Овелфиш

Мы строим SaaS платформу по созданию цифровых AI сотрудников, таких как: виртуальных администраторов, менеджеров, рекрутеров, хостес и других сотрудников, которые берут на себя клиентское общение и продажи. Сейчас продукт находится на этапе тестирования в реальном бизнесе. ## О продукте Мы делаем платформу, на которой компания собирает себе ИИ-сотрудника. Он ведёт переписку и звонки с клиентами, работает по базе знаний компании, ходит в интеграции и доводит обращение до результата — записи, заказа, оплаты. Агенты работают в мессенджерах, на сайте и по телефону, живым голосом. Внутри — собственный движок, база знаний с векторным поиском, конструктор сценариев, CRM, биллинг и SDK для внешних разработчиков. Продукт живой: им пользуются реальные компании, и каждый выкат сразу видят их клиенты. ## Про роль Обычный QA проверяет, что кнопка нажимается. Здесь другое: **ответ системы каждый раз разный, и «правильно» — это не совпадение с эталоном.** Агент может ответить складно и уверенно — и при этом выдумать цену, пообещать услугу, которой нет, назвать чужие данные или молча уйти из сценария. Такую поломку не ловит ни один автотест на равенство строк. Её ловит человек, который понимает, как агент устроен, и умеет придумать разговор, в котором тот сломается. Это и есть работа. Вы будете первым человеком в компании, кто занимается качеством системно — и будете строить это направление, а не приходить на готовое. ## Чем предстоит заниматься **Тестировать агентов — текстовых и голосовых.** Проводить агента по сценариям и искать, где он врёт, теряет контекст, выходит за рамки, обещает лишнее или зацикливается. Проверять устойчивость к попыткам вытащить из него служебные инструкции или чужие данные. Отдельно — голос: распознавание, перебивания, паузы, поведение на плохой связи. **Регрессия перед выкатом.** Сейчас релизы уходят без автоматической проверки. Ваша задача — сделать так, чтобы поломки ловились до продакшена, а не после жалобы клиента. Начнём с ключевых сценариев, дальше — по мере того, как вы поймёте, где чаще всего рвётся. **Приёмка чужой работы.** Разработчик сдаёт задачу — вы проверяете по пронумерованным критериям из ТЗ и пишете доказательство: что делали, что ожидали, что получили. Не «посмотрел, вроде работает», а воспроизводимая запись. Принимает не тот, кто делал. **Тестировать платформу целиком.** Интерфейс, подключение каналов, интеграции, загрузка баз знаний, биллинг. Всё, с чем клиент сталкивается сам, без нашей помощи. **Тестировать SDK.** У нас есть библиотека, которой внешние разработчики пишут своих агентов. Пройти её путь глазами человека со стороны и найти всё, что не работает или непонятно. ## Что важно - **От 2 лет в тестировании** — веб, API, мобильные. - **Реальный опыт с ИИ-продуктами.** Вы уже тестировали чат-бота, ассистента, голосового робота или любую систему на LLM — и можете рассказать, что там ломалось и как вы это ловили. Это обязательное требование, а не пожелание. - **Понимание, как устроена LLM:** контекст и его переполнение, промпт и системная инструкция, вызов инструментов, почему модель выдумывает факты и почему один и тот же вопрос даёт разные ответы. - **Python на уровне скриптов.** Не нужно уметь писать фреймворки. Нужно уметь дёрнуть ручку, разобрать ответ, прогнать полсотни диалогов и сложить результат в таблицу. - **REST API и JSON** — читать документацию, слать запросы, понимать, что вернулось. - **SQL на уровне SELECT с JOIN** — проверить, что в базе лежит то, что показал экран. - **Умение читать логи** и по ним понимать, где сломалось: в модели, в бэкенде или в интеграции. - **Внятные баг-репорты**: шаги, ожидание, факт. Без этого работа не считается сделанной. - **Любопытство и въедливость.