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.

Вы так можете? Тогда нам есть, о чем поговорить.

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 команду. Инженеры из tier-1 компаний и опытные специалисты из индустрии, победители и призеры олимпиад по математике, программированию и физике уровня IMO, IOI, ВсОШ и полуфинала ICPC

Полную заботу о сотрудниках:
ー мониторинг и помощь с поддержанием ключевых показателей здоровья
ー ДМС со стоматологией
ー корпоративы в разных точках мира
ー ежемесячные мероприятия: спортивные и wellness-активности от компании
ー еда в офисе из лучших ресторанов

Задачи, которые напрямую влияют на PnL. У нас нет «не очень важных» задач — мы строим работу так, чтобы ваш КПД → 1

Неограниченный бюджет на токены. Если для достижения качественного результата надо потратить $10к за день – делайте

Персональную ответственность за результат. Ваши решения идут в production и влияют на PnL. С каждым проектом зона ответственности растеёт — и вместе с ней свобода в выборе подхода

Видите, где агент дает ускорение, а где - скрытый техдолг, почему выход эффективен или неэффективен — на уровне кэшей, pipeline, memory model

Быстро находите в сгенерированном коде тонкие баги, галлюцинации и проблемы — и несете полную ответственность за итог наравне с написанным вручную

Понимаете LLM на инженерном уровне: контекст, токены, причины галлюцинаций, tool use, как мерить и контролировать качество выхода

Сильны в Python и можете уверенно работать в C++ кодовой базе

Понимаете устройство ОС и железа (CPU, RAM, NIC), сетевые протоколы (Ethernet, UDP, TCP) и основы многопоточного программирования

Для нас важнее реальные навыки, а не формальное количество лет на позиции — но обычно хорошо с такими задачами справляются инженеры с 3+ годами опыта коммерческой серверной разработки, в том числе с production-опытом на C++.

Построением агентных пайплайнов или multi-agent оркестрации, MCP-серверами, eval’ами

Интеграцией LLM в собственные сервисы через API: tool use / function calling, structured output, streaming, управление стоимостью

Настройкой AI-инструментов под большую кодовую базу: правила, кастомные tools/hooks, индексация

HFT, order routing, market data processing, exchange research

Присылайте свое CV через форму внизу или напрямую Дарье.