Python-разработчик (middle)/Data Science Engineer (AI Agents & Integrations)

This role may require in-person interview/s.

About Osano:

Osano is an innovative B-Corporation built around a simple belief: privacy is a fundamental right. Since day one, we’ve been focused on giving modern enterprises the ability to innovate quickly, stay competitive, and earn customer trust by respecting data privacy and complying with consent guidelines. Our products help organizations operate confidently in a rapidly evolving regulatory and technological landscape.

About the Role:

We’re hiring a Senior AI Engineer to build and improve Osano AI, our intelligent privacy assistant. As part of the Osano AI team, you will take capabilities from first idea to production, with an emphasis on delivering capabilities that are reliable, measurable, and trustworthy.

This role goes beyond wrapping APIs or building chat interfaces. We are looking for an engineer who has shipped LLM-powered systems that real users depend on. That means that you’ve dealt with hallucinations, latency, cost, evaluation, and tricky edge cases within agentic systems, and you know what it takes to keep these non-deterministic systems working after launch.

You will often work on problems that aren’t well-defined. Success here depends on how you think, communicate, and work with others as much as on what you build. This position is ideal for someone who is highly technical, thrives in ambiguity, takes ownership of 0→1  initiatives, wants to have an outsized impact, and believes responsible AI is non-negotiable.

 

Responsibilities:

Build and ship production AI

• Design, build, and maintain agentic features across our products, from early prototype to scaled production deployments.
• Build retrieval (RAG) systems that build trust through verifiable sources.
• Build agentic and multi-step workflows with guardrails, observability, and structured outputs.
• Balance quality, latency, reliability, and cost in production.

Measure and improve AI systems

• Build thorough evaluation frameworks that cover accuracy, grounding, latency, and reliability, utilizing both offline evaluations and real-world production signals.
• Deploy data-driven methods to decide what to ship, how to fix it, and what to stop doing.
• Continuously refine deployed systems based on measurable outcomes.

Collaborate and communicate

• Work closely with product managers, engineers, privacy experts, and other stakeholders to decide what to build, how to build it, and why.
• Write clear design documents and run effective technical discussions.

Privacy-First Development

• Embed privacy-by-design principles across the AI stack.
• Ensure compliance, data sovereignty, and secure handling practices.
• Collaborate cross-functionally to align AI capabilities with regulatory standards.

About You:

• You’re curious, self-directed, and motivated to learn quickly.
• You’re comfortable navigating ambiguity and creating clarity for others.
• You’re excited about privacy, responsible AI, and building trustworthy technology.
• You are willing to relentlessly pursue the best, most responsible ways to leverage AI—without overselling its capabilities or ignoring its limitations.

 

Must-Haves:

• 5+ years of professional software engineering or AI/ML experience
• Demonstrated experience building and running agentic systems in production with real users, not just prototypes or internal demos.
• Deep technical understanding of LLM usage and orchestration beyond prompt engineering.
• Proven experience building complex RAG systems and autonomous AI agents.
• Clear written and verbal communication. You can explain technical trade-offs to both engineers and non-technical stakeholders.
• Concrete examples of getting from ambiguity to results.

Nice-to-Haves:

• Strong expertise in the Python AI ecosystem, including FastAPI and LangGraph.
• Experience with Knowledge Graphs to enhance RAG precision
• Familiarity with Privacy-Enhancing Technologies (PETs)
• Experience with data anonymization techniques
• Background in compliance-heavy or regulated environments

 

Why Us:

• We're a welcoming team that's dependable, curious, moves fast, and full of talented people
• We're a B-corporation with a mission that matters, in a high-growth space with significant potential
• You'll have access to our training program, well-defined career paths, and a leadership team that values professional development

Benefits:

• Competitive-pay compensation and ownership interest/equity
• Unlimited paid time off, plus a requirement to take at least two weeks off per year
• We're a Best Place for Working Parents and offer paid parental leave for all new parents
• Osano sponsors individual premiums on base plans at 100% and dependent premiums at 50% for Medical, Dental, and Vision insurance via Aetna
• A fully and permanently remote company, so you can work from anywhere in the U.S.
• Receive a MacBook and $600 to craft your home workspace
• Annual company trip designed to foster connection, creativity, and fun
• Mental health benefits with free memberships to mindfulness and talk therapy services

Ищем разработчика с успешным опытом запуска ИИ-агентов и настройки взаимодействия между ними. Нужен практик, который лично внедрял агентов в работающие продукты и может показать результат. Одних курсов, учебных прототипов и генерации кода с помощью ИИ недостаточно.

О проекте

Развиваем B2B-платформу для строительного рынка: компании, закупщики и поставщики, поиск партнёров, заявки, предложения и деловая репутация. Нужно развивать систему агентов, которые выполняют рабочие задачи пользователей и взаимодействуют друг с другом.

Что предстоит делать

• Изучить текущую реализацию и определить необходимые доработки.
• Настроить роли агентов, распределение задач, передачу контекста и результатов между ними.
• Подключить агентов к API, данным и функциям платформы.
• Организовать память, поиск по базе знаний и использование накопленного опыта.
• Настроить права доступа и согласование действий с пользователем.
• Обеспечить продолжение прерванных задач, обработку ошибок и защиту от повторных действий.
• Настроить проверку качества, журналирование и контроль расходов на модели.
• Довести рабочие сценарии до устойчивого результата и описать систему для дальнейшей поддержки.

Что важно

• Реальные внедрения ИИ-агентов, которыми пользовались люди или компании.
• Опыт настройки нескольких взаимодействующих агентов: передача задач, общий контекст, контроль выполнения.
• Уверенное владение Python или TypeScript/JavaScript, работа с API и базами данных.
• Понимание вызова инструментов моделями, управления контекстом и поиска по базе знаний — RAG.
• Умение разграничивать доступ к данным и действиям разных пользователей и компаний.
• Способность самостоятельно разобраться в проблеме, проверить решение и отвечать за его работу после запуска.

Конкретные библиотеки и инструменты выбираем по задаче. Важны результаты внедрения и качество инженерных решений.

Формат

• Удалённая проектная работа.
• Объём, этапы, сроки и оплату согласуем по результатам знакомства и оценки задач.

Что прислать в отклике

Опишите 1–2 успешных внедрения: какую задачу решали, что сделали лично, как взаимодействовали агенты и какого результата достигли. Расскажите об одном сбое и о том, как вы его устранили. Приложите доступные примеры; закрытый проект можно описать обезличенно.

Укажите ваш стек, доступность и ожидания по оплате. Отклик с конкретными кейсами поможет сразу перейти к предметному разговору.