Инженер ИИ-инфраструктуры и агентных систем (DevOps / Linux)

У нас уже работают два Linux-сервера, Telegram-ассистенты сотрудников, автоматизации на n8n и аналитическая база. Мы переходим к AI-native организации: описываем процессы, правила и знания так, чтобы с ними могли работать люди и ИИ. Много реальных проектов — от отчётов до помощников сотрудников, на которых можно учиться и сразу видеть пользу своей работы.

Кого мы ищем:

• Вы уже собирали с агентами что-то, чем пользовались другие люди: бота, автоматизацию, внутренний инструмент.
• Понимаете, какую задачу отдать агенту целиком, какую вести по шагам, а какую сделать самому — и почему.
• Настраиваете агента под работу: инструкции проекта (CLAUDE.md, AGENTS.md), скиллы, хуки, MCP-серверы — и убираете лишнее, когда новая модель делает старые настройки ненужными.
• Понимаете основы: как устроены сервер, данные, доступы и секреты. Код пишет агент, но решения о данных и безопасности принимает человек.
• Учитесь постоянно: пробуете новые модели на своих задачах, следите за практиками, пересматриваете старые решения.

Что предстоит делать:

• Безопасность. Доступы с минимальными правами, секреты, изоляция сотрудников друг от друга, проверка обновлений и уязвимостей, разбор инцидентов. Со временем — роль инженера по безопасности для всех наших проектов.
• Устойчивость. Мониторинг и алерты, разбор сбоев до настоящей причины, чтобы сбой не повторялся.
• Бэкапы и восстановление. Резервные копии всех данных и регулярная проверка, что из них действительно можно восстановиться.
• Безопасное развёртывание. Обновления выходят с проверкой и возможностью быстро откатиться, без потери работы сотрудников.
• Обновления и ресурсы. Серверы, система, ИИ-модели и агенты — в актуальном состоянии; ресурсы серверов (диск, память, процессор) — под контролем.
• Обвязка агентов. Инструкции, скиллы, хуки, автоматические проверки и связи между частями системы (боты, n8n, база данных, два сервера) — чтобы всё работало как одно целое.
• Производительность и польза для людей. Система работает быстро и удобно для сотрудников; вы находите, где ИИ сэкономит им время, и внедряете это.
• Новое в ИИ. Постоянно изучаете последние модели, инструменты и подходы, проверяете их на наших задачах и внедряете то, что даёт пользу.
• Переход к AI-native организации. Вместе с коллегами описываете процессы и правила, связываете знания с данными и автоматизациями, ведёте собственные проекты автоматизации — от разговора с сотрудником до инструмента, которым он пользуется каждый день.
  
  Большую часть работы выполняем через ИИ-агентов в терминале: человек ставит задачу, выбирает способ выполнения, проверяет результат тестами и данными, принимает решения о доступах и безопасности.

• От 1,5 года администрирования Linux-серверов (Ubuntu/Debian): пользователи и права, systemd, журналы, сеть, SSH.
• Docker и docker compose на уровне «поднять, починить, разобраться в чужой конфигурации».
• PostgreSQL на уровне администратора: роли, права, бэкапы.
• Читать и править скрипты на bash и Python. Быть разработчиком не нужно.
• Git: коммиты, ветки, история.
• Привычка к безопасности: секреты не в коде, минимальные права, проверка перед удалением.
• Практический опыт работы с ИИ-агентами (Claude Code, Codex CLI или похожими) на реальных задачах. Опыта только общения с ИИ в чате недостаточно.
• Плюсом будут n8n / Make / Zapier, Prometheus / Grafana / Alertmanager, Telegram Bot API, restic, собственные скиллы, хуки или MCP-серверы и опыт оценки ИИ на наборе задач, а не на одном удачном ответе.

• Зарплата 3 000–4 000 BYN на руки на первые полгода. Через 6 месяцев — пересмотр по результатам работы.
• Полностью удалённая работа.
• Оплачиваем подписки на ведущие ИИ-модели (Claude, ChatGPT) для работы.
• Живая система, где ваши изменения сразу видят коллеги, и много практических проектов для развития навыков.
• Прямое общение с руководителем без бюрократии.

Как вы будете расти:

• Учитесь на настоящих задачах компании и сразу видите их эффект: сэкономленные часы сотрудников, новые отчёты, меньше ручной работы. Многие хотят развиваться в ИИ, но не знают, на каких проектах; у нас таких проектов больше, чем людей.
• Рядом опытный наставник — создатель системы, и доступ к самым свежим ИИ-инструментам за счёт компании.
• Путь роли: работа в паре и сопровождение ИИ-инфраструктуры → полное владение системой, собственные проекты автоматизации и ответственность за безопасность → руководитель направления цифровой трансформации и ИИ. Компания растёт вместе с ИИ, и вместе с ней растёт ваша зона ответственности. Расширение роли зависит от результатов, компетенций и готовности брать ответственность.

Как откликнуться:

В сопроводительном письме на 5–8 предложений ответьте:
1. Какую систему на ИИ-агентах вы построили, кто ей пользуется и какой результат она дала? Ссылка на код или демонстрацию — плюс.
2. Как вы проверяли, что агент сделал работу правильно?
3. Какой сложный серверный сбой вы устранили: что сломалось, как нашли причину и исправили? Если не сталкивались — прямо укажите это.
4. Что нового в ИИ вы изучили и применили за последние 1-3 месяца и почему вам интересно участвовать в переходе компании к AI-native организации?

Отклики без ответов на эти вопросы рассматриваться не будут.

Ссылка на вакансию в банке вакансий на gsz.gov.⁣by: вакансия планируется к размещению.