Национальная Транспортная Компания

AI-инженер по автоматизации бизнес-процессов / AI Product Engineer

Коротко

Роль на стыке AI-разработки и бизнеса: аудит бизнес-процессов, сборка прототипов на Python, интеграция LLM (OpenAI, Claude) в CRM и внутренние базы через API, оценка ROI внедрений. Компания — НТК, проходящая трансформацию к системному использованию ИИ в бизнес-процессах. Требуется опыт Python (FastAPI/Flask, SQL, Docker), работа с LLM API, RAG, embeddings, function calling, а также самостоятельное развёртывание прототипов от идеи до сервиса. Работа только очно в офисе в Екатеринбурге, обязательно тестовое задание.

Уважаемые кандидаты, в данный момент мы рассматриваем сотрудников только из г. Екатеринбурга, готовых работать в офисе full time.
НТК проходит трансформацию от ручного управления и отдельных автоматизаций к системному использованию искусственного интеллекта в бизнес-процессах. Мы ищем не разработчика «по ТЗ» и не prompt engineer. Мы ищем специалиста на стыке AI-разработки и бизнеса, который сможет брать реальную проблему компании, разбираться в процессе, находить способ её решения, быстро собирать прототип и показывать результаты. Нас интересует не ИИ ради ИИ. Мы внедряем только те решения, для которых можем объяснить, какой результат бизнеса они должны изменить и как мы это измерим.
Обязанности
•Аналитика и MVP: аудит бизнес-процессов, отделение кейсов под LLM от простой автоматизации. Самостоятельная сборка прототипов на Python + API.
•Интеграции: встраивание AI (OpenAI, Claude, Open-source) в CRM и внутренние базы данных через API. Сравнение моделей.
•Контроль и ТЗ: проектирование архитектуры и написание ТЗ для масштабирования. Проверка смет и архитектурных решений подрядчиков.
•Качество: приемка через тесты и Eval-наборы на реальных данных.
•Эффективность: замер ROI после внедрения. Мониторинг новых AI-инструментов.
Требования
•Python (FastAPI/Flask), REST/Webhooks, SQL, Git, Docker.
•LLM API, RAG, embeddings, structured output, function calling.
•Чтение и доработка чужого кода, использование AI-ассистентов (Codex, Claude Code).
•Самостоятельное развёртывание прототипов «от идеи до работающего сервиса».
•Понимание безопасности корпоративных данных (ключи, доступ, шифрование).
Будет преимуществом
•Практика с Python-стеком (FastAPI/Flask, SQL, Docker) и LLM-интеграциями (RAG, embeddings, function calling).
•Опыт рефакторинга чужого кода, работы с AI-ассистентами и самостоятельного запуска прототипов.
•Понимание базовых принципов безопасности корпоративных данных.
Обязательно прохождение тестового задания.
Условия
•Официальное трудоустройство, белая ЗП и забота о здоровье (ДМС, корпоративная йога, спортзал и т.д.).
•Даём полный доступ ко всем платформам, инструментам и ресурсам, которые потребуются в работе.
•Комфортный офис в центре города.

Хватит откликаться.
Получите рекомендацию.

$10 стартовых кредитов

Всего 60 секунд, полностью на автопилоте — AI-агенты Eraldt читают ваше резюме, определяют подходящие роли, находят живые вакансии и людей, которые могут вас порекомендовать, пишут им личные письма и добиваются рекомендации.

Это не отклик на вакансию: резюме не уходит в компанию, а рекомендацию именно по этой роли мы не обещаем.

Посмотрите, кто ещё получает интервью на автопилоте