** Главный навык здесь — придумать ситуацию, которой никто не ждал, и довести её до поломки. ## Кого мы не ищем Скажем прямо, чтобы не тратить ваше и наше время. Мы маленькая команда, и здесь нет отдельного человека, который принесёт вам готовый тест-план. Вы сами решаете, что проверять, сами лезете в логи и в базу, сами формулируете, что считать поломкой. Если предыдущая работа состояла в том, чтобы прогонять чужие тест-кейсы по чек-листу и заводить тикеты — это будет не ваша роль, независимо от того, что написано в трудовой. И наоборот: если вы привыкли, что качество — это ваша зона ответственности целиком, здесь вам будет чем заняться. ## Будет плюсом - Опыт с голосовыми сервисами — распознавание, синтез, поведение на плохой связи - Автотесты на Python — pytest, requests - Знакомство с инструментами оценки моделей: promptfoo, DeepEval, Ragas - Опыт с векторным поиском и базами знаний: почему ответ находится или не находится - Уверенный Git - Английский на чтение документации ## Как устроен рост Мы не обещаем абстрактное «развитие». Схема конкретная: 1. **Испытательный срок — 2 месяца.** Задачи и критерии на этот период вы получаете письменно. 2. **По итогам — разговор о треке.** Мы вместе фиксируем, что именно вы должны уметь и сделать, чтобы перейти на следующий грейд, и какая на нём вилка. 3. **Дальше движемся по этому треку**, с пересмотром раз в квартал. Так что стартовая вилка — это стартовая вилка, а не потолок. Потолок зависит от того, насколько быстро вы закроете пункты трека. Почему это стоит вашего времени отдельно от денег: тестирование ИИ-агентов — узкая и молодая специализация, специалистов по ней почти нет. Здесь вы получите её на живом продукте, с голосом, с SDK и с реальными клиентами — а не на учебных задачах. ## Условия - Удалённо, из любой точки - Полная занятость, 5/2, 6/1 - ГПХ с самозанятым,ИП, физ лицом - выплаты два раза в месяц - Небольшая команда, прямая связь с техлидом и CEO, без бюрократии и лишних созвонов - Задачи ставятся письменно, с критериями приёмки — вы всегда знаете, что с вас спросят ## Как откликнуться **Сопроводительное письмо не нужно.** Вместо него — два коротких ответа. **Первое.** Представьте чат-бота салона красоты: он записывает клиента на услугу и знает прайс. Опишите **три** разговора, которыми вы попробуете заставить его ошибиться. Для каждого — что именно вы ждёте увидеть как поломку и почему считаете это поломкой, а не особенностью. **Второе.** Расскажите про **одну** реальную ошибку ИИ-системы, которую вы нашли сами:что это было, как вы на неё вышли и как доказали, что это воспроизводится, а не случайность. По абзацу на каждое. Отклики без ответов на эти два вопроса мы не смотрим — не из вредности, а потому что именно это и есть работа. Правильного ответа здесь нет, нас интересует ход мысли. Мы ждем сотрудников , которые хотят создавать будущее уже сегодня.

Мы не ищем человека, который просто хочет получить первую работу разработчиком. Мы ищем амбициозного Junior-инженера на Python , который хочет быстро расти, разбираться в современных AI-технологиях и через несколько лет стать сильным специалистом, способным самостоятельно создавать сложные продукты. Мы строим AI B2B платформу для автоматизации клиентского сервиса и продаж. Создаём AI-агентов, которые могут выполнять работу администраторов, менеджеров и операторов: общаться с клиентами, консультировать, продавать, принимать заявки, работать с CRM и другими системами. У нас много новых технологий, сложных задач и высокой скорости развития. И мы хотим, чтобы ты рос вместе с проектом. Кого мы ищем Нам нужен Junior-разработчик, который: хочет построить карьеру именно в AI / software engineering; любит разбираться, как всё работает; не боится сложных задач и новых технологий; способен самостоятельно искать информацию и находить решения; хочет не просто писать код, а понимать, что и зачем он создаёт; готов быстро учиться; использует AI-инструменты в разработке или хочет научиться использовать их эффективно; хочет через 1–2 года стать самостоятельным сильным инженером. Предыдущий коммерческий опыт не является главным критерием. Для нас гораздо важнее твой потенциал, скорость обучения и отношение к работе. Что предстоит делать Ты будешь работать вместе