AI Content Systems Engineer

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

Инженер, который возьмёт на себя техническую инфраструктуру контент- и дизайн-производства: автоматизации, агентные пайплайны и контроль качества, чтобы небольшая команда выпускала контент в масштабе.

Задачи

• Технически владеть контент- и дизайн-фабрикой: выбор инструментов, пайплайны автоматизации, управление качеством и оркестрация агентов
• Проектировать и разрабатывать многошаговые workflow создания контента и дизайна (структурирование, промптинг, QA) в виде скиллов в модельных харнессах и внешних инструментах (AirOps, n8n)
• Продумывать пользовательский путь и создавать UI-интеграции в существующие решения (например, базы Supabase), вайб-кодить и поддерживать интерфейсы для workflow и баз данных
• Поддерживать модульность и заменяемость стека, постоянно оценивать инструменты и менять их до появления зависимости от неподходящих
• Системно снижать ручную нагрузку, строя автоматизации и агентные workflow вместо повторяющихся процессов
• Участвовать в архитектурных решениях и определении направления инфраструктуры на равных с руководством

Требования

• Сильный технический бэкграунд: схемы БД, интеграции REST/GraphQL API, проектирование и внедрение RAG/векторных баз, пайплайны автоматизации end-to-end
• Свободное владение AI как инструментом разработки: Claude Code, Cursor или аналоги, понимание, где агенты могут заменить ручной труд
• Понимание профессионального создания контента: структура, тональность, нарратив, умение отличать отличный контент от посредственного
• Коммерческое мышление и сильная приоритизация: понимание, какие системы реально двигают метрики
• Опыт владения roadmap и обсуждения архитектуры с руководством
• Сильные основы software engineering: комфортно писать, ревьюить и поддерживать продакшн-код

Условия

• Полностью удалённая работа, открыта для кандидатов из Европы
• Сильная async-культура и low-ego команда
• Конкурентная зарплата и возможности роста
• Реальное владение ключевой инфраструктурой и автономия в её развитии
• Работа напрямую влияет на сообщество из 35 000+ платформенных инженеров

Навыки

• RAG
• Vector databases
• REST
• GraphQL
• Supabase
• n8n
• AirOps
• Claude Code
• Cursor
• AI agents
• Automation pipelines
• Database schemas