États-Unis
Redwood Materials
Las Vegas Sands Corp.
Ingénieur Logiciel Principal - Développement axé sur l'IA
États-Unis
Las Vegas, Nevada, États-Unis
JavaScriptTypeScriptPythonJavaAWSGCPDockerKubernetesC#Go
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Description du poste
Aperçu du poste
La responsabilité principale de l'Ingénieur Logiciel Principal (Développement axé sur l'IA) est de concevoir, orchestrer et valider des applications logicielles construites via des flux de travail de développement pilotés par l'IA. Il ne s'agit pas d'un rôle de développeur traditionnel assisté par l'IA. Plutôt que d'écrire la majorité du code à la main, ce rôle opère dans un cycle de vie de développement logiciel (SDLC) axé sur l'IA où les agents IA servent de producteurs primaires de code, de configuration et d'artefacts de test. L'ingénieur fournit une direction architecturale, une ingénierie de contexte, une gouvernance humaine en boucle et une responsabilité finale pour tous les logiciels livrés.
L'Ingénieur Logiciel Principal combine des fondamentaux profonds en ingénierie logicielle avec la capacité de penser en systèmes, de concevoir des flux de travail d'agents efficaces et de valider les sorties générées par l'IA sur les dimensions de sécurité, de correction, de performance et de conformité.
Exigences physiques
Toutes les tâches doivent être effectuées conformément aux politiques, pratiques et procédures du département et de Las Vegas Sands Corp.. Tous les membres de l'équipe Las Vegas Sands Corp. doivent se comporter de manière professionnelle en tout temps. Les membres de l'équipe sont tenus d'observer les normes de l'entreprise, les exigences de travail et les règles de conduite.
Doit être capable de :
- Accéder physiquement aux zones de travail assignées avec ou sans aménagement raisonnable.
- Travailler à distance si nécessaire.
- Travailler à l'intérieur et être exposé à divers facteurs environnementaux tels que, mais sans s'y limiter, les écrans cathodiques, le bruit et la poussière.
- Utiliser un ordinateur portable et un clavier standard pour effectuer les fonctions essentielles du poste.
Tâches et responsabilités essentielles
* Conception et orchestration des flux de travail d'agents
- Concevoir, construire et maintenir des flux de travail d'agents IA qui produisent du code d'application, de la configuration d'infrastructure, des suites de tests et de la documentation.
- Décomposer les exigences complexes des applications en tâches discrètes et bien définies que les agents IA peuvent exécuter efficacement dans des limites définies.
- Sélectionner et configurer les modèles IA, les frameworks d'agents et les outils appropriés pour chaque flux de travail en fonction de la complexité de la tâche, du niveau de risque et des considérations de coût.
- Construire et maintenir des magasins de contexte qui fournissent aux agents les connaissances organisationnelles, les normes de codage, les modèles architecturaux et le contexte de domaine nécessaires pour produire des sorties correctes et cohérentes.
- Créer et maintenir la chaîne d'outils des agents, y compris les compétences (SKILL.md) pour les connaissances de domaine réutilisables, les hooks pour l'automatisation déterministe à des points de flux de travail définis, et les fichiers de mémoire de projet (CLAUDE.md, AGENTS.md) qui fournissent un contexte persistant à travers les sessions d'agents.
- Concevoir des architectures de sous-agents qui décomposent les flux de travail complexes en agents spécialisés et délimités avec un accès approprié aux outils, en suivant le principe du moindre privilège pour chaque rôle d'agent.
- Appliquer des pratiques d'ingénierie composite qui capturent systématiquement les informations, les modèles et les modes d'échec de chaque cycle de développement, en les encodant dans la mémoire du projet, les compétences et les configurations d'agents afin que chaque unité de travail facilite le travail ultérieur et le rende plus fiable.
- Participer à des sessions d'élaboration en groupe (Mob Elaboration) pour affiner collaborativement les exigences, les critères d'acceptation et les packages de contexte avant le début de l'exécution des agents.
