Мы развиваем ObuChat AI — B2B-платформу для автоматизации коммуникаций, контроля качества и аналитики работы менеджеров на базе AI.
Контекст и стадия компании
Продукты уже работают у клиентов и обрабатывают реальные данные: звонки, переписки, базы знаний, CRM и API внутренних систем. Сейчас мы усиливаем инженерную часть AI-ядра и ищем специалиста, который поможет масштабировать решения без потери качества и управляемости.
Почему мы ищем Prompt Engineer
Мы ищем инженера с опытом от 2–3 лет в prompt engineering или AI-инженерии, который уже работал с production-системами на базе LLM в B2B-среде.
Роль предполагает не только разработку промптов, но и:
участие в архитектуре решений,
оптимизацию под нагрузку,
работу с асинхронными пайплайнами,
интеграции с enterprise-системами.
Продукт роли (ожидаемый результат)
После вашего выхода:
Логика работы LLM в речевой аналитике и AI-ботах становится устойчивой и масштабируемой.
Многошаговые AI-сценарии корректно работают под нагрузкой и в реальных бизнес-кейсах.
Есть воспроизводимые подходы к тестированию, оценке и улучшению качества ответов моделей.
Команда понимает ограничения решений и может управляемо их развивать.
Что нужно будет делать
1) Проектировать и реализовывать LLM-сценарии
Вы будете:
учитывать бизнес-контекст: CRM, каналы коммуникаций, роли пользователей, требования клиентов.
2) Проектировать multi-agent и multi-model системы
Вы будете:
проектировать multi-agent системы на базе нескольких LLM
(например, комбинации GPT-4, Claude, open-source моделей — Qwen, DeepSeek и др.) для сложных workflow.
подбирать модели под конкретные задачи с учётом качества, скорости и стоимости.
3) Реализовывать пайплайны и интеграции
Вы будете:
реализовывать асинхронные пайплайны с обработкой ошибок и fallback-механизмами в n8n, LangChain или аналогичных инструментах.
работать с API, вебхуками, очередями и интеграциями с CRM и внутренними системами клиентов.
4) Тестировать и улучшать качество решений
Вы будете:
проводить A/B-тестирование промптов и моделей на датасетах.
анализировать метрики качества (accuracy, полнота, стабильность, latency).
улучшать решения на основе данных и обратной связи от клиентов.
5) Поддерживать и развивать существующие решения
Вы будете:
сопровождать внедрённые AI-боты и решения по речевой аналитике.
участвовать в доработках под новых клиентов и рост нагрузки.
помогать стандартизировать подходы и best practices внутри команды.
Что нам важно
Опыт и навыки
Опыт работы от 2–3 лет в prompt engineering или AI-инженерии.
Опыт работы с production-системами на базе LLM в B2B.
Понимание принципов работы LLM, RAG, multi-agent подходов.
Опыт работы с n8n, LangChain или аналогичными фреймворками.
Технический бэкграунд:
уверенный опыт программирования (Python / JavaScript / TypeScript или аналогичные),
понимание асинхронных процессов, API, интеграций.
Умение работать с большими массивами текстовых данных.
Кому роль не подойдёт
Тем, у кого менее 2 лет опыта в AI-инженерии.
Тем, кто не работал с production-системами под реальной нагрузкой.
Тем, кто ищет исключительно исследовательскую или экспериментальную роль.
Формат работы и условия
Как будет проходить отбор
Короткая Google-форма (95% на выбор варианта ответа).
Техническое интервью / обсуждение опыта.
Финальный разговор с руководителем.
Как откликнуться
В сопроводительном письме, пожалуйста, начните со слов "Я тот специалист, который вам нужен"
