AI Automation Engineer / LLM Product Engineer

Дата размещения вакансии: 13.05.2026
Работодатель: Плац
Уровень зарплаты:
от 180000 до 300000 RUR
Город:
Новосибирск
Требуемый опыт работы:
От 1 года до 3 лет

Мы развиваем сеть детских развлекательных центров и сейчас строим внутреннюю AI-систему для роста бизнеса.

Нам нужен инженер, который умеет собирать рабочие решения: подключать сервисы, связывать данные, делать ботов, автоматизации, AI-отчёты, аналитику, ретаргет и инструменты для лидогенерации.

Главная задача - построить систему, которая помогает получать больше заявок, заполнять свободные слоты в расписании, анализировать рекламу, запускать ретаргет, искать партнёров и превращать ИИ в реальный бизнес-результат.

Важно: нужен опыт или сильное понимание digital-маркетинга. Если вы никогда не работали с рекламными кабинетами, ретаргетом, пикселями, событиями, UTM-метками, воронками и аналитикой рекламных источников - эта вакансия, вам не подойдёт.

Что в первую очередь предстоит делать

1. Строить AI-систему новой лидогенерации

Нужно будет создавать инструменты, которые помогают находить и привлекать новых клиентов:

  • анализировать свободные слоты и подбирать под них аудитории;
  • генерировать офферы под разные сегменты;
  • создавать рекламные связки;
  • формировать ретаргет-сегменты;
  • готовить гипотезы для новых каналов;
  • анализировать, какие каналы дают заявки, брони и предоплаты.

Пример задачи:

В городе пустуют будни 12:00–17:00. Нужно предложить, кому это продать, каким оффером, через какие каналы, какие креативы сделать и как быстро получить первые заявки.

2. Запускать новые финансовые направления

Нужно будет помогать тестировать и упаковывать новые продукты:

  • групповые игры для классов;
  • игры для школ и секций;
  • выпускные для детских садов и 4 классов;
  • открытые игры по расписанию;
  • подарочные сертификаты;
  • семейные мероприятия для компаний;
  • будние спецформаты;
  • сезонные программы.

Задача - собрать систему проверки спроса: оффер, аудитория, канал, база контактов, посадочная страница, рекламная связка, отчёт по заявкам.

3. Работать с ретаргетом и рекламной аналитикой

Важно понимать механику digital-маркетинга:

  • цели и события на сайте;
  • пиксели;
  • UTM-метки;
  • сегменты аудиторий;
  • ретаргет;
  • исключение оплативших клиентов;
  • связка рекламного источника с заявкой, бронью и предоплатой.

Нужно будет строить сегменты:

  • смотрели цены;
  • нажимали WhatsApp;
  • были на сайте несколько раз;
  • смотрели кухню;
  • смотрели выпускные;
  • смотрели день рождения;
  • были клиентами 10–12 месяцев назад;
  • оплатили праздник, но не купили кухню или дополнительные услуги.

Под каждый сегмент нужен свой оффер и следующее действие.

4. Строить партнёрскую и B2B-лидогенерацию

Отдельный большой блок — новые клиенты через партнёров и организации:

  • школы;
  • частные школы;
  • секции;
  • детские сады;
  • лагеря;
  • детские студии;
  • кондитеры;
  • фотографы;
  • ведущие;
  • декораторы;
  • блогеры;
  • организаторы выпускных;
  • компании с сотрудниками и детьми.

Итоговая система: поиск, классификация, персональные сообщения, касания, статусы, напоминания, результат.

5. Делать AI-отчёты по новым деньгам

Каждый день система должна показывать:

  • какие новые каналы запущены;
  • сколько новых лидов они дали;
  • какие аудитории сработали;
  • какие офферы дали заявки;
  • какие направления стоит усилить;
  • какие партнёры требуют касания;
  • какие свободные слоты можно закрыть новыми продуктами;
  • что нужно сделать сегодня, чтобы получить новые заявки.

Формат: Telegram-бот, таблицы, дашборды.

Обязательно:

  • Python или JavaScript / TypeScript;
  • работа с API;
  • webhooks;
  • Telegram Bot API;
  • Google Sheets API;
  • PostgreSQL / Supabase / аналоги;
  • Docker;
  • базовое администрирование Linux;
  • OpenAI API / Claude / Gemini / YandexGPT или другие LLM;
  • n8n / Make / похожие инструменты;
  • понимание RAG, embeddings, vector search;
  • понимание performance-маркетинга;
  • понимание ретаргета, событий, пикселей, UTM-меток;
  • понимание воронки: показ → клик → заявка → бронь → предоплата → выручка;
  • умение быстро собирать MVP;
  • умение писать понятную документацию.
  • опыт с Яндекс Метрикой;
  • опыт с Яндекс Директом;
  • опыт с VK Ads;
  • опыт с CRM;
  • опыт с рекламной аналитикой;
  • опыт с LLM-агентами;
    В дальнейшем будем работать с автоматизацией и системными процессами.

    После успешного внедрения решений внутри нашей сети, будет возможность участвовать в IT компании по данному направлению (автоматизации бизнеса).

    Для выбранных кандидатов будет тестовое задание.