Копылов Евгений Анатольевич

О продукте и роли Мы создаем B2B-платформу автономных ИИ-агентов для автоматизации рабочих процессов в компаниях и ищем специалиста, который возьмет на себя контур автоматизации бизнес-процессов: от обследования и анализа до проектирования, внедрения и сопровождения решений. Разработка кода и программирование не являются ядром роли — мы ищем консультанта, который понимает бизнес, видит процессы и знает, как их улучшить. Что предстоит делать Проводить обследование бизнес-процессов. Выходить на бизнес-заказчика, проводить интервью и process discovery-сессии. Фиксировать AS-IS, выявлять ручные операции, узкие места, дублирование, потери и точки отказа. Проектировать целевые процессы. Определять, как процесс должен работать после автоматизации: что автоматизируется детерминированно, что — с участием сотрудника, что — через ИИ-агентов. Оценивать экономический эффект. Считать трудозатраты до и после, оценивать сокращение ручного труда, снижение ошибок, ускорение cycle time. Формировать business case под автоматизацию. Внедрять решения. Настраивать и запускать процессы в среде автоматизации, проектировать интеграции через REST API и webhooks, контролировать запуск в промышленную эксплуатацию. Сопровождать и развивать. Мониторить метрики автоматизированных процессов, выявлять отклонения, проводить ретроспективы, инициировать улучшения. Обучать сотрудников работе с новыми процессами. Работать на стыке бизнеса и технологий. Переводить требования бизнеса в постановки для команды разработки, контролировать соответствие результата исходной задаче. Говорить на языке бизнеса с заказчиком и на языке технологий с разработчиками. Обязательные требования Опыт работы не менее 3 лет в автоматизации бизнес-процессов, бизнес-анализе или управленческом консалтинге. Опыт самостоятельного обследования процессов: вы проводили интервью с заказчиками, фиксировали AS-IS, находили точки автоматизации и предлагали решения - не исполняли готовое ТЗ. Владение инструментами моделирования процессов. Умеете описать процесс так, чтобы его понял и бизнес-заказчик, и разработчик. Опыт работы с BPM/low-code платформами: Bitrix24 (бизнес-процессы, роботы, триггеры), amoCRM, n8n, Zapier, Make, Power Automate или аналог. Понимание интеграций: REST API, webhooks, обмен данными между системами. Вы не пишете код, но понимаете, как устроена интеграция, и можете составить требования к ней. Навыки оценки экономического эффекта: считать трудозатраты, cycle time, cost per transaction, ROI автоматизации. Умеете обосновать необходимость внедрения цифрами, а не словами. Аналитический склад ума и структурное мышление: умеете идти от бизнес-результата к процессу, а от процесса - к конкретному решению. Коммуникация с бизнес-заказчиком: проводите воркшопы, защищаете решения, управляете ожиданиями. Говорите на языке бизнес-результата, а не на языке технологий. Английский B1 или выше: чтение документации и рабочее взаимодействие с технической командой. Будет преимуществом Опыт внедрения решений в реальные бизнес-процессы с измеримым эффектом (сокращение трудозатрат на X%, ускорение процесса в Y раз). Знакомство с RPA-инструментами: UiPath, Blue Prism, Automation Anywhere или российские аналоги. Опыт в консалтинге: работа в консалтинговой компании или на сторонних проектах, где вы приходили в незнакомый бизнес и за 2-4 недели давали карту процессов и план автоматизации. Знакомство с process mining (Celonis, Apromore или аналог). Опыт построения дашбордов и управленческой отчетности (Google Data Studio, Power BI, Tableau, Metabase). Понимание возможностей ИИ в автоматизации бизнес-процессов (агенты, RAG, классификаторы) - не нарратива, а практическое: где ИИ уже работает лучше ручных правил. Опыт настройки CRM под бизнес-процессы (Bitrix24, amoCRM, HubSpot, Salesforce) - воронки, стадии, роли, триггеры, роботы. Сертификация: CBPP (Certified Business Process Professional), CAP (Certified Automation Professional), IIBA ECBA/CCBA или аналоги. Опыт автоматизации с помощью агентских систем OpenClaw / Hermes. Условия Полная занятость, удаленная работа. Возможность определять стандарты автоматизации с ранней стадии платформы. Высокая самостоятельность в выборе инструментов и методологии; оценка по измеримому бизнес-эффекту, а не по объему документации. Сложные задачи на стыке бизнес-анализа, BPM, low-code и ИИ — без рутинной разработки. Как откликнуться Вместо стандартного сопроводительного письма: Расскажите об одном процессе, который вы лично автоматизировали: в какой компании, что это был за процесс, как вы его обследовали, какие точки автоматизации нашли, чем автоматизировали и какой бизнес-эффект получили. Опишите самую сложную ситуацию в проекте автоматизации: когда бизнес-заказчик не понимал, что ему надо, или когда решение не работало после внедрения - как вы работали с этой ситуацией и чем все закончилось. Расскажите, как вы подходите к поиску точек автоматизации в незнакомом бизнесе: с чего начинаете, какие вопросы задаете, как понимаете, что автоматизация здесь даст эффект, а что лучше не трогать. В сопроводительном письме опишите ваш опыт обследования и автоматизации бизнес-процессов.

