Middle Ai Software Engineer

Middle AI Software Engineer

Ищем Middle AI Software Engineer (Python / C++) — человека, который вместе с нами пройдет от точки «инженер увеличивает бизнес-результат, тратя несколько тысяч долларов в день на токены» до «
кратно увеличивает бизнес-результат всей команды — даже если тратит 10к+ долларов на токены в день».

Вы дали агенту задачу, он за двадцать минут выдал «работающий» код, который собирается и проходит тесты. Но в нем спрятались тонкий баг, выдуманный API и пара неоптимальных решений. Заметить это быстро, понять, почему агент так сделал, и привести код к нужному виду — это и есть навык, который мы ищем. Агент кратно ускоряет работу, но ответственность за каждую строчку остается на инженере.

Мы строим торговую инфраструктуру для высокочастотного трейдинга (HFT): большую систему, которая должна работать стабильно с минимальной latency в критические моменты под нагрузкой в 10x от обычной. Для этого мы используем собственный user-space сетевой стек, sub-microsecond IPC, оптимизированные форматы данных и многое другое.

Middle AI Software Engineer у нас — сильный Python и C++ инженер, который владеет агентными инструментами и использует их, чтобы и самому делать больше, и повышать продуктивность всей команды. Это не «промпт-инженер» — это SWE, у которого AI‑навыки дополняют крепкую инженерную базу, а не заменяют ее.

Интеграция LLM в сервисы – там, где это оправдано. Tool use / structured output через API, с контролем над исполнением; понимание, какие задачи стоит и не стоит отдавать модели.

Полноценные HFT‑задачи с агентами как множителем. Подключение новых бирж, инженерный ресерч биржевой инфраструктуры, оптимизация задержек.

Развитие внутреннего агентного тулинга. Агентные правила и инструкции под нашу кодовую базу, кастомные инструменты для агентов, MCP‑серверы, eval’ы – инфраструктура, которая делает использование агентов в команде эффективнее.

• Построение агентных воркфлоу. Сборка пайплайнов, где агенты декомпозируют задачу, разбирают задачи, верифицируют результат друг друга. Подбор того, что и как стоит делегировать, и доведение этих процессов до состояния, в котором ими пользуется вся команда.
• Среду для deep work. Нет встреч ради встреч, короткие циклы обратной связи, Performance-коучинг для роста личной продуктивности.
• Profit sharing. Ваш уровень дохода будет отражать персональный вклад в результат команды (avg +50−100% годового дохода).
• Сильную…