* Vérification et assurance qualité
- Appliquer un cadre de vérification multicouche à toutes les sorties générées par l'IA, en validant la correction fonctionnelle, la posture de sécurité, les caractéristiques de performance, la qualité du code et la conformité réglementaire.
- Établir et appliquer des points de contrôle de gouvernance humains en boucle (HITL), sur la boucle (OHOTL) et après la boucle (AHOTL) appropriés au niveau de risque de chaque flux de travail.
- Examiner, tester et approuver le code généré par l'IA, en s'assurant qu'il répond aux normes de codage de Sands, aux directives architecturales et aux exigences de sécurité avant la promotion en production.
- Concevoir et maintenir des pipelines de vérification automatisés qui complètent la revue humaine, y compris des bancs d'essai, des portes d'analyse statique et de la télémétrie d'exécution.
- Identifier et corriger les modèles de dérive des agents, d'hallucination ou de dégradation de la qualité lors d'exécutions répétées de flux de travail.
- Mettre en œuvre des systèmes d'observabilité et de télémétrie des agents qui suivent le comportement des agents, les modèles d'appels d'outils, la consommation de jetons et les métriques de qualité des sorties à travers les flux de travail.
* Développement d'applications et architecture
- Concevoir et livrer des applications full-stack sur les couches web, API et données en utilisant des méthodologies axées sur l'IA comme approche de développement principale.
- Définir l'architecture du système, les modèles de données, les contrats API et les modèles d'intégration qui servent de contexte fondamental au développement piloté par les agents.
- Collaborer avec des équipes interfonctionnelles, y compris le produit, la conception, l'infrastructure et la sécurité, pour traduire les exigences commerciales en flux de travail d'agents exécutables.
- Coordonner avec les équipes de développement dans les sites mondiaux pour assurer la cohérence des flux de travail d'agents, des normes de codage et des pratiques de vérification.
- Maintenir la capacité d'écrire, de déboguer et de refactoriser directement le code lorsque les sorties des agents nécessitent une intervention manuelle ou lors de l'exploration d'approches architecturales nouvelles.
- S'assurer que toutes les applications livrées répondent aux normes de l'entreprise en matière de scalabilité, de maintenabilité, d'observabilité et de préparation opérationnelle.
- Concevoir et construire des serveurs MCP personnalisés qui exposent les outils internes, les bases de données et les systèmes commerciaux aux agents IA via des interfaces standardisées, permettant aux agents d'interagir avec les données de l'entreprise de manière sécurisée et fiable.
* Amélioration continue et mentorat
- Évaluer les modèles IA émergents, les frameworks d'agents, les serveurs MCP et les outils de développement pour améliorer continuellement l'efficacité des flux de travail et la qualité des sorties.
- Mentorer les membres de l'équipe sur les pratiques de développement axées sur l'IA, les techniques d'ingénierie de contexte et les méthodologies de vérification.
- Contribuer à l'évolution du standard SDLC axé sur l'IA de Sands, en proposant des améliorations basées sur l'expérience pratique et les résultats mesurables.
- Documenter les modèles de flux de travail d'agents, les bibliothèques de prompts, les structures de magasins de contexte et les leçons apprises pour construire la connaissance institutionnelle.
- Surveiller et optimiser la consommation de jetons et les coûts à travers les flux de travail d'agents, en mettant en œuvre des stratégies telles que le mode plan, l'édition de contexte, la division multi-sessions et la gestion efficace de la fenêtre de contexte pour contrôler les dépenses opérationnelles.
- Participer à des sessions de construction en groupe (Mob Construction), en guidant l'exécution des agents en temps réel et en formant les membres de l'équipe sur les techniques d'orchestration efficaces.
- Effectuer les tâches professionnelles de manière sûre.
- Assister au travail selon un horaire constant et régulier.
- Effectuer d'autres tâches connexes assignées.
Qualifications minimales
- Avoir au moins 21 ans.
- Preuve d'autorisation de travailler aux États-Unis.
- Baccalauréat en informatique, en ingénierie logicielle ou dans un domaine connexe, ou expérience professionnelle équivalente.
