Senior AI Engineer / Инженер по AI-автоматизации

#senior #удаленка

Интернет РЕВОЛЮЦИЯ
Senior AI Engineer / Инженер по AI-автоматизации
Опыт работы: 3–6 лет
Полная занятость
График: 5/2
Формат работы: удалённо

☑️ Чем предстоит заниматься
-анализ рынка → поиск товарных возможностей → расчёт экономики → поиск поставщиков → создание товара и контента → размещение → реклама → аналитика → операционное управление
-AI Engineer должен находить участки, которые сегодня требуют человека, таблиц, браузера и десятков повторяющихся действий, и превращать их в автоматизированные процессы, сервисы или AI-агентов
-Не обязательно автоматизировать процесс на 100%. Часто правильный результат — система, которая делает 70–90% работы и передаёт человеку только спорные решения
-Приоритетные задачи будем выбирать вместе с бизнесом — по ожидаемому эффекту и сложности внедрения
-Анализ новых маркетплейсов и категорий, поиск быстрорастущих товаров и ниш
-Сбор и нормализация данных из маркетплейсов и внешних источников, конкурентная аналитика
-Поиск аналогов товара и поставщиков, AI-агенты для запросов цен и коммуникации с фабриками
-Расчёт полной стоимости поставки и потенциальной прибыльности товара
-Анализ отзывов и поиск возможностей для улучшения продукта
-Генерация и локализация карточек товара под разные страны и площадки
-Автоматизация рекламы и регулярной операционной работы
-Интеграция маркетплейсов, ERP, CRM и аналитических систем; внутренние инструменты и AI-интерфейсы для сотрудников
-Один из возможных классов решений — Product Hunter: система, которая находит перспективные товары, ищет аналоги, считает экономику и помогает принять решение о запуске. Но роль не ограничивается разработкой одного такого продукта

☑️ Наши пожелания к кандидатам
-Python и SQL/PostgreSQL
-API и интеграции со сторонними сервисами
-Асинхронная разработка, очереди и фоновые задачи
-Построение data pipelines
-Docker, Git/CI/CD и работа с облачной инфраструктурой
-Практический опыт работы с LLM API
-Умение оценивать качество AI-систем, обрабатывать ошибки и контролировать стоимость их работы
-Structured output, tool calling, агенты и agentic workflows
-RAG и embeddings
-MCP, browser automation и мультимодальные модели
-Инструменты мониторинга и отладки AI-систем: Langfuse или аналоги
-Конкретный фреймворк не принципиален. Если задачу можно нормально решить обычным Python-скриптом без AI, нужно выбрать Python-скрипт
-Product thinking
-Сначала понять проблему бизнеса и только потом выбирать технологию
-Ownership
-Самостоятельно находить и обосновывать задачи, не ждать детального ТЗ и проходить путь: проблема → исследование → прототип → интеграции → production → измерение результата
-Скорость
-Нам ближе за неделю собрать первую рабочую версию и проверить её на реальном процессе, чем три месяца проектировать идеальную архитектуру
-Умение работать с неопределённостью
-На новом рынке заранее неизвестны все API, источники данных и ограничения площадок. Нужно самостоятельно исследовать среду и находить рабочий путь
-Business curiosity
-Должно быть интересно разбираться: как работает marketplace, из чего складывается прибыль товара, как устроены закупки и реклама, где возникает ручной труд и чем рынки отличаются друг от друга

Контакты: Показать контакты

🔥