Адаптируем резюме под ATS-фильтры, подготовим сопроводительное на основе резюме и вакансии, соберём гайд подготовки к собеседованию, найдём контакты HR и нанимающих
Ruby Labs — ведущая технологическая компания, которая создает и управляет инновационными потребительскими продуктами. Мы предлагаем разнообразные возможности в сферах здравоохранения, образования и развлечений. Наши инновационные команды формируют будущее продуктов, ориентированных на потребителя, и мы всегда ищем увлеченных специалистов, чтобы присоединиться к нам. Узнайте больше о нашей истории по ссылке: https://rubylabs.com/about-us/
Мы ищем старшего инженера по искусственному интеллекту, который возьмет на себя ответственность за AI-слой одного из наших ключевых продуктов с подпиской D2C и масштабирует его. Вы будете полностью отвечать за функции LLM в продакшене и браузерную автоматизацию, построенную вокруг них, от начала и до конца — системы подсказок, структурированные выводы, оценка, наблюдаемость и выбор модели — от первого эксперимента до живого релиза, с ответственностью за качество, надежность и стоимость.
Это роль с высоким влиянием, подходящая для человека, который принимает решения на основе данных, а не интуиции. Непроверенные изменения подсказок, необнаруженные сбои и замены моделей без бенчмарков недопустимы. Вы работаете в современной стеке TypeScript — Next.js, Cloudflare Workers и Containers с Hono, очереди задач Hatchet, Drizzle на Supabase Postgres, Vercel Blob. Браузерная автоматизация на Browserbase и Playwright составляет примерно половину работы.
Проектировать динамические шаблоны подсказок с условной логикой и внедрением контекста, которые максимизируют качество генерации
Обеспечивать предсказуемые выводы с помощью JSON-режима, вызова функций, схем Zod/JSON, валидаторов и циклов исправления
Владеть сложными рабочими процессами LLM (LangChain, LlamaIndex или кастомными), которые чисто интегрируются в логику приложения
Создавать и поддерживать браузерную автоматизацию на Browserbase Functions и Playwright, которая надежно проходит веб-потоки
Классифицировать экраны с помощью модели внутри каждого прохода и решать, что обрабатывает модель, а что — детерминированный код
Выпускать автоматизации как замороженные, опубликованные воркеры — версионированные, воспроизводимые и безопасные для отката
Организовывать запуски через Hatchet с повторными попытками, тайм-аутами и трассировками сбоев, которые объясняют каждое неудачное выполнение
Строить конвейеры оценки — тестовые наборы данных, LLM в роли судьи, метрики в стиле RAGAS — и оценивать ответы и классификации экранов в Langfuse
Отслеживать сложные цепочки LLM для выявления узких мест по стоимости, задержкам и использованию контекстного окна
Проводить A/B тесты моделей и подсказок через AI-шлюз (OpenRouter, Cloudflare AI Gateway); выпускать только на основе количественных бенчмарков
Переоценивать модели по мере появления новых архитектур; дообучать при необходимости в соответствии с требованиями домена
Вести AI-функции от эксперимента до живого продакшена на Cloudflare Workers и Containers и оставаться ответственным после релиза
Управлять лимитами запросов, резервными вариантами и стоимостью моделей, чтобы функции оставались надежными при масштабировании
Решать инциденты в продакшене в системах AI и автоматизации с документированным анализом корневых причин
【5+】 лет разработки программного обеспечения с Node.js, TypeScript, Next.js и Postgres, включая edge или serverless среды выполнения, такие как Cloudflare Workers
Опыт продакшен-браузерной автоматизации с Playwright (Browserbase или аналог): устойчивые селекторы, повторные попытки, обработка сбоев в масштабе
Опыт продакшен-динамического создания подсказок — контент, зависящий от входных переменных и внедренного контекста
Структурированные выводы в продакшене: JSON-режим, вызов функций, схемы Zod/JSON
Опыт работы с унифицированными API LLM или AI-шлюзами (OpenRouter, Cloudflare AI Gateway): лимиты запросов, резервные варианты, экономичный выбор моделей
Наблюдаемость LLM с Langfuse или аналогами: трассировка, тестовые наборы данных, интеграция оценки
Методология оценки: RAGAS или кастомные системы LLM в роли судьи
Принимает решения на основе бенчмарков и трассировочных данных, а не интуиции
Аналитичен — преобразует логи генерации в метрики, на которые бизнес может опереться
Итеративен — строит циклы обратной связи и постоянно совершенствуется
Несет ответственность за результат от эксперимента до продакшена и далее
Проверяет перед тем, как доверять — рассматривает выводы LLM как неподтвержденные до валидации
Ruby Labs работает в часовом поясе CET (Центральноевропейское время). Кандидаты из любой страны могут подать заявку на позицию, если они находятся примерно в пределах ± 4 часов от CET. Это обеспечивает оптимальное сотрудничество и коммуникацию в рабочее время.
Откройте для себя преимущества работы в нашей динамичной команде! Мы предлагаем:
Удаленная работа: Наслаждайтесь свободой работать из любого места и в любое время, поддерживая здоровый баланс между работой и личной жизнью.
Неограниченный оплачиваемый отпуск: Пользуйтесь неограниченным количеством оплачиваемых дней отдыха для восстановления сил и заботы о своем благополучии без подсчета дней.
Оплачиваемые национальные праздники: Отдыхайте и расслабляйтесь в национальные праздники с оплачиваемым выходным.
Компания предоставляет MacBook: Получайте максимальную продуктивность с первоклассными Apple MacBook, предоставляемыми всем сотрудникам, которым они необходимы.
Гибкий договор с независимым подрядчиком: Откройте для себя преимущества гибкости, автономии и предпринимательских возможностей. Пользуйтесь налоговыми льготами, возможностями для нетворкинга, снижением обязательств работодателя и свободой работать из любого места. Подробнее здесь: https://docs.google.com/document/d/1nkrN76JlZkbKj9WSOhlT1_mni_CZeDkHdwfIjPXVwvk/preview?tab=t.0#heading=h.ndsdl4wapxtt
Станьте частью нашей быстрорастущей команды и воспользуйтесь отличной возможностью для личного и профессионального роста!
После подачи заявки мы проводим тщательный обзор, который обычно занимает от 3 до 5 дней, но иногда может занять больше времени из-за большого количества заявок. Если мы видим потенциальное соответствие, мы переходим к следующим этапам:
Скрининг рекрутера (40 минут)
Техническое собеседование (60 минут)
Финальное собеседование (30 минут)
В Ruby Labs мы движемся быстро, ставим высокие цели и ожидаем того же от нашей команды. Мы не здесь, чтобы играть в малое — мы здесь, чтобы строить, расти и побеждать. Это значит, что мы ищем людей амбициозных, целеустремленных и готовых выкладываться на полную каждый день.
Это место для тех, кто процветает под давлением, принимает вызовы и видит возможности в каждом препятствии. Если вы жаждете достижений, мотивированы влиянием и хотите расти с темпом своей амбиции, Ruby Labs предлагает платформу для реализации этого.
Здесь усилия вознаграждаются. Мы ценим тех, кто вкладывается полностью и приносит результаты, и создаем пространство для тех, кто хочет большего — больше ответственности, больше роста и больше успеха.
#LI-Remote
Умножим шансы на каждом этапе поиска и поможем получить выгодный оффер
Узнать большеБудьте осторожны: если работодатель просит войти через Google, iCloud или Госуслуги, прислать код или пароль, запустить ПО или перевести деньги — это мошенники.
ЖмитеГайд по безопасности
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
