AI Harness Engineer / AI Automation Lead

Farsight Management | Bali / Remote | Full-time

Farsight Management управляет виллами на Бали и строит AI-first operating layer для операционных процессов. Первый домен — Reservations & Guest Support: обращения гостей, бронирования, SOP, SLA, задачи, эскалации и коммуникации с операционной командой.

Мы ищем инженера, который сможет построить harness — техническую среду вокруг AI agents, где агент не просто отвечает на сообщение, а безопасно работает внутри бизнес-процесса: понимает контекст, вызывает tools, принимает ограниченные решения, пишет в системы, создаёт задачи, контролирует результат и передаёт человеку нестандартные случаи.

Что предстоит делать:

• Спроектировать agent runtime: lifecycle, agent loop, state, retries, timeouts, recovery, async execution.

• Построить context layer: guest, booking, villa, SOP, история коммуникаций, задачи, предыдущие обещания, permissions.

• Подключать tools и интеграции: PMS, Beds24, PriceLabs, WhatsApp, Slack, Telegram, CRM, task management, internal databases, APIs, webhooks.

• Разделять, где нужен deterministic workflow, где LLM как decision layer, а где полноценный autonomous agent.

• Внедрить guardrails: risk levels, approvals, human-in-the-loop, audit trail, PII protection, rollback, kill switch.

• Настроить evals и observability: scenario tests, regression tests, replay реальных кейсов, tracing, tool calls, latency, cost, business outcome.

• Работать с Head of Reservations / Operations и переводить реальные процессы в исполняемые agent workflows.

Первый use case — Guest Support Agent. Например, гость просит трансфер или сообщает о проблеме. Система должна определить гостя, найти бронирование, проверить SOP, понять риск, выполнить разрешённое действие или создать задачу, подготовить ответ и передать человеку всё, что выходит за рамки полномочий.

Кого ищем:

• Инженера с опытом LLM agents.

• Опыт production backend development, Python, async programming, REST APIs, webhooks, databases.

• Опыт LLM APIs, RAG, tool calling, structured outputs, agent workflows, testing, observability.

• Понимание, как строить системы, которые работают в production, а не только в demo.

Плюсом будет:

LangGraph, OpenAI Agents SDK, Claude Agent SDK, Pydantic AI, Temporal, MCP, PostgreSQL / pgvector, Redis / Kafka, Langfuse / LangSmith / OpenTelemetry, Docker, cloud, hospitality / travel / property management, customer support automation.

При отклике пришлите, пожалуйста:

резюме или примеры проектов, описание самого сложного AI agent / backend / automation проекта.