Ищем Senior 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». 

Многие инженеры все еще используют агентов как «умный автокомплит». Мы ищем людей, которые могут перестроить вокруг агентов собственный рабочий процесс и процессы всей команды — так, чтобы выход инженерной работы вырос кратно, и при этом не просело качество результата. Для этого нужна сильная инженерная база, глубокое понимание всей системы и практические навыки работы с агентами.
Узнали себя? 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.

На позиции Senior AI Software Engineer вы будете развивать агентную инфраструктуру и процессы, повышающие КПД всей команды. Это позиция для сильных SWE, у которых AI-навыки дополняют крепкую инженерную базу, а не заменяют ее.

Принятие системных решений. Выбор технологии и архитектуры для production сервисов, оценка tradeoff’ов, ответственность за работу в production — с агентами как множителем, но с полным контролем над результатом

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

Стандартизация и организация процессов работы с агентами. Как делегировать, как ревьюить LLM-код, как измерять качество и не копить скрытый техдолг. Ваш подход становится ориентиром для команды — через экспертизу и собственный код, а не через иерархию

Построение агентной инфраструктуры команды. Проектирование и развитие внутреннего тулинга и агентных пайплайнов: правила под кодовую базу, кастомные инструменты для агентов, MCP-серверы, multi-agent оркестрация, eval’ы и регрессионные тесты на качество выхода

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

Ownership в вашей зоне ответственности. Необходимые ресурсы, свободу выбора подхода, ответственность за результат

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

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 работать в C++ наравне с нашими инженерами

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 5+ годами опыта коммерческой серверной разработки, значимая часть которого — на C++.

Построением агентных пайплайнов / multi-agent оркестрации, MCP-серверами, eval’ами и метриками качества LLM-выхода

Интеграцией LLM в собственные сервисы через API: tool use, structured output, streaming, управление стоимостью и токенами

Настройкой AI-инструментов под большую кодовую базу: кастомные правила, индексация, локальные и внешние модели

Highload или low-latency системами, предыдущий опыт HFT, order routing, market data processing, exchange research

Присылайте свое CV через форму внизу или напрямую Дарье.