- Doit être capable d'obtenir et de maintenir toute certification ou licence, tel que requis par la loi ou la politique.
- Au moins 7 ans d'expérience professionnelle en développement logiciel, avec une progression démontrée vers des postes de senior ou de lead.
- Au moins 1 ans d'expérience pratique dans l'utilisation d'outils de développement assistés par IA (tels que GitHub Copilot, Cursor, Claude Code, Windsurf, ou similaires) comme partie intégrante du flux de travail de développement quotidien.
- Solides connaissances fondamentales dans au moins deux écosystèmes de programmation majeurs (par exemple, .NET/C#, JavaScript/TypeScript, Python, Java, Go), avec la capacité d'évaluer et de valider le code généré par l'IA dans n'importe quel langage pertinent pour un projet donné.
- Connaissance pratique des bases de données relationnelles et non relationnelles, y compris la modélisation des données, l'optimisation des requêtes et la conception de schémas.
- Expérience des plateformes cloud (Azure préféré, AWS ou GCP également acceptables), y compris le déploiement, la configuration et la gestion des coûts.
- Connaissance pratique des pratiques DevOps, des pipelines CI/CD et des concepts d'infrastructure en tant que code.
- Expérience de la conteneurisation (Docker) et de l'orchestration de conteneurs (Kubernetes ou similaire).
- Capacité démontrée à effectuer des revues de code approfondies, à identifier les défauts dans les sorties générées par l'IA et à fournir des commentaires techniques constructifs.
- Excellentes compétences en communication écrite et verbale, avec la capacité d'articuler les décisions techniques et les compromis aux parties prenantes techniques et non techniques.
- Solides compétences interpersonnelles avec la capacité de communiquer efficacement et d'interagir de manière appropriée avec la direction, les autres membres de l'équipe et les contacts externes de différents horizons et niveaux d'expérience.
Qualifications préférées
- Expérience dans la conception d'architectures multi-agents et sous-agents utilisant des frameworks tels que LangGraph, CrewAI, AutoGen, Semantic Kernel, ou des couches d'orchestration personnalisées. Compréhension de la planification des agents, de l'utilisation des outils, de la mémoire, du raisonnement multi-étapes et des modèles d'accès aux outils délimités.
- Expérience pratique dans la construction de packages de contexte structurés pour les LLMs, y compris la conception de prompts, les pipelines RAG, l'optimisation de la fenêtre de contexte, les fichiers de mémoire de projet (CLAUDE.md, AGENTS.md) et l'intégration avec les serveurs MCP. Compréhension des stratégies de gestion de contexte tactique telles que le mode plan, l'édition de contexte et la division multi-sessions.
- Expérience dans la création de compétences (SKILL.md), la configuration de hooks pour l'automatisation déterministe, la construction de serveurs MCP personnalisés et l'assemblage de chaînes d'outils d'agents qui permettent des flux de travail reproductibles et de qualité professionnelle.
- Expérience dans la mise en œuvre de modèles de supervision humaine en boucle, de pipelines d'évaluation automatisés et de stratégies pour détecter la dérive ou l'hallucination des agents. Familiarité avec la télémétrie des agents, la surveillance de la consommation de jetons et la gouvernance des coûts à travers les flux de travail multi-agents.
- Expérience avec les microservices, les architectures pilotées par les événements ou les systèmes basés sur les messages (Kafka, RabbitMQ, Azure Service Bus). Compréhension des modèles d'intégration d'entreprise à grande échelle.
- Connaissance des pratiques de développement sécurisé, des directives OWASP et expérience de travail dans des secteurs réglementés (jeux, finance, hôtellerie ou similaires). Compréhension de la confidentialité des données et des principes d'IA responsable.
- Expérience avec les frameworks de tests unitaires, de tests d'intégration, de tests de bout en bout et les portes d'assurance qualité automatisées. Expérience dans l'évaluation de la couverture de tests générée par l'IA et l'identification des lacunes.
- Expérience avérée dans le mentorat de développeurs, la direction d'initiatives techniques et la promotion de l'adoption de nouvelles pratiques de développement au sein des équipes.
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