AI Solutions Engineer - Agents & Automation

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Инженер, который проектирует и внедряет AI-агентов и автоматизации для внешних клиентов в индустрии cannabis/CPG. Ведёт проект от discovery и прототипа до продакшена, передаёт готовых агентов Operations Managers.

Задачи

• Участвовать в discovery-звонках с клиентами: изучать их процессы, системы, данные и боли
• Работать с линейным персоналом клиента, выявлять негласные правила и исключения и переводить их в явную логику
• Оценивать техническую реализуемость и определять, какие задачи подходят для агента, а где нужен human-in-the-loop
• Формировать дизайн решения, оценки трудозатрат и понятный скоуп
• Создавать proof of concept и демо на реальных процессах клиента
• Готовить оценки стоимости разработки и эксплуатации (использование моделей, инфраструктура, поддержка) для ценообразования
• Проектировать, разрабатывать и деплоить AI-агентов и автоматизации для многошаговых процессов
• Строить и настраивать интеграции с CRM, ERP, бухгалтерскими платформами, почтой, мессенджерами и хранилищами документов через API, а где их нет — через браузерную автоматизацию
• Писать production-код на Python для интеграций, трансформации данных и инструментов агентов
• Использовать SQL для валидации результатов агентов, сверки записей между системами и измерения точности
• Закладывать обработку ошибок, ретраи, идемпотентность, логирование, алертинг и graceful fallback
• Создавать процессы тестирования и оценки агентов: тест-сеты, регрессионные проверки, отслеживание точности до и после изменений
• Проектировать деплой так, чтобы данные, креды и права каждого клиента были полностью изолированы
• Передавать работающих агентов Operations Managers вместе с runbook'ами, дашбордами мониторинга, очередями ревью и путями эскалации
• Обучать Operations Managers контролировать вывод агентов, рано замечать проблемы и самостоятельно разбирать рутинные исключения
• Быть точкой технической эскалации при сбоях агента или изменениях в системах клиента
• На основе опыта внедрений создавать переиспользуемые компоненты, шаблоны и паттерны деплоя
• Измерять и отчитываться о влиянии для каждого клиента относительно базовой линии: сэкономленные часы, время обработки, доля ошибок, стоимость запуска

Требования

• Несколько лет профессионального опыта в software engineering, solutions engineering или automation engineering
• Подтверждённый опыт недавнего вывода LLM-воркфлоу в продакшен (Claude, OpenAI или аналогичная платформа), которым пользуются реальные люди
• Сильный Python: структурирование, тестирование и отладка кода, понимание того, что делает AI-сгенерированный код, до релиза
• Сильный SQL: joins, CTE, оконные функции, поиск проблем с качеством данных
• Опыт браузерной автоматизации с Playwright или аналогичным инструментом для систем с ограниченным API или без него
• Уверенный опыт с REST API, вебхуками, OAuth, пагинацией и rate limits на множестве сторонних платформ
• Опыт разбора продакшен-сбоев: чтение логов и стектрейсов, локализация root cause и постоянное исправление
• Уверенное владение Bash и командной строкой для деплоя, планирования и отладки
• Git и контроль версий как стандартная часть работы
• Навыки discovery процессов: умение интервьюировать исполнителей, выявлять шаги и исключения и превращать неявное знание в явные правила
• Эмпатия к операционным сотрудникам: выстраивать доверие с линейным персоналом и объяснять технические компромиссы простым языком
• Комфорт в общении с клиентами: вести технический разговор и при необходимости отстаивать границы скоупа
• Сильные навыки документирования, так как агентами будут управлять не инженеры

Условия

• Полностью удалённая работа в гибкой и коллаборативной среде
• Возможность строить и применять экспертизу в AI-инженерии, проектируя AI-агентов и автоматизации для реальных бизнес-задач
• Прямая работа с ведущими американскими cannabis-компаниями
• Рост через hands-on ownership, знакомство с новыми AI-технологиями и непрерывное обучение

Навыки

• Python
• SQL
• LLM
• Claude
• OpenAI
• Playwright
• REST API
• webhooks
• OAuth
• Bash
• Git
• TypeScript
• JavaScript
• Node.js
• Model Context Protocol
• MCP
• n8n
• Make
• Zapier
• AWS
• GCP
• Azure
• Docker
• serverless
• Salesforce
• HubSpot
• NetSuite
• QuickBooks
• Microsoft 365
• Google Workspace