AI-разработчик для автоматизации бизнес-процессов

225K ₽–280K ₽/мес
Опубликовано 04.11.2026
оценка на руки

Что за роль

Компания внедряет AI-решения для внутренних заказчиков. Вам предстоит разбираться в бизнес-процессах и доводить автоматизацию от постановки задачи до внедрения. Офис находится в Москве, рядом со станцией метро ЦСКА.

Чем вы будете заниматься

  • Выявлять процессы, которые целесообразно автоматизировать с помощью AI.
  • Формировать технические задания, декомпозировать задачи и предлагать варианты реализации.
  • Проектировать и самостоятельно создавать AI-автоматизации, ассистентов, агентов и базы знаний.
  • Настраивать интеграции с CRM, 1С, сайтами, мессенджерами, телефонией и другими системами.
  • Работать с LLM, API, RAG, embeddings и автоматизированными workflow.
  • Тестировать и улучшать AI-решения, документировать их и создавать инструкции.

Требования

  • От 3 лет опыта в AI, AI Automation, Backend или интеграциях.
  • Практический опыт работы с Claude, ChatGPT и LLM.
  • Опыт создания AI-решений и автоматизации бизнес-процессов.
  • Понимание API, интеграций, RAG, embeddings и AI-агентов.
  • Системное мышление, самостоятельное ведение задач и умение переводить запросы заказчиков в технические задания.
  • Готовность отвечать за качество решения и результат внедрения.

Будет плюсом

  • Знание Python и SQL/PostgreSQL.
  • Опыт с n8n, Make, Docker или MCP.
  • Опыт интеграций с CRM и 1С, создания AI-агентов или управления разработчиками.

Что мы предлагаем

  • Работу в офисе в Москве, рядом с метро ЦСКА.
  • График 5/2: с 09:00 до 18:00 или с 10:00 до 19:00.
  • Возможность влиять на технологии и формировать AI-направление компании.
  • Перспективу роста до тимлида или руководителя направления.
  • Современный офис класса А, возможности для профессионального развития и скидки на услуги компании.
  • Зарплата обсуждается по итогам собеседования.

Кто здесь добьётся успеха

→

Умеет разбирать реальные процессы внутренних заказчиков, находить подходящие для автоматизации этапы и превращать запросы в чёткие технические задания с понятной декомпозицией и критериями результата.

→

Уверенно собирает решения на базе Claude и ChatGPT: интегрирует модели через API, проектирует RAG-пайплайны и работу с эмбеддингами, выбирая подход с учётом качества, стоимости и ограничений процесса.

→

Практик среднего уровня, который доводит AI-ассистентов и агентов от прототипа до внедрения: продумывает сценарии, автоматизирует рабочие цепочки и проверяет, насколько решение надёжно справляется с реальными задачами.

→

Комфортно работает в офисном формате в Москве и регулярно взаимодействует с внутренними заказчиками: умеет уточнять неочевидные требования, показывать промежуточные результаты и адаптировать решение по обратной связи.

Ресурсы для обучения

Карьерный путь

AI-разработчик для автоматизации бизнес-процессов (Сейчас)→Старший AI-разработчик или ведущий разработчик AI-автоматизации (Через 1–2 года)→Архитектор AI-решений для бизнеса или руководитель направления AI-автоматизации (Через 3–5 лет)

Обзор рынка

Объём рынка GenAI в России, 2026
$1.5B
Годовой рост GenAI в России
≈30%
Внедрение GenAI российскими компаниями
≈20%
Рост глобальных корпоративных расходов на GenAI к 2026 году
+80%

Навыки и требования

Обязательные
ClaudeChatGPTLLM
Растущий спрос
MCP и интеграция Claude с корпоративными инструментамиОценка качества LLM: тестирование RAG, трассировка и мониторингОркестрация агентов и безопасное использование инструментов через API
Снижающийся спрос
Сценарная автоматизация только на основе фиксированных правил и ключевых словЧат-боты на жёстких деревьях диалогов без LLM и контекста

Тренды отрасли

От чат-ботов к автоматизации процессов
В технологических компаниях GenAI всё чаще встраивают в поддержку, разработку и внутренние операции, а не запускают как отдельный чат. Для соискателя важны примеры интеграции Claude или других LLM с API, CRM и системами управления задачами; для российского рынка также полезно показать заменяемую модель и возможность развернуть часть контура локально.
RAG становится практическим стандартом для корпоративных ассистентов
По оценкам отраслевых исследований, около 70% корпоративных GenAI-приложений используют или планируют использовать поиск по внутренним данным, включая RAG. Практическое преимущество дают навыки подготовки данных, выбора векторного хранилища, настройки эмбеддингов и измерения точности ответов; важно учитывать требования к хранению данных в России.

Новости AI/Big Data

Загружаем новости отрасли...

Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев

Похожие вакансии