AI Engineer / Developer (company-сторона)
Humanoid, 2026
Контекст и разделение зон
Humanoid — стартап в гуманоидной робототехнике, распределённая команда, активный раунд.
Нужна системная автоматизация внутренних процессов компании и информационно-аналитическая система для CEO и лидов (единое знание о компании плюс инсайты, "CEO Brain"), а также автоматизация работы со Slack, встречами и задачами подразделений.
Архитектура строится двумя суверенными доменами, соединёнными через контракты:
Company AI
(эти две роли — архитектор и инженер)
Строится на корпоративной ИТ-инфре Humanoid (облако, внутренние БД, SSO, Atlassian/Jira, Slack), на стеке, который согласуется с инженерной командой (Янис и др.).
Зона:
- данные компании;
- транскрипты встреч;
- командный справочник;
- задачи подразделений;
- внутренние документы;
- внутренняя автоматизация;
- Slack-бот.
CEO Office
(отдельный домен, поддерживается TPM)
Свой стек:
- слой сущностей;
- библиотека знаний;
- память;
- MCP-гейтвей;
- Telegram-бот;
- CEO Brain.
Принцип взаимодействия доменов
Два домена соединяются только через контракты (MCP / API), без копирования и переноса данных.
Каждый домен — единственный владелец своих первоисточников; кросс-доменный доступ только через контракт на чтение.
Это снимает двойную работу и убирает риск разрыва при смене людей.
Назначение роли
Руками реализовать company-сторону автоматизации (Slack, встречи, задачи подразделений, внутренние процессы) по архитектуре, на корпоративной ИТ-инфре Humanoid.
Подчиняется архитектору.
Зона ответственности
Реализация компонентов company-стороны
- Slack-бот (задачи с утра, агенды ко встречам, саммари и задачи после встреч);
- транскрипция и саммари встреч;
- извлечение задач с измеримым качеством (а не дамп из встреч);
- внутренняя автоматизация подразделений.
Интеграции и коннекторы
Коннекторы к корпоративным источникам (Slack, Atlassian/Jira, внутренние БД, транскрипты) через API / MCP, с обработкой ошибок, повторами запросов, идемпотентностью.
Контракты между доменами
Реализация контрактов (MCP / API), через которые данные компании потребляет домен CEO Office.
Эксплуатация
- тесты;
- логи и трассировка;
- деплой (Docker);
- эксплуатация на корпоративной инфре.
Диагностика
Диагностика по существу: отличать задержку самой модели от задержек интеграции, а не лечить симптомы.
Подчинение
Подчиняется архитектору AI-решений (company-сторона).
Вне зоны роли
Домен CEO Office:
- Telegram-бот;
- библиотека CEO Office;
- слой сущностей;
- MCP-гейтвей CEO Office;
- CEO Brain.
Изменения туда не вносит, взаимодействует через контракты.
Требования
- Сильный Python как основной язык;
- JS/TS для MCP-серверов, агентных фреймворков (Mastra) и фронтенда;
- опыт production-разработки (сервисы, тесты, деплой), а не только исследовательские прототипы;
- LLM API (OpenAI / Anthropic), вызов инструментов (function calling), MCP;
- Postgres и pgvector, очереди, асинхронность;
- Docker, базовый DevOps, деплой на корпоративной инфре (облако или внутренние серверы);
- работа в корпоративной среде с доступами и SSO;
- доводит функцию до приёмки, а не до "локально работает";
- самостоятельный портфель кода, где видна его собственная рука.
Будет плюсом
- n8n (точка интеграции по контрактам с доменом CEO Office);
- Mastra или LangGraph;
- транскрипция встреч (AssemblyAI / Whisper / Fireflies).