с опытными разработчиками и постепенно брать на себя всё больше ответственности. В зависимости от твоего уровня ты будешь заниматься: разработкой frontend и backend; созданием новых функций AI-платформы; интеграциями с внешними API и сервисами; работой с LLM; созданием AI-агентов; RAG и базами знаний; PostgreSQL и Vector DB; разработкой интерфейсов на React / Next.js; Node.js / TypeScript; тестированием и улучшением существующего продукта; поиском и устранением ошибок; изучением новых AI-технологий. Постепенно задачи будут становиться сложнее. Наша цель — чтобы ты прошёл путь: Junior → самостоятельный разработчик → сильный AI Engineer → технический лидер. Что мы готовы тебе дать Ты будешь работать не над учебным проектом, а над реальным продуктом, которым пользуются реальные компании. У тебя будет возможность: работать с современными LLM; разобраться, как устроены AI-агенты; научиться строить RAG-системы; работать с реальными production-системами; разобраться в backend, frontend, базах данных и инфраструктуре; использовать AI для ускорения собственной разработки; видеть, как принимаются продуктовые и технические решения; постепенно брать ответственность за целые части продукта. Если ты быстро растёшь — мы будем быстро увеличивать твою зону ответственности. Наш стек TypeScript Python React Next.js Node.js PostgreSQL Vector DB LLM APIs AI SDKs RAG Docker Cloud infrastructure Не знаешь часть технологий? Это нормально. Мы не ожидаем, что Junior будет знать всё. Мы ожидаем, что ты способен быстро научиться. Ты нам подойдёшь, если тебе действительно интересно программирование; ты можешь часами разбираться в проблеме, пока не поймёшь её; ты не боишься признаться, что чего-то не знаешь, но сразу пытаешься это исправить; ты самостоятельно ищешь ответы; тебе интересно, как устроены современные AI-системы; ты хочешь расти быстрее среднего; тебе интересно создавать продукт с нуля; ты хочешь через несколько лет быть специалистом высокого уровня. Ты нам НЕ подойдёшь, если Ты невнимательный ты ждёшь, пока тебе подробно распишут каждый шаг; ты не готов самостоятельно искать информацию; тебе неинтересно, что происходит за пределами твоей задачи; ты хочешь работать с 9 до 18; тебе важнее стабильность и комфорт, чем рост; ты не готов получать обратную связь и исправлять свои ошибки. Как мы оцениваем кандидатов Нас не так сильно интересуют: диплом; количество сертификатов; красивые формулировки в CV; формальное количество лет опыта. Нам гораздо интереснее: Что ты уже построил? Как ты думаешь? Как быстро учишься? Как решаешь проблемы? Насколько тебе действительно интересен AI? Поэтому при отклике расскажи: Какие проекты ты делал самостоятельно? Ccылка на GitHub/GitLab Какая задача была самой сложной? Какие технологии использовал? На ответ письма напишешь «Хочу строить будущее»? Какую технологию тебе сейчас больше всего хочется изучить? Если есть GitHub или ссылки на проекты — обязательно отправляй. Что ты получишь работу над реальным AI-продуктом; сильную команду инженеров; обучение на реальных задачах; быстрый профессиональный рост; возможность постепенно брать больше ответственности; возможность построить карьеру в одной из самых быстрорастущих технологических сфер; минимум бюрократии; прямую коммуникацию с командой и основателями; возможность влиять на продукт. Мы хотим найти человека надолго, поэтому отбор будет строгим. Не просто Junior-разработчика на ближайшие полгода, а будущего сильного инженера, который будет расти вместе с компанией. Условия — Удалённая работа — Работа из любой точки мира — Небольшая команда и прямая коммуникация — Реальный AI-продукт и реальные пользователи — Возможность профессионального роста внутри компании — Испытательный срок — 2 месяца — Уровень дохода определяется по результатам испытательного срока Если у тебя немного опыта, но огромное желание разобраться в AI и построить карьеру в этой сфере — нам интересно с тобой познакомиться. Нам важнее твой потенциал, чем твой текущий уровень.