Founding Platform Engineer - Tokyo
7時間前
仕事の説明
About the Role
We're building a platform ) that lets anyone create, deploy, and manage autonomous AI agents with custom skills, tool integrations, and production-ready UIs. You'll work across backend, frontend, and infrastructure — reporting to the Product Architect.
What You'll Do
- Build and maintain the core agent orchestration engine, skill execution, and state management
- Develop the builder UI in for composing agents and workflows
- Implement real-time communication layers (WebSockets, SSE) for live agent interactions
- Own backend microservices in Python and Go
- Design and optimize MongoDB schemas for multi-tenant, high-throughput workloads
- Manage cloud infrastructure, deployments, and observability on AWS
Required Experience
Backend — Python & Go
- Building scalable microservices in Python (FastAPI) and Go
- WebSocket and SSE implementation; diagnosing socket-level issues
- MongoDB at scale — sharding, indexing, replica sets
- Authentication mechanisms — OAuth 2.0, JWT
- Pub/Sub patterns and event-driven architecture
- Queue management, state persistence, retry and dead-letter handling
- Understanding of latency, networking, and distributed systems performance
Frontend —
- CSR vs. SSR trade-offs and when to apply each
- Diagnosing hydration issues
- State management across client and server boundaries
- Scalable component architecture
- Deployment, reverse proxying, and build optimization
Infrastructure & Observability
- ECS management and CloudWatch log aggregation
- Cloud networking basics — VPCs, load balancers, security groups
- Managed services — DocumentDB, Redis
- SigNoz or similar observability tools
Version Control
- Git workflows — branching strategies, PR reviews, conflict resolution
- Repository management for microservice codebases
System Design
- LLD:
Design patterns, SOLID principles, API contract design - HLD:
Distributed system architecture, service decomposition, scalability patterns, fault tolerance - Database Design:
Schema modeling (SQL & NoSQL), indexing, query optimization, consistency trade-offs
Nice to Have
- Experience with AI agent frameworks — tool use, skill orchestration, multi-step reasoning
- LLM integration patterns — prompt chaining, function calling, structured outputs
- Firecracker MicroVMs or E2B-style sandboxed execution environments
- Sandbox isolation, security boundaries, and secure code execution
- Agent memory and long-running task orchestration
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