О компании
Internet Revolution — e-commerce компания полного цикла. Сами исследуем спрос, разрабатываем товары, производим их в Китае, ввозим в Россию, управляем ВЭД, логистикой, складами, аналитикой, ассортиментом и продажами. Строим компанию, которая умеет быстро находить спрос, запускать товары и масштабировать продажи через сложную операционную систему.
Сегодня у нас 40 000 заказов в сутки и 1 млрд рублей в заказах в месяц. Следующий этап — рост x10 и перенос нашей бизнес-модели на новые международные рынки.
Зачем нам эта роль
Ищем сильного hands-on инженера, который поможет ускорить запуск и работу на новых рынках, используя AI и автоматизацию для радикального сокращения времени и ручной работы.
Это не роль исследователя ML и не разработчика, задача которого — просто внедрять LLM, RAG или LangGraph. Нам нужен человек, который способен посмотреть на реальный бизнес-процесс — анализ рынка, запуск товара, поиск поставщиков и закупку, ценообразование, контент, рекламу или логистику — и понять: что здесь можно автоматизировать, какие данные и интеграции нужны и как за несколько недель собрать работающий инструмент.
Главный критерий результата — не сложность AI-архитектуры, а то, насколько быстрее и эффективнее начал работать бизнес.
Основная задача
При выходе в новую страну нужно быстро воспроизвести цепочку: 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.
Какие задачи могут быть
•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.
Какого человека мы ищем
Нам интересен инженер, который уже внедрял AI-системы в реальные бизнес-процессы и может рассказать не только об используемых технологиях, но и о результате.
Например: «Раньше 12 сотрудников вручную обрабатывали 3 000 запросов в неделю. Я разобрал процесс, подключил данные из четырёх систем и построил AI workflow с проверкой спорных случаев человеком. После этого 80% запросов стали проходить автоматически».
Нам важно понять, что именно вы сделали и как это изменило работу бизнеса.
Какой опыт особенно интересен
Будет плюсом опыт в:
•E-commerce, маркетплейсах и международной торговле.
•Закупках, поиске поставщиков, логистике и управлении цепочками поставок.
•Fintech, adtech, travel или SaaS с большим количеством интеграций.
•Внутренних продуктах для автоматизации и компаниях с большим объёмом ручных операций.
Название предыдущей должности не принципиально. Нам важен сильный инженерный опыт в сочетании с пониманием бизнеса и практикой внедрения AI-систем.
Очень интересны люди с опытом ролей: AI Product Engineer / Applied AI Engineer / AI Automation Engineer / Forward Deployed Engineer / Solutions Engineer / Founding AI Engineer / Senior Python Engineer с сильным product/business уклоном.
Технический профиль
Нужен сильный инженер, способный самостоятельно довести решение от идеи до production.
Базово ожидаем:
•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.
Из AI-инструментов и подходов полезны:
•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.
Очень важные качества
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.
Что мы предлагаем
•Полную занятость, удалённую работу, официальное оформление и полностью белый доход.
•Команду открытых коллег, которые готовы помочь и заинтересованы в общем результате. В каждом направлении есть эксперты, которые помогут разобраться в процессах. В ИТ-блоке — разработчики, дата-инженеры, ML-специалисты и DevOps.
•Бюджеты на AI-сервисы и инфраструктуру, доступ к необходимым данным, системам и экспертизе команды.
•Задачи международного масштаба: участие в выходе на новые рынки и задачи по автоматизации на разных этапах e-commerce — от поиска товара до операционного управления.
Как откликнуться
В сопроводительном письме коротко расскажите:
•Какую AI-систему вы внедрили в реальный бизнес-процесс, что сделали лично и какой результат получили.
•Почему наша задача вам интересна.
