Просмотр вакансии

Мы развиваем ObuChat AI — B2B-платформу для автоматизации коммуникаций, контроля качества и аналитики работы менеджеров на базе AI.

• Речевая аналитика (ОКК) — система анализа звонков и переписок менеджеров, которая оценивает качество коммуникаций, выполнение скриптов, причины успешных и неуспешных диалогов и формирует управленческую аналитику для руководителей.
• AI-боты для бизнеса — чат- и email-боты, интегрированные с CRM и внутренними системами клиента, которые отвечают клиентам на основе обучаемых баз знаний, соблюдают tone of voice компании и автоматизируют первую и вторую линии поддержки.

Контекст и стадия компании

Продукты уже работают у клиентов и обрабатывают реальные данные: звонки, переписки, базы знаний, CRM и API внутренних систем. Сейчас мы усиливаем инженерную часть AI-ядра и ищем специалиста, который поможет масштабировать решения без потери качества и управляемости.

Почему мы ищем Prompt Engineer

Мы ищем инженера с опытом от 2–3 лет в prompt engineering или AI-инженерии, который уже работал с production-системами на базе LLM в B2B-среде.

Роль предполагает не только разработку промптов, но и:

• участие в архитектуре решений,

• оптимизацию под нагрузку,

• работу с асинхронными пайплайнами,

• интеграции с enterprise-системами.

Продукт роли (ожидаемый результат)

После вашего выхода:

• Логика работы LLM в речевой аналитике и AI-ботах становится устойчивой и масштабируемой.

• Многошаговые AI-сценарии корректно работают под нагрузкой и в реальных бизнес-кейсах.

• Есть воспроизводимые подходы к тестированию, оценке и улучшению качества ответов моделей.

• Команда понимает ограничения решений и может управляемо их развивать.

Что нужно будет делать

1) Проектировать и реализовывать LLM-сценарии

Вы будете:

• разрабатывать системные и пользовательские промты для:
  - анализа звонков и переписок,
  - классификации диалогов и обращений,
  - формирования резюме и рекомендаций,
  - генерации ответов ботов на основе баз знаний (RAG).

• учитывать бизнес-контекст: CRM, каналы коммуникаций, роли пользователей, требования клиентов.

2) Проектировать multi-agent и multi-model системы

Вы будете:

• проектировать multi-agent системы на базе нескольких LLM
  (например, комбинации GPT-4, Claude, open-source моделей — Qwen, DeepSeek и др.) для сложных workflow.

• подбирать модели под конкретные задачи с учётом качества, скорости и стоимости.

3) Реализовывать пайплайны и интеграции

Вы будете:

• реализовывать асинхронные пайплайны с обработкой ошибок и fallback-механизмами в n8n, LangChain или аналогичных инструментах.

• работать с API, вебхуками, очередями и интеграциями с CRM и внутренними системами клиентов.

4) Тестировать и улучшать качество решений

Вы будете:

• проводить A/B-тестирование промптов и моделей на датасетах.

• анализировать метрики качества (accuracy, полнота, стабильность, latency).

• улучшать решения на основе данных и обратной связи от клиентов.

5) Поддерживать и развивать существующие решения

Вы будете:

• сопровождать внедрённые AI-боты и решения по речевой аналитике.

• участвовать в доработках под новых клиентов и рост нагрузки.

• помогать стандартизировать подходы и best practices внутри команды.

Что нам важно

Опыт и навыки

• Опыт работы от 2–3 лет в prompt engineering или AI-инженерии.

• Опыт работы с production-системами на базе LLM в B2B.

• Понимание принципов работы LLM, RAG, multi-agent подходов.

• Опыт работы с n8n, LangChain или аналогичными фреймворками.

• Технический бэкграунд:

  • уверенный опыт программирования (Python / JavaScript / TypeScript или аналогичные),

  • понимание асинхронных процессов, API, интеграций.

• Умение работать с большими массивами текстовых данных.

Кому роль не подойдёт

• Тем, у кого менее 2 лет опыта в AI-инженерии.

• Тем, кто не работал с production-системами под реальной нагрузкой.

• Тем, кто ищет исключительно исследовательскую или экспериментальную роль.

Формат работы и условия

• Полная занятость, удалённо.
• Испытательный срок 2 месяца
• График 9:00-18:00, но важно быть на связи и подключаться в случае инцидентов по своим проектам.
• Работа в быстрорастущей среде, где роли гибкие, а влияние на продукт и процессы большое.
• Оплачиваемый отпуск.

Как будет проходить отбор

Короткая Google-форма (95% на выбор варианта ответа).

Техническое интервью / обсуждение опыта.

Финальный разговор с руководителем.

Как откликнуться

В сопроводительном письме, пожалуйста, начните со слов "Я тот специалист, который вам нужен"