Integration / AI Automation Developer — Python/API/n8n (Разработчик автоматизации)

О проекте:

Ищем разработчика, который будет собирать и запускать в промышленную эксплуатацию роботов для автоматизации регулярных операций B2B-производственной компании. Нужен инженер, умеющий работать с API, Python, Excel, БД и workflow-инструментами — не только создавать чат-ботов.

Внутри компании уже есть 1С-разработчик и системный администратор. Архитектуру и приоритеты задают владелец процесса и внешний Solution Architect. Разработчик отвечает за качественную реализацию, тестирование, документацию и передачу решения в эксплуатацию.

Первый пилотный кейс:

• Получать по расписанию отчет из 1С ERP или подготовленного интеграционного слоя.
• Выполнять типовую обработку Excel/данных, расчеты и автоматические проверки.
• Формировать итоговый файл и рассылку ответственным через Outlook / Microsoft Graph.
• Отслеживать ответы и напоминания, собирать комментарии.
• При необходимости использовать LLM для классификации/структурирования текстовых комментариев.
• Сохранять состояние процесса, логи, ошибки и результат каждого запуска.

Что предстоит делать:

• Разрабатывать интеграции и микросервисы на Python.
• Работать с REST API, OAuth/token auth, webhooks, JSON, файловыми обменами.
• Автоматизировать обработку Excel/CSV/JSON с контролем структуры и качества данных.
• Разрабатывать workflow в n8n / Power Automate / аналогичных инструментах, когда это оправдано.
• Работать с PostgreSQL/MS SQL, хранить состояние, историю запусков и служебные данные.
• Подключать LLM API для строго определенных задач: классификация, извлечение структуры, суммаризация, подготовка черновиков.
• Реализовывать retries, idempotency, logging, alerts, обработку исключений и безопасную работу с секретами.
• Писать тесты, инструкции по запуску и эксплуатационную документацию.
• Работать через Git и передавать весь код/конфигурации в корпоративный контур.

Что для нас обязательно:

• 3+ года коммерческой разработки на Python / backend / integration development.
• Уверенный Python: requests/httpx, работа с файлами и данными, желательно FastAPI, pandas/openpyxl.
• REST API, JSON, OAuth/tokens, webhooks, обработка ошибок и лимитов API.
• SQL и практическая работа с PostgreSQL или MS SQL.
• Git, Docker / Docker Compose, конфигурация через env/secrets.
• Опыт автоматизации по расписанию и событийных workflow.
• Понимание тестирования, логирования, повторных запусков и production-поддержки.
• Готовность работать с существующей архитектурой и проходить code review.

Будет преимуществом:

• n8n, Power Automate, Make или аналогичные workflow-платформы.
• OpenAI API / Azure OpenAI / другие LLM API, structured outputs, function/tool calling.
• Microsoft Graph / Outlook / Microsoft 365.
• 1С HTTP/OData, Bitrix24 REST API, Диадок API, ЭДО.
• Автоматизация сложных Excel-моделей и регулярной отчетности.
• Опыт с ERP, финансами, B2B-продажами, документооборотом, производственными данными.

Формат сотрудничества:

• Удаленная проектная работа / договор с ИП, самозанятым или компанией.
• На этапе активной автоматизации загрузка может составлять около 0,5–1 FTE; далее — по backlog задач.
• Важна регулярная доступность для технических сессий и коротких демонстраций результата.
• Работа ведется по этапам с понятными критериями приемки, репозиторием и задачами.
• Бюджет / ставка обсуждаются по результатам интервью и тестового задания.

Что считаем качественным результатом:

• Автоматизация запускается воспроизводимо и не требует ручного “подталкивания”.
• Ошибки не теряются: есть понятные логи, alerts и сценарии повторного запуска.
• Решение не ломает данные при повторной обработке и корректно работает с частичными сбоями.
• Код структурирован, документирован и находится в корпоративном Git.
• Все credentials вынесены из кода; есть инструкции по развертыванию и сопровождению.
• Пользователь получает понятный результат и прозрачное сообщение об исключениях.

Как откликнуться:

• Пришлите 2–3 примера интеграций/автоматизаций, где вы лично писали код.
• Для каждого примера кратко укажите стек, системы, объемы/частоту, как обрабатывались ошибки.
• Приложите GitHub/GitLab или фрагмент кода, если можете показать обезличенный пример.
• Укажите часовую или дневную ставку и доступность в неделю.
• Будьте готовы выполнить небольшое оплачиваемое или ограниченное по объему техническое задание на обезличенных данных.