Обязанности:
Чем предстоит заниматься: Проектирование и развитие AI-сервисов (чат-ботов, ассистентов) Разрабатывать внутренние AI-сервисы на базе LLM для разных процессов компании, начиная с технической поддержки. Встраивать ИИ в существующие бизнес-процессы, а не делать “отдельные игрушки”. Настройка поведения ботов Определять роль бота, тон общения, рамки ответственности и границы “что бот делает / не делает”. Прорабатывать сценарии уточняющих вопросов, эскалации на человека и логики завершения диалога. Работа с промптами и сценариями Создавать и поддерживать системные и пользовательские промпты (system / user). Тестировать разные подходы к промптингу, сравнивать результаты и фиксировать удачные решения. Работа с базой знаний Подключать регламенты, инструкции и другие источники знаний к ИИ-сервисам. Обеспечивать, чтобы бот опирался на актуальную, корректную и согласованную с владельцами контента информацию. Взаимодействие с интеграциями (n8n, Planfix, Teams и др.) Проектировать цепочки: какие данные передаются в модель и что она должна вернуть обратно в сервисы. Участвовать в отладке end-to-end сценариев совместно с инженером интеграций. Контроль качества и улучшения Анализировать неудачные ответы бота и разбирать причины (данные, промпт, сценарий). Предлагать и внедрять улучшения, вести набор тест-кейсов (типовые запросы, “краевые” случаи). Документация и обучение коллег Описывать логику работы каждого ИИ-сервиса: сценарии, ограничения, известные особенности. Помогать сотрудникам понимать, как правильно пользоваться ботами и формулировать запросы. Мы ожидаем от кандидата: Базовая техническая и концептуальная грамотность в LLM Понимание принципов работы современных LLM (ChatGPT-подобные модели): контекст, токены, temperature/top_p, ограничения. Осознание сильных и слабых сторон генеративных моделей в прикладных задачах. Практический опыт работы с LLM Реальный опыт использования моделей: генерация текстов, ответы на вопросы, разбор кейсов. Умение формулировать промпты под бизнес-задачу и улучшать качество ответов итерациями. Навыки работы с данными и структурой информации Понимание JSON и простых структур данных (ключи, поля, объекты). Базовое понимание, как устроены базы знаний, FAQ и регламенты, и как ими пользуются люди. Коммуникация с бизнес-пользователями Умение задавать правильные уточняющие вопросы, чтобы вытащить суть задачи. Способность переводить “хотим умного бота” в конкретные сценарии и требования. Личностные качества для этой роли Внимательность к деталям, аккуратность в фиксации настроек и версий промптов. Готовность экспериментировать, но при этом мыслить системно и доводить решения до рабочего состояния. Будет плюсом Технические навыки Знание Python на уровне написания простых скриптов (обработка данных, вызовы API моделей, разбор логов). Опыт работы с инструментами автоматизации и интеграций (n8n / Zapier / Make или аналоги). Работа с базами знаний и IT-инфраструктурой Опыт использования систем задач (Planfix, Jira и т.п.) и баз знаний (Notion, Confluence, Wiki). Понимание RAG-подхода: как искать релевантные документы и подмешивать их в контекст модели. Доменный опыт Опыт работы в техподдержке, ITSM или во внутренних ИТ-сервисах компании. Опыт участия в продуктовых командах, где важно качество пользовательского опыта и скорости реакции. Аналитика и продуктовый подход Опыт A/B-тестирования и анализа метрик качества (точность, скорость, вовлечённость). Навык работы с обратной связью пользователей и превращения её в конкретные изменения продукта. Условия: Роль и влияние Участие в создании внутренней AI-платформы компании практически с нуля, без тяжёлого легаси. Прямое влияние на работу техподдержки и других процессов: результаты видно в скорости и качестве сервиса. Формат работы и развитие Возможность выстраивать подходы к работе с LLM: экспериментировать, предлагать и защищать свои решения. Плотное взаимодействие с ИТ-департаментом, системными администраторами и бизнес-заказчиками. Рост и обучение Доступ к экспериментам с разными моделями и стеком инструментов (облако/on-prem, интеграции, базы знаний). Возможность развиваться как в сторону глубже в ML/инженерию, так и в сторону продуктовой роли/архитектора ИИ-сервисов. Компенсация и формат Уровень дохода, формат работы и детали пакета обсуждаем индивидуально, с ориентацией на твой уровень и рынок. Готовность рассматривать как кандидатов из офиса, так и частично удалённый формат (если это не противоречит политике компании).Похожие вакансии