О нас
Мы Cortea, стартап из Берлина, меняющий аудит с помощью ИИ. Ручной аудит, требующий работы с большим количеством документов, тратит драгоценное время экспертов, в то время как спрос продолжает расти. Наше программное обеспечение на базе ИИ и специализированные ИИ-агенты избавляют от повторяющейся работы, чтобы аудиторы могли сосредоточиться на принятии решений.
При поддержке ведущих венчурных фондов с финансированием более 15 млн евро, имея рабочий продукт и платящих клиентов, мы быстро растём.
Мы ценим мышление, основанное на первых принципах, скорость, доверие и доброту. Мы строим всё вместе в нашем офисе в Берлине.
Ваша роль
Мы ищем инженера с сильным опытом в области бэкенда, данных и систем ИИ для создания фундамента оценки и наблюдаемости для продакшн-уровня LLM-агентов, используемых в сложных аудиторских рабочих процессах.
Эта роль находится на стыке бэкенд-инжиниринга, инфраструктуры данных и качества ИИ. Вы будете создавать системы оценки, которые обеспечивают работу наших мультимодальных поисковых агентов, и постоянно улучшать критически важные метрики качества для текущих и будущих конвейеров.
Вы будете работать на переднем крае прикладного ИИ и поиска информации, создавая мультимодальные агентские конвейеры и решая сложные инженерные задачи, связанные с контекстом и управлением агентами.
Это не традиционная роль в области аналитики, BI или построения дашбордов. Вы должны быть готовы писать продакшн-код, проектировать архитектуру данных, работать внутри бэкенд-систем и напрямую улучшать качество, стоимость, надёжность и производительность LLM-агентов.
Что вы будете делать
Вы будете помогать создавать и эксплуатировать технические системы вокруг наших ИИ-агентов, уделяя особое внимание инфраструктуре данных, оценке, наблюдаемости и оптимизации. Вы будете:
- Создавать онлайн и офлайн системы оценки для LLM-агентов, включая конвейеры, использующие эталонные наборы данных, проверенные данные, рабочие процессы проверки человеком и результаты экспериментов.
- Создавать автоматизированные контрольные точки качества, чтобы изменения в промптах, контексте, моделях или логике агентов могли быть протестированы перед выходом в продакшн.
- Анализировать большие объёмы трассировок и выполнений агентов в колоночных и аналитических базах данных, таких как BigQuery или ClickHouse, для выявления режимов сбоев, регрессий качества, проблем с задержкой, пробелов в надёжности и возможностей оптимизации затрат.
- Создавать надёжные механизмы хранения и воспроизведения данных для долгосрочного анализа поведения агентов в продакшне.
- Управлять инструментами наблюдаемости для трассировки, мониторинга, отладки и управления экспериментами наших аудиторских агентов.
- Работать в команде с бэкенд-инженерами для повышения скорости и надёжности наших поисковых и логических агентов.
Вы подойдёте на эту роль, если вы...
- Имеете сильный опыт работы с Python и/или бэкенд-инжинирингом.
- Имеете солидное понимание того, как оцениваются LLM и агентские системы — включая детерминированные проверки, проверенные данные, LLM-как-судья, проверку человеком и метрики качества — и можете рассуждать о том, когда каждый подход уместен.
- Разворачивали и эксплуатировали системы в облаке, в идеале на GCP.
- Имеете практический опыт создания сквозных систем оценки конвейеров поиска или ML и использования инструментов наблюдаемости или экспериментирования с LLM, таких как Braintrust, MLflow, Langfuse или Weights & Biases.
- Комфортно работаете с аналитическими базами данных, хранилищами данных, колоночными хранилищами и данными событий или трассировок большого объёма.
- Понимаете системный дизайн, надёжность, наблюдаемость, мониторинг, логирование, отладку и операционные компромиссы.
- Обладаете инженерным суждением уровня Senior: вы можете принимать архитектурные решения, обсуждать компромиссы и создавать системы, которые другие инженеры могут расширять.
- Комфортно работаете в условиях неопределённости, способны рассуждать от первых принципов и заинтересованы в создании инфраструктуры для ИИ-систем, которые активно используются в продакшне.
Желательно, но не обязательно:
- Проектирование конвейеров данных, рабочих процессов ETL/ELT, систем обработки событий или циклов обратной связи для продакшн-данных.
- Создание инфраструктуры вокруг продуктов на основе LLM или агентских систем, включая оптимизацию использования LLM, контекстных окон, логических токенов или выбора модели.
- Работа с продакшн-трассировками сложных распределённых систем.
- Создание внутренних платформ для инженеров, доменных экспертов или операционных команд.
- Использование систем оркестрации рабочих процессов, таких как Temporal или аналогичных.
- Знакомство с аудитом, финансами, комплаенсом или другими областями, требующими высокой точности.
- Опыт работы в стартапе на ранней стадии или в быстро развивающейся инженерной среде.
Никто не соответствует всем требованиям. Если вы занимались разработкой поисковых систем и любите управлять оценками и конвейерами, давайте поговорим.
Что мы предлагаем
- Высокое влияние и рост: формируйте стратегию в растущем AI-стартапе с первого дня.
- Культура, ориентированная на миссию: амбициозная команда, ценящая мышление на основе первых принципов и смелые идеи.
- Привлекательная компенсация: конкурентоспособная заработная плата плюс значительная доля в компании (equity).
- Лучшие инструменты для работы: щедрый бюджет на покупку инструментов для программирования, чтобы вы могли использовать лучшие инструменты для выполнения работы.
- Преимущества стартапа: гибкий отпуск, командные обеды, ретриты, центральный офис в Берлине.
Процесс собеседования
- Первый звонок — Знакомство с Cortea с Лизой
- Второй звонок — Техническое собеседование с Владом
- Третий звонок — Углублённое обсуждение нашей культуры с нашим сооснователем Филиппом
- Очный день (Берлин) — Встреча с командой и совместная работа над реальной проблемой
