Обязанности:
— Искать рутинные задачи в техподдержке (частые вопросы, классификация тикетов);
— Изучать работу других отделов для поиска точек внедрения ИИ;
— Собирать первичные данные для оценки пользы от автоматизации;
— Помогать в выборе готовых AI-платформ и подходящих моделей (LLM);
— Прописывать базовые сценарии и логику поведения ИИ-агентов;
— Ставить чёткие цели и ограничения для ИИ-помощников;
— Собирать и загружать базу знаний (FAQ, регламенты) в систему RAG;
— Интегрировать агентов с API, мессенджерами и базами данных компании;
— Настраивать работу ИИ с браузером и внутренними документами;
— Находить ошибки и галлюцинации ИИ на этапе тестирования;
— Проверять соблюдение агентами конфиденциальности и безопасности данных;
— Настраивать перевод сложных тикетов из ИИ на живых операторов;
— Объединять простых агентов в базовые мультиагентные цепочки;
— Настраивать передачу данных между агентом-аналитиком и агентом-оператором;
— Развивать ИИ-инфраструктуру по мере роста потребностей компании.
Требования:
— Знание основ Python и опыт написания небольших скриптов/приложений;
— Понимание принципов работы LLM (Large Language Models) и современных генеративных AI-систем;
— Практический опыт работы хотя бы с одной LLM-платформой или API: OpenAI API, Claude API, Gemini API или аналогами;
— Понимание принципов Prompt Engineering: системные инструкции, контекст, ограничения, структурированные ответы, обработка ошибок;
— Понимание принципов построения AI-агентов: tools/function calling, workflow, memory, планирование и выполнение задач;
— Базовое понимание RAG (Retrieval-Augmented Generation) и принципов работы с базами знаний;
— Опыт работы хотя бы с одним инструментом/фреймворком для создания AI-решений: LangChain, LlamaIndex, CrewAI, n8n, Make или аналогами;
— Понимание принципов работы REST API, JSON, HTTP и умение подключать внешние сервисы через API;
— Базовые знания SQL и понимание принципов работы с реляционными базами данных;
— Понимание основ Git и работы с GitHub/GitLab/аналогами;
— Навыки тестирования AI-решений: проверка качества ответов, выявление галлюцинаций, edge cases и ошибок в логике;
— Базовое понимание вопросов информационной безопасности и защиты данных при работе с AI.
Будет плюсом:
— Опыт разработки собственного AI-агента или чат-бота;
— Опыт создания RAG-системы на основе внутренних документов, PDF, FAQ или базы знаний;
— Опыт интеграции AI с Telegram, Microsoft Teams, Slack, Bitrix24 или другими корпоративными системами;
— Знакомство с embeddings, vector search, chunking, reranking;
— Опыт работы с MCP (Model Context Protocol);
— Понимание принципов multi-agent systems;
— Опыт автоматизации бизнес-процессов с помощью n8n / Make / Zapier;
— Участие в pet-projects, хакатонах, AI/ML-проектах или open-source.
Условия:
— Английский и Казахский языки: бесплатно и удобно, прямо внутри компании;
— Заботимся о форме и здоровье: компенсируем фитнес и медицинские услуги;
— Мы за активный отдых: футбол, баскетбол, яркие летний и зимний корпоративы;
— Корпоративная библиотека для поиска идей и решения рабочих задач;
— Настольный теннис в офисе для коротких перерывов и заряда энергией.
