К содержимому

AI Automation Engineer

W&O

Зарплата
2 000 – 3 000 $
Грейд
Senior
Формат
Удалённо
Занятость
Полная
Категория
Программист
Источник
Telegram IT Job

Контакт HR — бесплатно после входа

Войдите через Telegram — покажем, кому писать напрямую. Без резюме и анкет.

Описание

#vacancy #AI #python #n8n_разработчик #вайбкодер

Вакансия: AI инженер / AI Automation Engineer

✴️ Локация: любая
✴️ Компания W&O
✴️ Заключаем B2B контракт.
✴️ ЗП 2000 – 3000 usd gross.
✴️ Full time, remote, таймзона CET (+ - 1-3 часа)


Ищем сильного AI-инженера-интегратора, который проектирует и доводит до прода агентные системы и AI-автоматизацию. Работа в команде с Head of AI над AI-экосистемой компании: агенты, RAG/базы знаний, автоматизация маркетинга и аналитики, интеграции.


Чем будешь заниматься
➖ Проектировать и строить агентные операционные системы (Agentic OS) и мульти-агентные системы с памятью, ролями и маршрутизацией задач.
➖ Разрабатывать RAG-пайплайны и базы знаний: ingestion, chunking, embeddings, векторные базы, контроль качества и галлюцинаций.
➖ Автоматизировать маркетинговые и операционные процессы (workflow-оркестрация, ассистенты, мониторинг, отчётность).
➖ Участвовать в объединении аналитики и атрибуции по каналам (рекламные платформы, маркетплейсы) в единую картину.
➖ Подключать креативные / контентные пайплайны (генерация изображений/видео).
➖ Делать интеграции с внешними платформами и сервисами (REST/Webhooks, API, CRM).


Требования (must-have)
2+ года разработки production AI/LLM-систем (не учебные пет-проекты), сильный Python (опыт в коммерческих проектах от 4х лет).
Мульти-агентная оркестрация / LLM-orchestration: агентные фреймворки (LangGraph-класс), tool/function calling, structured output, guardrails.
RAG end-to-end: embeddings, стратегии chunking, векторные базы (Pinecone / pgvector / Qdrant), citation tracing, контроль галлюцинаций.
Базы данных: SQL (PostgreSQL) + векторные; моделирование данных, запросы, понимание дизайна data-слоя.
Workflow-автоматизация: n8n (или аналог) на реальных кейсах.
LLM-ops (базово): evals, observability (Langfuse-класс), контроль стоимости и латентности, fallback-цепочки моделей.
Интеграции: REST / Webhooks, работа с API внешних платформ и CRM.
LLM-провайдеры и инструментарий: практический опыт с API Claude (Anthropic) и/или OpenAI; понимание MCP (Model Context Protocol).
Английский B1.

Будет плюсом
➖ __ __Опыт в маркетинговой аналитике / атрибуции (мульти-канальная: рекламные платформы).
➖ Опыт в международном e-commerce (Amazon / TikTok Shop / Meta / Shopify, работа с marketplace-данными)
➖ Креативные / контентные пайплайны (image/video-генерация, ComfyUI).
➖ Понимание privacy/compliance (класса CCPA).
➖ Портфолио / GitHub с реальными проектами.

Что важно в работе
➖ Eval-first и измеримость: строим системы так, чтобы их можно было оценивать и улучшать, а не «работает на 70% и непонятно что дальше».
➖ Умение переводить бизнес-задачу в работающую архитектуру и доводить её до результата.
➖ Самостоятельность, async-дисциплина, доступность на созвоны в оговорённом окне.


🧩 Процесс найма включает выполнение Тестового задания/

🧩 Для рассмотрения вашей кандидатуры присылайте, пожалуйста, ваше резюме сразу.

Телеграмм для связи @your_spring_sunbeam
  • python
  • ai
  • llm
  • n8n
  • rag
  • postgresql
  • pinecone
  • qdrant
  • langgraph
  • langfuse
  • claude
  • openai
  • rest
  • webhooks
  • api
  • crm
  • sql
  • workflow
  • automation
  • marketing
  • analytics
  • ecommerce
  • amazon
  • tiktok
  • shopify
  • meta
  • image
  • video
  • comfyui
  • ccpa
  • privacy
  • compliance

Оценка вакансии

96/100 · отлично

  • Оценка описания недоступна
  • Зарплатная вилка указана
  • Компания и проект описаны
  • Контакт HR подтверждён
  • Стек описан подробно
  • Формат работы понятен
Как считается

Похожие вакансии