Проектировать и разрабатывать сложные workflow в n8n: интеграции с LLM, кастомная логика, обработка данных, автопостинг, парсинг.
Создавать AI-агентов для автоматизации бизнес-процессов: генерация контента, анализ данных, обработка входящих запросов.
Разрабатывать и настраивать RAG-системы с векторными БД (Chroma, Supabase, Pinecone).
Писать Python-скрипты для парсинга, веб-скрейпинга, обработки данных и интеграции с внешними API.
Работать с API LLM (OpenAI, Anthropic, OpenRouter): промпт-инжиниринг, оркестрация вызовов, оптимизация стоимости.
Интегрировать решения с внешними сервисами: Telegram, CRM, CMS, Google API.
Работать в связке с SEO-командой: понимать задачи и переводить их в технические решения.
Python: парсинг, скрейпинг, работа с API, обработка данных. (Можно на уровне использования платных решений - Scrapfly + вайбкодинг).
AI/LLM: практический опыт работы с API OpenAI, Anthropic или аналогами; понимание промпт-инжиниринга.
n8n: опыт построения workflow, написание кастомной логики в Code/Function-нодах (JavaScript).
RAG: практический опыт создания или понимание RAG-пайплайнов (LangChain, LlamaIndex или аналоги).
Базы данных: опыт работы с векторными БД и/или PostgreSQL, Redis.
API: уверенное понимание REST API, умение читать документацию и быстро подключать новые сервисы.
Самостоятельность: способность брать задачу и доводить до результата без микроменеджмента.
Опыт в SEO или digital-маркетинге.
Знание основ DevOps: Docker, деплой на VPS, CI/CD.
Опыт работы с Make.com, Zapier.
Опыт работы с Claude Code, Cursor, Windsurf или аналогичными AI-инструментами для разработки.
Базовое знание HTML/CSS/JS.
Английский B1+ (документация, инструменты).
Вознаграждение до 150 000 рублей на руки (по итогам собеседования).
Полностью удалённую работу.
Перспективу карьерного роста.
График работы 5/2, 8 часовой рабочий день, старт с 09.00-11.00 (по Вашему желанию).
1 этап: Интервью с рекрутером и технической командой (40–60 минут).
Знакомство и разговор по существу: обсудим ваш опыт, реализованные проекты, подход к задачам и наш текущий стек.
2 этап: Тестовое задание (2–4 часа)
Небольшое практическое задание - реализовать простую, но показательную автоматизацию на тестовых данных.
3 этап: Интервью с руководителем направления
Обсуждение роли, ожиданий, зон ответственности и того, как ваш опыт может быть полезен команде.
4 этап: Оффер
Если мы совпали по ожиданиям и подходам - делаем предложение.
Если вы готовы создавать AI-решения, которые меняют правила игры - мы ждем ваш отклик!