О продукте и стеке Мы создаём B2B-платформу автономных ИИ-агентов для рынка США. Агенты ведут многошаговые рабочие процессы с несколькими участниками — со сроками, документами и перепиской — и выполняют действия во внешних системах: электронная почта, CRM, календари, документы. Ключевые действия проходят через подтверждение человеком. Стек: Python 3.12+ (asyncio, строгая типизация, Pydantic v2), FastAPI, SQLAlchemy, PostgreSQL, Redis, Docker, CI/CD, облачная инфраструктура, MCP. Используем managed-модели Anthropic, OpenAI и Google через API и SDK. Модель работы — ближе к Forward Deployed Engineer: значительная часть внедрений идёт в инфраструктуре клиентов, с их данными и системами. Это означает работу с секретами (Vault или аналог), доступ по принципу минимальных привилегий, аудит каждого действия агента и прямое обсуждение архитектуры с инженерной командой клиента. Что предстоит делать Проектировать агентные системы. Модель выполнения, декомпозиция задач, управление состоянием, контекстом и памятью, набор инструментов, оркестрация и передача задач между агентами. Участие человека, подтверждение действий, модель отказов и границы автономности — до начала реализации. Разрабатывать ядро агентов. Циклы работы агента, вызов инструментов, структурированный вывод, навыки, хуки, планирование и многоагентные процессы на Python. Создавать защищённый доступ к данным и действиям. MCP-серверы, A2A-взаимодействие, API и интеграционные модули. Идентификация агентов, OAuth, разграничение прав, least privilege, проверка вызовов инструментов, идемпотентность, аудит действий. Строить серверную часть для production. Асинхронные и событийные сервисы, очереди, длительные фоновые задачи; вебхуки и потоковая передача. Контейнеризация, CI/CD, развёртывание в облачной или клиентской инфраструктуре. Обеспечивать измеримое качество. Стратегия evals и эталонные наборы, регрессионные тесты, анализ трасс; retry, timeout, резервные сценарии, ограничения поведения и мониторинг — как часть жизненного цикла решения. Проводить техническое обследование вместе с клиентом. Разбор фактического процесса, данных, ограничений и систем; перевод неоднозначной бизнес-задачи в архитектуру, план внедрения, критерии приёмки и измеримый эффект. Доводить внедрение до устойчивой работы. Прототипы на реальных сценариях, архитектурные решения с командой клиента, запуск в production и ответственность за технический результат после запуска. Возвращать опыт внедрений в платформу. Повторяемые навыки агентов, интеграционные модули, схемы развёртывания; технические выводы для масштабирования решений на других клиентов. Первые 90 дней Довести первое клиентское внедрение от обследования процесса до production с согласованными критериями приёмки. Разработать MCP-серверы и интеграционные модули для двух-трёх корпоративных систем клиента. Заложить стандарты интеграционного слоя платформы: идентификация агентов, разграничение прав, идемпотентность, аудит действий. Обязательные требования По каждому пункту на интервью спросим детали и артефакты. Лично довели LLM- или агентную систему до production: разберёте архитектуру, ограничения, собственный вклад и показатели после запуска. Разрабатывали MCP-серверы или эквивалентные tool-интеграции с контролем полномочий агента — жёсткое требование, спросим детали реализации. Python на уровне production: asyncio, типизация, Pydantic v2, SQLAlchemy, тестирование, проектирование API, обработка ошибок, конкурентное выполнение. Production-инфраструктура: