Просмотр вакансии

Мы ищем самостоятельного специалиста, который будет внедрять AI-автоматизации во внутренние процессы компании: маркетинг, SEO, PBN, linkbuilding и контент.

Основная задача роли — снижать объем ручного труда, создавать внутренние инструменты, дашборды и AI-агентов, которые помогают командам быстрее выполнять регулярные задачи, собирать аналитику и получать готовые файлы/отчеты для проверки и доработки.

Это не позиция “prompt engineer”. Нам нужен человек, который умеет проектировать архитектуру решения, писать код, собирать no-code/low-code-инструменты, интегрировать сервисы и доводить внутренние продукты до стабильного использования.

Чем предстоит заниматься:

• Создавать внутренние AI-инструменты для отделов маркетинга, SEO, PBN, linkbuilding и контента.

• Разрабатывать AI-агентов и скрипты, которые выполняют рутинные задачи за сотрудников и отдают готовый результат на апрув.

• Делать внутренние дашборды и аналитические панели для сотрудников и руководителей.

• Автоматизировать регулярные процессы: сбор семантики, аудиты, проверки проектов, подготовку отчетов, работу с контентом.

• Собирать требования у внутренних команд и переводить их в технические решения.

• Проектировать архитектуру инструментов под конкретные задачи компании.

• Настраивать интеграции с внутренними сервисами, таблицами, API, базами данных и другими рабочими инструментами.

• Создавать инструменты с учетом ролей пользователей: отдельные сценарии для сотрудников и руководителей.

• Доводить решения до стабильного внутреннего продукта, а не останавливаться на MVP.

• Вести базовую документацию по использованию созданных инструментов.

Какие задачи будут в приоритете

В первую очередь — внутренние дашборды, аналитика и инструменты для автоматизации регулярной работы отделов.

Примеры направлений:

• автоматизация сбора и обработки семантики;

• автоматизация SEO-аудитов;

• регулярные проверки проектов;

• генерация и подготовка экспертного контента;

• внутренние аналитические панели для руководителей;

• инструменты для сотрудников, которые закрывают конкретные рабочие операции;

• клиентские или внутренние дашборды по проектам;

• автоматизация отчетности и подготовки файлов для проверки.

Что для нас значит AI-агент

AI-агент в нашем понимании — это автономный инструмент, скрипт или сервис, который выполняет работу за человека: получает вводные, обрабатывает данные, взаимодействует с нужными источниками, формирует результат и отдает готовый файл, отчет, таблицу или интерфейс на проверку.

Важно, чтобы инструмент не просто “отвечал в чате”, а реально закрывал рабочую задачу.

Что мы ожидаем от кандидата

• Опыт создания автоматизаций с использованием AI.

• Умение проектировать архитектуру решения под бизнес-задачу.

• Умение писать код и самостоятельно доводить инструмент до рабочего состояния.

• Опыт работы с LLM API и AI-инструментами.

• Понимание no-code/low-code-подходов и умение использовать их там, где это быстрее и дешевле в поддержке.

• Умение работать с backend, API, базами данных и интеграциями.

• Понимание принципов self-hosted-решений.

• Умение работать с ролями пользователей, логами и базовой безопасностью.

• Самостоятельность: нужно не только получать задачу, но и предлагать оптимальный способ ее решения.

Технический стек

Мы не ограничиваем кандидата жестким стеком, но ожидаем уверенную инженерную базу.

Будет полезен опыт с:

• Python;

• JavaScript / TypeScript;

• backend-разработкой;

• FastAPI / Flask / Django / Node.js;

• React / Next.js или другими frontend-фреймворками;

• PostgreSQL / MySQL / MongoDB / ClickHouse;

• Docker;

• API-интеграциями;

• LLM API;

• LangChain / LangGraph / LlamaIndex / CrewAI / AutoGen или аналогами;

• vector databases: Qdrant, Chroma, Weaviate, Pinecone;

• RAG-подходами;

• дашбордами и аналитическими интерфейсами;

• self-hosted-инфраструктурой.

Готовой инфраструктуры сейчас нет — мы готовы выстроить ее под специалиста и под выбранную архитектуру.

Будет плюсом

• Опыт автоматизации процессов в digital-агентствах.

• Понимание SEO, linkbuilding, PBN, контентных процессов или маркетинговой аналитики.

• Опыт создания внутренних инструментов для команд.

• Опыт разработки дашбордов для руководителей.

• Умение оценивать, где нужен полноценный код, а где достаточно no-code/low-code.

• Инициатива в поиске процессов, которые можно автоматизировать.

• Опыт создания инструментов, которыми реально пользуются сотрудники, а не только демо-прототипов.

Формат работы

• Удаленная работа.

• Full-time.

• Роль предполагается как самостоятельная: на старте специалист будет работать один.

• Взаимодействие — с руководителями и командами отделов, для которых создаются инструменты.

• Приемка результата — внутренними командами, которые будут использовать инструмент в работе.

Как будем оценивать результат

Основной критерий — количество и качество инструментов, выпущенных в стабильное использование.

Для нас важно, чтобы решения:

• соответствовали требованиям внутренних команд;

• реально снижали ручной труд;

• были стабильными;

• могли использоваться сотрудниками без постоянного участия разработчика;

• имели базовое описание по использованию;

• учитывали роли, доступы, логи и работу с конфиденциальными данными.

На старте ориентир — выпуск нескольких рабочих инструментов в месяц, но точные KPI будут зависеть от сложности задач.

Провалом будет считаться ситуация, когда инструменты не доходят до рабочего использования.

Отбор кандидатов

Тестового задания не будет.

Вместо этого мы попросим кандидата:

• показать примеры AI-автоматизаций или внутренних инструментов, которые он уже создавал;

• объяснить, какую задачу решал каждый инструмент;

• показать, как он подходил к архитектуре;

• рассказать, какие технологии использовал и почему;

• на интервью разобрать одну из наших реальных задач и предложить архитектурный подход к ее решению.

Нам важно увидеть не только знание AI-инструментов, но и инженерное мышление: как кандидат декомпозирует задачу, выбирает стек, учитывает поддержку, безопасность, стоимость и удобство для пользователей.