Sr. Staff Software Engineer (Agentic AI) — UKG

UKG ищет очень senior-инженера для агентной ИИ-платформы в Сиэтле. Формат гибридный, зарплатная вилка — 144,6–237,3 тыс. долларов в год. Это не точечная роль «прикрутить чат-бота»: человеку надо задавать направление агентных систем внутри платформы управления персоналом, строить базовые библиотеки, правила разработки агентов, оркестрацию, защитные ограничения, мониторинг и порядок реагирования на инциденты.

По требованиям планка высокая: более 10 лет в программной инженерии и минимум 3 года с производственными LLM- или агентными системами. В описании встречаются Google ADK, LangGraph, LangChain, Azure OpenAI, Anthropic Claude SDK, GCP, Vertex AI, AWS Bedrock, Python, Java, C#, JavaScript/TypeScript и React. По сути, это позиция для человека, который уже видел агентные системы не только в прототипах, но и в эксплуатации: с политиками доступа, наблюдаемостью, отказами и ответственностью перед пользователями.

Интересно здесь влияние: UKG дает шанс определять платформенные стандарты в большой корпоративной системе. Риск тоже очевиден — зона ответственности очень широкая, от архитектуры и наставничества до управления безопасностью и качества. Подойдет тем, кто хочет не просто писать код, а собирать внутреннюю инженерную школу вокруг агентного ИИ.

Откликнуться: ссылка

Principal AI ML Software Developer — RTX Raytheon

RTX Raytheon набирает ведущего разработчика ИИ и машинного обучения в Ричардсоне, штат Техас. Формат — работа в офисе, направление — защищенная оборонная разработка и автоматизация жизненного цикла программного обеспечения. Зарплата указана как 54,2–67,5 тыс. долларов, также упоминается помощь с переездом.

Задачи прикладные и довольно конкретные: агенты для анализа требований, генерации кода, отладки и автоматизированного тестирования; масштабируемая оркестрация агентных процессов; интеграция с протоколом контекста модели; взаимодействие агент-агент; инструменты генеративного ИИ через API для конвейеров сборки и поставки. Нужны 8+ лет инженерного опыта, Python, практический опыт с LLM-фреймворками вроде LangChain, умение настраивать запросы для рассуждений, планирования и использования инструментов, а также гражданство США и возможность получить допуск TS/SCI.

Главный фильтр — оборонный контур: офис, гражданство, допуск и, вероятно, меньше свободы, чем в обычном стартапе. Зато для инженера, которому интересны агенты в строгой среде с безопасностью, проверками и реальными ограничениями, это может быть редкий практический кейс. В плюсах также упомянуты Zero Trust, DevOps, Docker/Kubernetes, Atlassian-инструменты, распределенные системы и оркестрация рабочих процессов.

Откликнуться: ссылка