- Оценка входящих запросов от бизнеса: анализ узких мест, данных и ожидаемого эффекта;
- Определение целесообразности разработки (сроки, ресурсы, бизнес‑эффект)
- Разработка AI‑решений (ассистенты, агенты, RAG‑системы, обработка документов);
- Быстрое прототипирование (от идеи до демо за 1–2 дня);
- Доведение решений до продакшена;
- Интеграции с корпоративными системами (CRM, ERP, 1С и др.);
- Анализ данных, проверка гипотез и расчёт экономического эффекта;
- Поиск и внедрение точек автоматизации в процессах;
- Работа с LLM и AI‑инструментами (OpenAI, Anthropic, агенты, n8n и др.);
- Участие в формировании методологии оценки эффективности AI‑решений;
- Обеспечение безопасности при работе с данными (доступы, маскирование, токены);
- Взаимодействие с бизнесом и командой, перевод задач в рабочие решения.
- 4+ лет опыта в разработке или data science;
- 1,5+ года практического опыта с LLM (реальные кейсы в проде);
- Опыт создания AI‑продуктов, которыми пользуются пользователи;
- Python — обязательно, TypeScript — желательно;
- Опыт работы с REST API, интеграциями;
- Знание SQL, pandas, базовой статистики;
- Понимание RAG, векторных БД (Qdrant, pgvector и др.);
- Опыт работы с AI‑агентами (LangChain / LangGraph);
- Git, Docker, базовый CI/CD;
- Сильное аналитическое мышление и умение работать с гипотезами;
- Умение работать в условиях неопределённости и быстро разбираться в новых задачах;
- Способность предлагать решения и критически оценивать идеи;
- Русский — свободно, английский — для чтения документации.