Мы ищем продвинутого специалиста, который превращает идеи в работающие ИИ-решения. Вы будете изучать бизнес-процессы компании, находить точки для автоматизации и внедрять ИИ-инструменты и агентов в повседневную деятельность подразделений — от прототипа до развёртывания на наших серверах.
Это роль для человека, который живёт в современных ИИ-инструментах, быстро собирает работающие продукты и доводит их до продакшена.
Требования:
- Высшее техническое образование;
- Опыт работы не менее 1 года;
- Уверенный (pro) пользователь ChatGPT и экосистемы OpenAI, включая Codex и сопутствующие инструменты;
- Уверенный пользователь Claude, включая Claude Code и Claude Cowork;
- Практический опыт vibecoding — создание рабочих приложений с помощью ИИ;
- Опыт работы с no-code/low-code платформами для создания ИИ-агентов (n8n, Make, и аналогичные);
- Сильные навыки промпт-инжиниринга;
- Опыт работы с API, вебхуками и интеграциями;
- Базовые навыки программирования (Python и/или JavaScript) для доработки решений;
- Умение декомпозировать бизнес-задачу в техническое ТЗ.
Обязанности:
- Анализ бизнес-процессов компании и поиск возможностей для внедрения ИИ
- Проектирование и разработка ИИ-решений методом vibecoding — от идеи до готового продукта
- Развёртывание готовых решений на внутренней инфраструктуре компании
- Создание и внедрение ИИ-агентов под задачи разных департаментов
- Построение AI-workflow и автоматизаций (no-code / low-code и кастомная разработка)
- Интеграция ИИ-инструментов с внутренними системами компании через API
- Документирование решений и обучение сотрудников работе с внедрёнными инструментами
- Оценка эффективности внедрений (метрики до/после, приоритизация по отдаче)
Условия:
- Режим работы: с 08:00 до 17:30 с понедельника по пятницу;
- Форма найма: трудовой договор;
- Работа строго в офисе.
- Социальный пакет.
Будет преимуществом
- Опыт работы с MCP (Model Context Protocol).
- Опыт работы с RAG (Retrieval-Augmented Generation).
- Опыт работы с LangChain, LangGraph, CrewAI, AutoGen или аналогичными фреймворками.
- Опыт развертывания локальных LLM-моделей.
- Опыт работы с Docker и Linux.
- Опыт работы с векторными базами данных.
- Опыт внедрения ИИ в корпоративной среде
- Наличие собственных AI-проектов, GitHub-портфолио или реализованных кейсов внедрения ИИ.