Москва, Пресненская набережная, 12
Метро: Деловой центрМы ищем инженера, который будет напрямую работать с командой клиента: погружаться в процессы конкретного подразделения, выявлять задачи, где технологии и AI могут дать заметный эффект.
Ты будешь самостоятельно проектировать, разрабатывать и внедрять решения. Первые проекты связаны с финансовыми подразделениями крупных компаний, поэтому особенно ценен опыт работы с бизнес-процессами, данными и внутренними системами.
Чем предстоит заниматься:
погружаться в процессы, данные и бизнес-логику клиентского подразделения;
общаться с заказчиками и пользователями, уточнять потребности и формулировать техническое решение;
быстро проектировать, разрабатывать и внедрять небольшие AI- и software-решения: агенты, автоматизации, интеграции, внутренние сервисы;
работать с API, базами данных и внутренними системами клиента;
самостоятельно реализовывать backend/fullstack часть решения;
использовать LLM, RAG, tool calling, MCP и AI coding tools там, где это оправдано задачей;
проверять решение вместе с пользователями и дорабатывать его по обратной связи;
выделять повторяемые сценарии и решения, которые можно масштабировать на другие процессы и проекты.
опыт работы с заказчиком, бизнес-пользователями или внутренними стейкхолдерами: discovery, сбор требований, разбор процессов, solution consulting, аналитика или похожий формат;
умение задавать вопросы, быстро погружаться в незнакомый процесс и находить реальную проблему за исходным запросом;
сильная инженерная база: backend или fullstack-разработка;
коммерческий опыт разработки на Python, JavaScript / TypeScript, Java, Kotlin, C#, Go или другом современном языке не менее 3х лет;
опыт API, интеграций, баз данных и архитектуры приложений;
опыт уже реальных внедренных AI/LLM или automation-решений, которыми пользовались сотрудники или клиенты;
практический опыт с AI-агентами, RAG, tool calling или LLM-based интеграциями;
способность самостоятельно пройти путь от разговора с пользователем до работающего решения.
Будет плюсом:
опыт в роли business/system analyst, solution engineer, technical consultant или presale engineer;
AI Security: защита от промт-инжектинга, деперсонализация данных;
Docker, CI/CD, cloud;
опыт запуска пилотов и MVP для внешних заказчиков;
опыт работы с финансовыми подразделениями.
работу напрямую с реальными бизнес-задачами клиентов;
возможность видеть эффект своей работы сразу в конкретном процессе;
высокую самостоятельность: от discovery до реализации;
современный AI-native стек и свободу в выборе технического подхода;
возможность создавать решения, которые затем можно масштабировать на другие команды и клиентов.
P.S. В сопроводительном письме просим кратко описать одно AI/automation-решение, которое вы лично внедрили: для кого оно было, что вы сделали сами и используется ли оно сейчас?
Лаборатория Касперского
Москва
Не указана