- Страна
- Россия
Senior AI Engineer / Инженер по AI-автоматизации
Оценка ИИВысокий балл за интересные, прикладные задачи на стыке AI и бизнеса, удаленный формат работы и возможность влиять на продукт. Вакансия предполагает большую свободу действий и использование современного стека технологий.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует не только глубоких технических знаний в области AI и Python, но и выраженного продуктового мышления, а также способности работать в условиях высокой неопределенности без детального ТЗ.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИУказанный в вакансии стек и уровень ответственности Senior AI Engineer на российском рынке обычно оцениваются в диапазоне от 350 000 до 550 000 рублей. Поскольку компания не указала вилку, стоит ориентироваться на верхнюю границу рынка для специалистов с опытом создания AI-агентов и автоматизации e-commerce.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Интернет РЕВОЛЮЦИЯ
Senior AI Engineer / Инженер по AI-автоматизации
Опыт работы: 3–6 лет
Полная занятость
График: 5/2
Формат работы: удалённо
*☑️* Чем предстоит заниматься
-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
-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
*☑️* Наши пожелания к кандидатам
-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
-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
-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
Контакты: Откликнуться
*🔥* Подписаться на наши каналы / Откликнуться / Откликнуться
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- SQL
- PostgreSQL
- API
- Docker
- Git
- CI/CD
- LLM
- RAG
- Embeddings
- Langfuse
- Browser Automation
- Data Pipelines
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка продуктового мышления и умения приоритизировать задачи по бизнес-эффекту.
Расскажите о случае, когда вы решили автоматизировать процесс не на 100%, а частично. Как вы определили, какую часть оставить человеку, и какой это дало эффект?
Оценка технической экспертизы в области AI-агентов и надежности систем.
Как вы подходите к проектированию agentic workflows для задач с непредсказуемым внешним окружением (например, коммуникация с поставщиками)? Как вы обрабатываете ошибки и галлюцинации LLM?
Проверка навыков работы с данными и парсинга.
С какими сложностями вы сталкивались при сборе и нормализации данных из закрытых источников или маркетплейсов? Какие инструменты browser automation вы предпочитаете и почему?
Контроль затрат и эффективности.
Как вы выстраиваете систему мониторинга стоимости и качества работы AI-сервисов в продакшене? Какие метрики для вас приоритетны?
Оценка самостоятельности и ownership.
Опишите ваш процесс перехода от бизнес-проблемы к работающему прототипу в условиях отсутствия четкой документации по API сторонних сервисов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