FastAPI, PostgreSQL, Redis, очереди, Docker, CI/CD, наблюдаемость, облачные сервисы. Самостоятельная работа с бизнес-заказчиком: обследование процессов, уточнение требований, защита технических решений, доведение до согласованных критериев результата. Английский B2 или выше: общение с инженерными командами клиентов. Будет преимуществом Опыт в роли Forward Deployed Engineer, AI Deployment Engineer или Applied AI Engineer с личной ответственностью за production-внедрение. Внедрение агентных систем в регулируемой, высоконагруженной или многопользовательской среде. A2A-взаимодействие и многоагентная оркестрация в production. Вклад в открытые агентные фреймворки, MCP-серверы, SDK или инструменты оценки качества. Условия Полная занятость, удалённая работа. Синхронное окно команды: с 10:00–11:00 до 20:00–21:00 МСК. Сложные инженерные задачи на стыке архитектуры агентных систем, backend-разработки, интеграций и production AI. Высокая самостоятельность в инженерных решениях; оценка по результату. Как откликнуться Вместо стандартного сопроводительного письма: Разберите одно production-внедрение ИИ-агента, за которое отвечали лично: бизнес-процесс и критерии успеха, архитектура и стек, инструменты и внешние системы, реализованные вами компоненты, подход к evals и безопасности, результат после запуска. Приложите верифицируемые артефакты: GitHub, работающие продукты, архитектурные разборы. Ответьте на вопрос: спроектируйте безопасную выдачу агенту права отправлять письма от имени клиента — идентификация агента, ограничение полномочий, подтверждение человеком, идемпотентность при повторных попытках, аудит. Эскиз архитектуры на 10–15 предложений. Опишите, что в этом внедрении не получилось и почему. Отклики из общих формулировок без верифицируемых артефактов не рассматриваются.

Компания ищет Full-Stack разработчика для реализации функциональности по готовым ТЗ в AI-продуктах. В проекте есть Principal Architect, который отвечает за архитектуру, безопасность и финальный деплой; зона ответственности разработчика — прикладная реализация, интеграции и базовое сопровождение эксплуатации. ФОРМАТ РАБОТЫ Architect готовит техническое задание → вы реализуете → Architect интегрирует и принимает результат. Крайне важна самостоятельность и проактивность в работе. Технологический стек: Frontend: React 18 + TypeScript + Vite + TailwindCSS Базы данных: Supabase/PostgreSQL (функции, триггеры, миграции, JSONB, RLS) AI и интеграции: LLM API (structured output, function calling), REST/webhook'и, очереди Телефония и real-time аудио: Asterisk/SIP, RTP, потоковые STT/TTS ЗАДАЧИ Frontend: реализация React-компонентов и страниц по готовым ТЗ, асинхронные UI-состояния и стриминг результата (SSE/WebSocket), обработка обрыва/переподключения, интеграция с backend API. Базы данных: написание функций в Supabase/PostgreSQL (RPC, бизнес-логика), триггеры, миграции, работа с JSONB, чтение и правка RLS-политик. AI и интеграции: работа с LLM через API (structured output, function calling), REST API, webhook'и (приём и отправка), идемпотентность обработчиков, очереди и фоновые задачи. Телефония и real-time аудио: настройка и доработка сценариев на Asterisk (ARI, Stasis, диалплан), вывод медиапотока в realtime AI-конвейер (STT → LLM → TTS), обработка VAD/barge-in, работа с SIP-транками, аудиокодеками, диагностика задержек/джиттера. ТЕХНИЧЕСКИЕ ТРЕБОВАНИЯ ОБЯЗАТЕЛЬНЫЕ НАВЫКИ Не ожидаем экспертизы во всех блоках сразу: важно реальное глубокое владение хотя