Product Engineer (чат-боты / AI-ассистенты, цифровые помощники)

Мы развиваем сервисы клиентской поддержки и сопровождения (чат-боты, AI-ассистенты, автоматизация обработки обращений, аналитика).
У нас уже есть несколько решений (сценарные боты, AI-бот, внутренние инструменты),которые нужно поддерживать, улучшать и постепенно пересобирать в более системный продукт.

Чем предстоит заниматься
● Поддерживать и развивать существующие чат-боты (VK, MAX и др.)
● Работать с AI-ботами:
○ настройка NLU / логики обработки запросов
○ доработка сценариев и классификаторов
○ внедрять функционал рекомендаций и геймификации
● Проектировать новые решения:
○ переводить бизнес-задачи в сценарии и диалоги
○ выбирать подход (сценарный бот / AI / гибрид)
● Настраивать интеграции:
○ API, базы данных, внешние системы
● Анализировать текущие решения:
○ находить неэффективные места
○ предлагать улучшения и новые подходы
○ оптимизировать инфраструктурные расходы

Мы ищем человека, который
● Умеет думать от задачи / образа результата, а не от инструмента
● Понимает, как строится пользовательский диалог и логика бота
● Может сам предложить решение, а не только реализовать ТЗ
● Интересуется AI (LLM / NLU) и хочет развиваться в этой области

Требования

Обязательно
● Опыт работы с чат-ботами, цифровыми помощниками, мини-апами (Telegram / VK / другие платформы)
● Опыт настройки логики диалогов
● Опыт работы с NLU / LLM / AI-ассистентами
● Понимание API и интеграций
● Умение писать скрипты (Python или JavaScript)
● Открытость к экспериментам и новым подходам к разработке (в том числе AI-assisted
coding)
● Умение отличать быстрый прототип от продакшн-решения

Будет плюсом

● Опыт работы с VK / MAX
● Опыт работы с RAG-модулями
● Мини-аппы / web apps
● Опыт работы с конструкторами и кастомной логикой
Важно
Это не роль «разработчика по ТЗ». Мы ищем человека, который:
● разберется в текущих решениях, и сможет их поддерживать,
● предложит, что улучшить или упростить,
● поможет выстроить более системную работу с ботами и AI.
Условия
● Удалённая работа (или гибрид с офисом в Москве)
● Гибкий формат (фуллтайм / проектная занятость — обсуждается)
● Живая команда без лишней бюрократии
● Возможность влиять на архитектуру решений и подходы

Вакансия предусматривает выполнение тестового задания. Для нас это важный этап, по которому мы будем искать своего кандидата. Мы понимаем, что выполнение тестового задания — это ваше время и экспертиза. Мы постарались сформировать задание таким образом, чтобы его выполнение не заняло у Вас много времени.

Ответ можно отправить с сопроводительным письмом

Тестовое задание

Контекст:
Мы работаем с участниками молодежных программ и мероприятий (форумы,
образовательные проекты).
Пользователи:
● чаще всего 16–30 лет
● пишут неформально, с ошибками и неполными формулировками
● часто задают повторяющиеся вопросы
У нас есть:
● сценарные чат-боты (VK, Telegram, MAX)
● AI-боты (NLU + LLM-классификация) на внешних моделях
● операторы, которые подключаются в сложных случаях
Текущая система развивалась постепенно и сейчас представляет собой набор разрозненных решений (что, в том числе, мешает масштабировать инструменты).
Ограничения
● часть логики уже реализована в сценарных ботах
● AI работает, но не идеально (может ошибаться)
● нет цели «переписать всё с нуля»

Цель
Снизить нагрузку на операторов и упростить поддержку решений, при этом сохранить понятный и удобный пользовательский опыт.
Часть 1. Анализ и подход
Ответьте на вопросы:
1. С чего вы начнете, если приходите в такую систему? (что будете смотреть / делать в первую очередь)
2. Какие типовые проблемы вы ожидаете найти в такой архитектуре?
3. Как бы вы разделили:
○ где сценарный бот
○ где AI
○ где человек
Часть 2. Проектирование решения
Задача:

Пользователь пишет:
«Мне не пришло письмо с подтверждением участия»
Нужно:
● обработать это через бота
● минимизировать нагрузку на оператора
Опишите:
1. Как будет выглядеть логика обработки (шаги, флоу, можно текстом или схемой)
2. Где вы используете:
○ сценарий
○ AI (если используете)
○ интеграции
3. В каких случаях запрос уходит оператору
Часть 3. Улучшение системы
Представьте, что таких кейсов много.
Ответьте на вопросы:
1. Какие 2–3 изменения вы бы сделали в текущей системе, чтобы:
○ снизить нагрузку на операторов
○ упростить поддержку
2. Что бы вы точно не стали делать.
Часть 4 (опционально, +плюс к оценке)
Если хотите усилить ответ:

● предложите, как можно использовать LLM в этой системе