Ищем инженера, который умеет работать с LLM-агентами в production — настраивать их под реальные бизнес-задачи и подключать к внешним системам.
Мы делаем продукт для автоматизации маркетинговых процессов на основе ИИ-агентов: обработка лидов, персонализация коммуникаций, управление рекламными кампаниями, аналитика — сквозные workflow, где агент принимает решения и работает с маркетинговыми инструментами.
Чем предстоит заниматься:
Настройка и интеграция:
- Конфигурировать ИИ-агентов под конкретные маркетинговые задачи: промптинг, подбор инструментов, настройка цепочек действий и условий эскалации.
- Подключать агентов к маркетинговым системам (CRM, email-платформы, рекламные кабинеты, аналитика) через MCP-серверы и API-интеграции.
- Внедрять и поддерживать RAG-системы: подбор стратегии chunking, настройка векторных индексов, контроль качества поиска по маркетинговым материалам и базам знаний.
- Проектировать промпты и eval-сценарии, отслеживать качество работы агентов, итеративно улучшать.
Разработка:
- Писать кастомные tools и MCP-серверы, когда готовой интеграции нет.
- Реализовывать нестандартную логику оркестрации: ветвления, sub-agent-вызовы, обработку ошибок.
- Проектировать guardrails и защитные слои: валидация действий агента, sandboxing, предотвращение prompt injection.
- Участвовать в контейнеризации, настройке observability, контроле стоимости и latency.
Что от вас нужно:
Технический стек:
- Python (Middle+) и опыт работы с backend-сервисами (FastAPI или аналог).
- Практический опыт с агентскими фреймворками или платформами: LangGraph, Claude Agent SDK, OpenAI Agents SDK, Pydantic AI, OpenClaw или эквивалент.
- Понимание MCP (Model Context Protocol) — как минимум опыт подключения MCP-серверов, в идеале — написание собственных.
- Реальный опыт RAG: embeddings, vector DB (Qdrant / pgvector / FAISS), hybrid search, переранжирование.
- Prompt engineering на уровне агентных систем: системные промпты, tool descriptions, управление поведением агента.
Доменная экспертиза:
- Понимание маркетинговых процессов и метрик: воронки продаж, лидогенерация, CRM-пайплайны, email-маркетинг, рекламные платформы (Яндекс.Директ, Google Ads, VK Ads и подобные), базовая unit-экономика.
Прочее:
- Английский B2 и выше — для чтения документации, SOTA-статей и общения с международной командой.
Будет плюсом:
- Опыт расширения агентных платформ (OpenClaw, Hermes, OpenHands) — написание плагинов, skills, кастомных интеграций.
- Multi-agent системы в production (CrewAI, AutoGen или своя реализация).
- Опыт с computer use / browser automation.
- Telegram-боты / интеграции с мессенджерами в составе агентских продуктов.
- Контрибьюции в open-source агентские проекты или публичные write-up'ы, доклады, статьи о практике agent-разработки.
Что предлагаем:
- Полностью удалённый формат.
- Полная занятость, оформление по выбору (ИП / самозанятость / трудовой договор).
- Прямое влияние на продукт: вы решаете, как агент будет работать, а не просто закрываете тикеты.
- Команда без бюрократии, прозрачные приоритеты, регулярные демо.
Процесс:
- Знакомство (30 минут).
- Техническое интервью с парным разбором вашего агентского проекта или кейса (1 час).
- Финальное обсуждение оффера.
Резюме + ссылка на GitHub / любые публичные проекты приветствуется.
