Backend-разработчик

• Искать рутинные задачи в техподдержке (частые вопросы, классификация тикетов);
• Изучать работу других отделов для поиска точек внедрения ИИ;
• Собирать первичные данные для оценки пользы от автоматизации;
• Помогать в выборе готовых AI-платформ и подходящих моделей (LLM);
• Прописывать базовые сценарии и логику поведения ИИ-агентов;
• Ставить чёткие цели и ограничения для ИИ-помощников;
• Собирать и загружать базу знаний (FAQ, регламенты) в систему RAG;
• Интегрировать агентов с API, мессенджерами и базами данных компании;
• Настраивать работу ИИ с браузером и внутренними документами;
• Находить ошибки и галлюцинации ИИ на этапе тестирования;
• Проверять соблюдение агентами конфиденциальности и безопасности данных;
• Настраивать перевод сложных тикетов из ИИ на живых операторов;
• Объединять простых агентов в базовые мультиагентные цепочки;
• Настраивать передачу данных между агентом-аналитиком и агентом-оператором;
• Развивать ИИ-инфраструктуру по мере роста потребностей компании.

• Знание основ Python и опыт написания небольших скриптов/приложений;
• Понимание принципов работы LLM (Large Language Models) и современных генеративных AI-систем;
• Практический опыт работы хотя бы с одной LLM-платформой или API: OpenAI API, Claude API, Gemini API или аналогами;
• Понимание принципов Prompt Engineering: системные инструкции, контекст, ограничения, структурированные ответы, обработка ошибок;
• Понимание принципов построения AI-агентов: tools/function calling, workflow, memory, планирование и выполнение задач;
• Базовое понимание RAG (Retrieval-Augmented Generation) и принципов работы с базами знаний;
• Опыт работы хотя бы с одним инструментом/фреймворком для создания AI-решений: LangChain, LlamaIndex, CrewAI, n8n, Make или аналогами;
• Понимание принципов работы REST API, JSON, HTTP и умение подключать внешние сервисы через API;
• Базовые знания SQL и понимание принципов работы с реляционными базами данных;
• Понимание основ Git и работы с GitHub/GitLab/аналогами;
• Навыки тестирования AI-решений: проверка качества ответов, выявление галлюцинаций, edge cases и ошибок в логике;
• Базовое понимание вопросов информационной безопасности и защиты данных при работе с AI.

Будет плюсом:

1. Опыт разработки собственного AI-агента или чат-бота;
2. Опыт создания RAG-системы на основе внутренних документов, PDF, FAQ или базы знаний;
3. Опыт интеграции AI с Telegram, Microsoft Teams, Slack, Bitrix24 или другими корпоративными системами;
4. Знакомство с embeddings, vector search, chunking, reranking. • Опыт работы с MCP (Model Context Protocol);
5. Понимание принципов multi-agent systems;
6. Опыт автоматизации бизнес-процессов с помощью n8n / Make / Zapier;
7. Участие в pet-projects, хакатонах, AI/ML-проектах или open-source.

• Английский и Казахский языки: бесплатно и удобно, прямо внутри компании;
• Заботимся о форме и здоровье: компенсируем фитнес и медицинские услуги;
• Мы за активный отдых: футбол, баскетбол, яркие летний и зимний корпоративы;
• Корпоративная библиотека для поиска идей и решения рабочих задач;
• Настольный теннис в офисе для коротких перерывов и заряда энергией.