Kỹ sư hạ tầng tác nhân AI tại Tether
Đã xác nhận còn mở
Xây dựng khung vận hành tác nhân AI cục bộ, mô-đun tái sử dụng và tích hợp ngang hàng cho dự án QVAC của Tether.
- Địa điểm
- Từ xa
- Khu vực tuyển dụng
- Làm việc từ xa — Denmark / Sweden / Austria
- Loại hình
- fulltime_permanent
- Hình thức làm việc
- remote
- Công nghệ
- JavaScript, TypeScript
Lưu việc làm — tài khoản miễn phí Việc làm đã lưu
Tạo hồ sơ ứng tuyển miễn phí — Lưu kỹ năng và dự án trong một hồ sơ có thể dùng lại. Hồ sơ mặc định riêng tư; bạn quyết định khi nào chia sẻ. Ứng tuyển tin này trực tiếp với nhà tuyển dụng.
Bằng cách tiếp tục, bạn đồng ý với cách xử lý dữ liệu để quản lý tài khoản và hồ sơ của mình. Quyền riêng tư
Tổng quan vị trí
Nhóm QVAC phát triển cách để người dùng sử dụng AI cục bộ qua công nghệ ngang hàng. Vai trò này xây dựng phần mềm bao quanh mô hình, gồm công cụ, vòng lặp và tích hợp, đồng thời giữ hành vi ổn định cho người dùng. Nguồn ghi làm việc từ xa tại Đan Mạch, Thụy Điển hoặc Áo.
Trách nhiệm
- Phát triển mô-đun, công cụ kết nối mô hình AI cục bộ với quy trình của người dùng.
- Triển khai thành phần ngang hàng cho AI cục bộ và mở rộng năng lực mô hình.
- Bàn giao tính năng, bản sửa với chú trọng hiệu năng và độ tin cậy.
- Giữ chất lượng mã qua kiểm thử, rà soát và gỡ lỗi.
Yêu cầu
- Ít nhất năm năm xây dựng phần mềm sản phẩm, có kinh nghiệm sâu về P2P hoặc công cụ AI/LLM.
- Từng làm khung tác nhân gồm gọi công cụ, vòng lặp, ngữ cảnh và đầu ra có cấu trúc.
- Có kinh nghiệm đánh giá, kiểm thử hệ thống không xác định, vững JavaScript/TypeScript và mô hình hóa trạng thái phức tạp.
- Hiểu lỗi mạng, lỗi mô hình, hết thời gian, thử lại; có đóng góp mã nguồn mở liên quan và giao tiếp tốt khi làm từ xa.
Công nghệ trong công việc
- JavaScript: Evaluation and testing of nondeterministic systems, strong JavaScript/TypeScript and complex-state .
- TypeScript: Evaluation and testing of nondeterministic systems, strong JavaScript/TypeScript and complex-state .
- LLM: At least five years building production software, with deep P2P or AI/LLM tooling .
Hướng dẫn đánh giá mức độ phù hợp (tiếng Anh)
Phân tích dựa trên yêu cầu và trách nhiệm trong tin tuyển dụng của nhà tuyển dụng.
Understanding the scope. This AI Harness Engineer (100% Remote, Worldwide) position at Tether is best assessed through the work described in the employer’s posting, rather than the title alone. The available role overview says: “The QVAC team develops ways for people to use local AI through peer-to-peer technology. This role builds the software harness around models, including tools, loops and integrations, while maintaining reliable…” Read that statement together with the responsibilities below to understand the likely balance between delivery, coordination and technical decision-making. The role belongs to the AI and data area, but that label is only a guide to the work; the employer’s own requirements remain decisive. Before applying, check the original listing for reporting lines, product or team assignment, employment terms and any details that may have changed since this copy was checked. Where this page says a fact is not specified, treat it as an open question rather than an implied promise.
What the responsibilities signal. The posting specifically names “Develop modules and tools that connect local AI models to user workflows.”; “Implement peer-to-peer components for local AI and extend model capabilities.”; “Deliver features and fixes with attention to performance and reliability.”. For each duty, identify a project where you performed comparable work and be ready to describe the context, your own contribution, constraints, decisions, and measurable result. Explain how you moved from the initial need to implementation, review, release or operational follow-through, where those stages apply. If the work involved other teams or users, distinguish your decisions from the group’s contribution. Avoid presenting a technology keyword as proof by itself: connect it to the problem you solved, the scale or complexity involved, and what changed after your work. The source may contain additional duties; review it directly before preparing your application.
How to read the requirements. The listed qualifications include “At least five years building production software, with deep P2P or AI/LLM tooling experience.”; “Agent-harness work involving tool calls, agent loops, context and structured output.”; “Evaluation and testing of nondeterministic systems, strong JavaScript/TypeScript and complex-state modelling.”. Mark each requirement as demonstrated, adjacent experience or a genuine gap, then use a concise example for the first two categories. A strong example explains what you personally owned, how you made trade-offs, how you validated the result and what you learned. If the posting specifies years of experience, language ability, certifications, location or eligibility, address those facts plainly in your CV or application rather than relying on the employer to infer them. Do not claim a qualification from exposure alone. For a requirement you do not meet, describe relevant transferable experience accurately and ask the recruiter whether it is mandatory.
Technology and working evidence. The technology terms associated with this listing are JavaScript, TypeScript. Treat this as a set of posting-derived signals, not a guarantee that every tool is used daily or that the list is complete. For each term relevant to your experience, prepare one concrete example: the system or workflow, the part you owned, the alternatives considered, and how you tested reliability, security, performance or usability as appropriate. If you have not used a named tool, explain the closest related system you have worked with and how you would ramp up; do not relabel that experience as direct production use. If the source describes technologies beyond this list, prioritize its exact wording.
Evidence to put in the application. Tailor the first half of your CV to the named work instead of using a generic summary. Lead with two or three outcomes that match the responsibilities, and include enough context to show complexity, scope and your role. Add technical detail where it substantiates an outcome: architecture, interfaces, data or traffic scale, test strategy, deployment approach, incident response or collaboration, as relevant to your real projects. Keep confidential employer information private; describe the problem and your contribution without disclosing protected data. If the.
Về Tether
Tether phát triển sản phẩm token kỹ thuật số, gồm USDT, cùng các dự án truyền thông ngang hàng và AI. Nhà tuyển dụng mô tả đội ngũ làm việc từ xa tại nhiều quốc gia.
Trang web nhà tuyển dụngCách ứng tuyển
Kiểm tra tin gốc và gửi hồ sơ trực tiếp qua trang tuyển dụng của nhà tuyển dụng.
Xem tin gốc và ứng tuyểnỨng tuyển trực tiếpNguồn được kiểm tra: 2026-10-14
Khám phá việc làm theo danh mục
Việc làm liên quan
- Kỹ sư hạ tầng tác nhân AI tại Tether — Tether
- Kỹ sư hạ tầng tác nhân AI tại Tether — Tether
- Kỹ sư suy luận AI QVAC tại Tether — Tether
- Kỹ sư Nghiên cứu AI, Kernel và Inference Optimization tại Tether — Tether
- Kỹ sư nghiên cứu AI tiền huấn luyện LLM và đa phương thức tại Tether — Tether
- Kỹ sư nghiên cứu AI hậu huấn luyện tác nhân tại Tether — Tether
