Мы ищем самостоятельного специалиста, который будет внедрять AI-автоматизации во внутренние процессы компании: маркетинг, SEO, PBN, linkbuilding и контент.

Основная задача роли — снижать объем ручного труда, создавать внутренние инструменты, дашборды и AI-агентов, которые помогают командам быстрее выполнять регулярные задачи, собирать аналитику и получать готовые файлы/отчеты для проверки и доработки.

Это не позиция “prompt engineer”. Нам нужен человек, который умеет проектировать архитектуру решения, писать код, собирать no-code/low-code-инструменты, интегрировать сервисы и доводить внутренние продукты до стабильного использования.

Чем предстоит заниматься:

Создавать внутренние AI-инструменты для отделов маркетинга, SEO, PBN, linkbuilding и контента.
Разрабатывать AI-агентов и скрипты, которые выполняют рутинные задачи за сотрудников и отдают готовый результат на апрув.
Делать внутренние дашборды и аналитические панели для сотрудников и руководителей.
Автоматизировать регулярные процессы: сбор семантики, аудиты, проверки проектов, подготовку отчетов, работу с контентом.
Собирать требования у внутренних команд и переводить их в технические решения.
Проектировать архитектуру инструментов под конкретные задачи компании.
Настраивать интеграции с внутренними сервисами, таблицами, API, базами данных и другими рабочими инструментами.
Создавать инструменты с учетом ролей пользователей: отдельные сценарии для сотрудников и руководителей.
Доводить решения до стабильного внутреннего продукта, а не останавливаться на MVP.
Вести базовую документацию по использованию созданных инструментов.

Какие задачи будут в приоритете

В первую очередь — внутренние дашборды, аналитика и инструменты для автоматизации регулярной работы отделов.

Примеры направлений:

автоматизация сбора и обработки семантики;
автоматизация SEO-аудитов;
регулярные проверки проектов;
генерация и подготовка экспертного контента;
внутренние аналитические панели для руководителей;
инструменты для сотрудников, которые закрывают конкретные рабочие операции;
клиентские или внутренние дашборды по проектам;
автоматизация отчетности и подготовки файлов для проверки.

Что для нас значит AI-агент

AI-агент в нашем понимании — это автономный инструмент, скрипт или сервис, который выполняет работу за человека: получает вводные, обрабатывает данные, взаимодействует с нужными источниками, формирует результат и отдает готовый файл, отчет, таблицу или интерфейс на проверку.

Важно, чтобы инструмент не просто “отвечал в чате”, а реально закрывал рабочую задачу.

Что мы ожидаем от кандидата

Опыт создания автоматизаций с использованием AI.
Умение проектировать архитектуру решения под бизнес-задачу.
Умение писать код и самостоятельно доводить инструмент до рабочего состояния.
Опыт работы с LLM API и AI-инструментами.
Понимание no-code/low-code-подходов и умение использовать их там, где это быстрее и дешевле в поддержке.
Умение работать с backend, API, базами данных и интеграциями.
Понимание принципов self-hosted-решений.
Умение работать с ролями пользователей, логами и базовой безопасностью.
Самостоятельность: нужно не только получать задачу, но и предлагать оптимальный способ ее решения.

Технический стек

Мы не ограничиваем кандидата жестким стеком, но ожидаем уверенную инженерную базу.

Будет полезен опыт с:

Python;
JavaScript / TypeScript;
backend-разработкой;
FastAPI / Flask / Django / Node.js;
React / Next.js или другими frontend-фреймворками;
PostgreSQL / MySQL / MongoDB / ClickHouse;
Docker;
API-интеграциями;
LLM API;
LangChain / LangGraph / LlamaIndex / CrewAI / AutoGen или аналогами;
vector databases: Qdrant, Chroma, Weaviate, Pinecone;
RAG-подходами;
дашбордами и аналитическими интерфейсами;
self-hosted-инфраструктурой.

Готовой инфраструктуры сейчас нет — мы готовы выстроить ее под специалиста и под выбранную архитектуру.

Будет плюсом

Опыт автоматизации процессов в digital-агентствах.
Понимание SEO, linkbuilding, PBN, контентных процессов или маркетинговой аналитики.
Опыт создания внутренних инструментов для команд.
Опыт разработки дашбордов для руководителей.
Умение оценивать, где нужен полноценный код, а где достаточно no-code/low-code.
Инициатива в поиске процессов, которые можно автоматизировать.
Опыт создания инструментов, которыми реально пользуются сотрудники, а не только демо-прототипов.

Формат работы

Удаленная работа.
Full-time.
Роль предполагается как самостоятельная: на старте специалист будет работать один.
Взаимодействие — с руководителями и командами отделов, для которых создаются инструменты.
Приемка результата — внутренними командами, которые будут использовать инструмент в работе.

Как будем оценивать результат

Основной критерий — количество и качество инструментов, выпущенных в стабильное использование.

Для нас важно, чтобы решения:

соответствовали требованиям внутренних команд;
реально снижали ручной труд;
были стабильными;
могли использоваться сотрудниками без постоянного участия разработчика;
имели базовое описание по использованию;
учитывали роли, доступы, логи и работу с конфиденциальными данными.

На старте ориентир — выпуск нескольких рабочих инструментов в месяц, но точные KPI будут зависеть от сложности задач.

Провалом будет считаться ситуация, когда инструменты не доходят до рабочего использования.

Отбор кандидатов

Тестового задания не будет.

Вместо этого мы попросим кандидата:

показать примеры AI-автоматизаций или внутренних инструментов, которые он уже создавал;
объяснить, какую задачу решал каждый инструмент;
показать, как он подходил к архитектуре;
рассказать, какие технологии использовал и почему;
на интервью разобрать одну из наших реальных задач и предложить архитектурный подход к ее решению.

Нам важно увидеть не только знание AI-инструментов, но и инженерное мышление: как кандидат декомпозирует задачу, выбирает стек, учитывает поддержку, безопасность, стоимость и удобство для пользователей.