бы одним направлением (бэкенд/фронтенд или телефония/real-time аудио). Frontend: React 18 (2+ года), TypeScript (уверенное владение), TailwindCSS (или готовность быстро освоить), React Hooks, асинхронные UI-состояния (стриминг SSE/WebSocket, progress, реконнект), React Router. Базы данных: Supabase/PostgreSQL — уверенное владение SQL, функции и триггеры, понимание RPC и миграций, JSONB, чтение и правка RLS-политик. AI и интеграции: LLM через API (structured output, function calling), REST API, JSON, webhook'и, идемпотентность обработчиков, очереди и фоновые задачи, OAuth, rate limits, Python и асинхронное программирование. Телефония и real-time аудио: Asterisk на прикладном уровне (ARI, диалплан), диагностика звонка по SIP-трейсам (sngrep/tcpdump), SIP-транки российских и международных операторов (trunk, DID, routing), вывод медиапотока в AI-обработчик в реальном времени (RTP), аудиокодеки телефонии, ресемплинг и буферизация, потоковые STT/TTS (Realtime API / ElevenLabs-класс), VAD и barge-in (задержка 300–500 мс), запись разговоров (хранение, отдача по ссылке), версионируемый REST-контракт с платформой. Общие навыки: Git (commit, push, pull, merge, ветки), чтение технических заданий и API-документации, английский B1+. ЖЕЛАТЕЛЬНЫЕ НАВЫКИ Frontend: Опыт с React Query / TanStack Query, Zod для валидации, React Hook Form, понимание паттернов проектирования (HOC, Render Props, Custom Hooks). Базы данных: Углублённая работа с JSONB, оптимизация SQL-запросов и работа с индексами. Инфраструктура: Базовое знакомство с Docker, Kubernetes/Terraform (не экспертный уровень — достаточно не теряться в терминах). Телефония: Опыт с WebRTC, FreeSWITCH, Kamailio/OpenSIPS или Twilio, разработка и эксплуатация голосовых AI-ботов/IVR/колл-центров в проде, массовые обзвоны (AMD, STIR/SHAKEN, A2P 10DLC), базовое системное администрирование Linux (systemd, безопасность, бэкапы). ЛИЧНЫЕ КАЧЕСТВА Внимательность к деталям — работа с ТЗ требует точности Умение читать документацию — каждый день новые API и технологии Командная работа — тесная связь с Architect Понимание бизнес-логики — чтобы код решал реальные задачи Самостоятельность — Architect даёт задачу, вы её выполняете без микроменеджмента Любознательность — готовность изучать новые технологии и инструменты Аккуратность в коде — читаемый, поддерживаемый код ЧТО МЫ ПРЕДЛАГАЕМ Удалённая работа Гибкий график (главное — результат) Чёткие технические задания (не нужно гадать что делать) Работа с современным стеком (React 18, TypeScript, Supabase/PostgreSQL, Python, AI/Realtime-интеграции) Опыт интеграции с внешними API и AI-сервисами Участие в продукте с реальными пользователями Работа над интересными задачами (AI, автоматизация, real-time аудио) КАК ОТКЛИКНУТЬСЯ Резюме: с опытом работы (React, Supabase/PostgreSQL, TypeScript, Python — и/или опыт с телефонией/real-time аудио, если это ваш профиль). Портфолио: ссылки на GitHub-проекты, скриншоты интерфейсов либо примеры работы с аудио/телефонией, примеры SQL-функций или миграций, описание проектов на React + Supabase/PostgreSQL либо Asterisk/SIP/real-time аудио. Сопроводительное письмо: расскажите о последнем релевантном проекте — что делали, какой стек использовали, какой был результат. Тестовое задание: небольшое практическое задание (4-6 часов), состав определяется исходя из вашего опыта — может включать React-компонент, SQL-функцию для бизнес-логики, либо работу с потоковым аудио/телефонией. Показать результат (код + скриншоты / запись).