Prompt Engineer (AI / LLM)

TL;DR

Prompt Engineer (AI / LLM): Разрабатывает AI-агентов для автоматизации голосовых и сценарных коммуникаций с акцентом на качество диалога, логику сценариев и устойчивость AI-агента в разговоре. Фокус на проектировании структуры разговоров, логике переходов и поведении AI-агента в диалоге.

Локация: Санкт-Петербург

Salary: от 100 000 ₽

Компания

Разрабатывает внутренний AI-продукт для автоматизации голосовых и сценарных коммуникаций.

Что делать

• Анализировать бизнес-задачи и сценарии коммуникации, которые должен реализовывать AI-агент.
• Разрабатывать диалоговые сценарии и prompt-логику для голосовых AI-агентов с нуля или на основе существующих прототипов.
• Проектировать структуру разговоров, логику переходов и поведение AI-агента в диалоге.
• Тестировать AI-агентов на естественность, устойчивость к перебиваниям, отклонениям от темы и ошибкам распознавания речи.
• Анализировать результаты тестовых и реальных диалогов, выявлять слабые места в сценариях и корректировать их.
• Проводить A/B тестирование формулировок, сценарных подходов и conversational strategies.

Требования

• Опыт в разработке сценариев диалога, conversational design, коммуникационных скриптов или смежных направлениях.
• Умение проектировать структуру разговора под конкретную задачу и пользовательский сценарий.
• Понимание базовых принципов работы LLM и prompt engineering.
• Навык анализа диалогов и доработки сценариев на основе данных и обратной связи.
• Понимание ограничений языковых моделей и типичных ошибок генерации.
• Умение работать в тесной связке с технической командой.

Хорошо, если есть

• Опыт работы с voice bots / conversational AI / AI-агентами.
• Опыт настройки сценариев для голосовых каналов.
• Понимание Function Calling / Tools / RAG.
• Опыт адаптации сценариев под разные сегменты и задачи.
• Опыт работы с TTS/STT, голосовыми платформами или речевой аналитикой.
• Английский язык для работы с AI-инструментами и документацией.

Культура и преимущества

• Работу над внутренним технологическим продуктом на раннем этапе.
• Прямое влияние на качество AI-диалогов и развитие voice AI-направления.
• Плотную работу с технической командой и быстрый цикл тестирования гипотез.
• Возможность строить подход и стандарты практически с нуля.
• Участие в продукте, который в дальнейшем будет выводиться на рынок.