарты.

Квалификации и предпочтительный опыт

• Сильный опыт в разработке программного обеспечения с опытом самостоятельной реализации сложных систем от идеи до продакшена

• Практический опыт создания ИИ или агентских систем, которые работали в продакшене

• Опыт решения реальных задач ИИ, таких как надежность, задержки, управление контекстом, режимы сбоев, оценка и наблюдаемость

• Глубокое понимание агентов, использования инструментов, структурированных выходных данных, управления контекстом, оркестрации, оценки и циклов обратной связи

• Продвинутый практический опыт работы с современными LLM — не просто случайное использование ChatGPT или Claude, а понимание, как строить надежные рабочие процессы вокруг вероятностных систем

• Опыт использования кодирующих агентов и агентских рабочих процессов разработки в своей инженерной практике

• Опыт разбиения сложных инженерных задач между агентами или специализированными субагентами и проектирования механизмов для проверки и улучшения их результатов

• Сильное архитектурное чутье и способность решать, когда использовать LLM, детерминированное ПО, вмешательство человека или комбинацию подходов

• Опыт работы с TypeScript / Node.js или сильный опыт создания ИИ-систем на Python с готовностью применять эти знания в среде с приоритетом TypeScript

• Высокая автономность, ответственность и комфорт при принятии решений в условиях неопределенности

• Сильное понимание продукта и способность связывать технические решения с операционными и бизнес-результатами

• Отличные коммуникативные навыки и свободное владение английским языком

• Менталитет стартапа: устойчивость, адаптивность и способность процветать в быстро меняющейся среде

Что мы не подразумеваем под «опытом работы с ИИ»

Для этой роли опыт работы с ИИ не означает:

• Использование ChatGPT для генерации фрагментов кода

• Добавление одного вызова API LLM в приложение

• Создание обертки для промптов и называние этого агентом

• Безоговорочное принятие всего, что генерирует кодирующий агент

Мы ищем инженеров, которые мыслят в терминах агентов, инструментов, контекста, оркестрации, оценки, циклов обратной связи и взаимодействия человека и машины — и которые уже применяют эти концепции в своей повседневной инженерной работе.

Как выглядит успех

В течение первых 12 месяцев:

• Надежность: Мы можем развернуть новый агентский рабочий процесс и понять, как он будет работать до выхода в продакшен, потому что у нас есть надежные системы оценки и наблюдаемости.

• Скорость: Интеграция процессов из недавно приобретенных агентств занимает дни, а не недели, благодаря стандартизированной библиотеке переиспользуемых агентских примитивов.

• Эффективность: Значительная часть повторяющейся операционной работы автоматизирована, что позволяет нашим командам сосредоточиться на областях, где человеческое суждение и взаимодействие создают наибольшую ценность.

• Инженерное преимущество: Агентские рабочие процессы разработки существенно увеличивают скорость и качество, с которыми наша инженерная команда может создавать, тестировать и развивать программное обеспечение.

Технологический стек

TypeScript (основной) · Node.js · PostgreSQL · Оркестрация LLM · Агентские рабочие процессы

Почему эта позиция может вам не подойти

Эта роль, вероятно, не подойдет, если:

• Вы в основном хотите исследовать новые модели, читать последние статьи или обучать кастомные модели. Мы прагматичные строители, а не исследовательская лаборатория ИИ.

• Вы предпочитаете работать с четко определенным бэклогом, где кто-то другой решает, что нужно создавать.

• Вам нравится прототипировать ИИ-системы, но меньше интересует менее гламурная работа по обеспечению их надежности — оценка, логирование, обработка ошибок, наблюдаемость, инфраструктура и операционные крайние случаи.

• Вы рассматриваете ИИ в первую очередь как функцию, а не как новый способ проектирования и создания программных систем.

Оплата и льготы

• Позиция полностью удаленная, что обеспечивает гибкость и позволяет беспрепятственно сотрудничать с нашей географически распределенной командой
• Конкурентоспособная зарплата с возможностью получения опционов на акции в зависимости от результатов, признавая исключительный вклад в успех интеграции

Каково быть частью Dwelly

Не стесняйтесь ознакомиться с Основными принципами Dwelly. Это о том, во что мы верим, как мы работаем и принимаем решения.

Мы предлагаем не шикарный офис или статичное рабочее место. Вместо этого мы решаем одну из самых сложных проблем в крупнейшей потребительской отрасли мира (аренда жилой недвижимости), чтобы улучшить опыт более чем 30% домохозяйств (более 5 миллионов в Великобритании и более 100 миллионов включая ЕС и США), которые живут в арендованных домах.

Это о том, чтобы изменить крупнейшую, самую устаревшую отрасль в мире, с одной из сильнейших операционных и технических команд, существующих в Великобритании и ЕС. Мы усердно работаем и стремимся к чрезвычайно амбициозным результатам. Но мы хотим, чтобы люди гордились тем, что они построили, и могли однажды оглянуться назад и сказать: «Черт возьми, это был я, кто сделал все это».

• Одержимость клиентом, а не конкурентами
• Страсть к изобретательству
• Операционное совершенство
• Долгосрочное мышление

Подавая заявку на эту позицию, вы даете согласие на обработку и хранение ваших персональных данных в целях рекрутинга в течение до 365 дней в соответствии с нашей политикой хранения данных и применимыми законами о защите данных.