PravoTech

ПравоТех — продуктовая IT-компания, которая с 2008 года создает решения для автоматизации юридических бизнес-процессов. Продукты компании ежедневно используют более 3500 организаций, среди которых «СберСтрахование жизни», «Ростелеком», «Альфа-Банк» и другие крупные игроки рынка. Мы ищем коммуникационного дизайнера, который поможет нашей команде быстро и качественно закрывать операционные дизайн-задачи. Это не full-time позиция, а долгосрочное сотрудничество по договору ГПХ с загрузкой около 10–13 часов в неделю. Чем предстоит заниматься: Верстать email-рассылки по готовым шаблонам и техническим заданиям. Готовить баннеры для вебинаров, запусков и маркетинговых кампаний. Адаптировать существующие макеты под новые продукты и форматы. Оформлять презентации и другие маркетинговые материалы. Работать в рамках бренд-гайдов и поддерживать единый визуальный стиль. Большая часть задач — операционные. Нам важны скорость, аккуратность и внимание к деталям. Для нас важно: Опыт коммерческой работы дизайнером от 1 года. Уверенное владение Figma. Портфолио с маркетинговыми материалами (баннеры, email, презентации, рекламные креативы и др.). Умение самостоятельно принимать визуальные решения в рамках существующей дизайн-системы. Готовность работать с несколькими задачами одновременно и соблюдать дедлайны. Будет плюсом: Опыт работы с AI-инструментами (Midjourney, Firefly, GPT и другими). Опыт работы в B2B-проектах. Хороший визуальный вкус и насмотренность. Что мы предлагаем: Работу без лишней бюрократии — большинство решений принимаются внутри команды без долгих согласований. Возможность предлагать идеи и влиять на то, как выглядят наши материалы. Работу с AI-инструментами (Midjourney, Firefly, GPT и другими) для автоматизации рутины. Гибкий удалённый формат: около 10–13 часов в неделю, можно совмещать с другими проектами. Оплату 1 500 ₽/час и долгосрочное сотрудничество.

ПравоТех — продуктовая IT-компания, которая с 2008 года создает решения для автоматизации юридических бизнес-процессов. Нашими продуктами ежедневно пользуются тысячи компаний по всей стране, включая крупнейшие банки, страховые компании и корпоративных клиентов. Сегодня мы активно развиваем AI-направление и ищем LLM / RAG Engineer, который присоединится к команде и будет развивать сервисы для интеллектуальной работы с юридическими документами. Ключевой фокус роли — LLM, RAG и работа с текстовыми данными: извлечение значимой информации из документов, построение векторных представлений, развитие retrieval-пайплайнов и повышение качества ответов AI-сервисов. 🧠 О роли Мы работаем с большим массивом судебных и юридических документов и создаем технологии, которые помогают находить в них действительно значимую правовую информацию. Одна из ключевых задач команды — извлекать из судебных решений правовую позицию и ход рассуждений суда с помощью LLM, преобразовывать полученный текст в векторные представления и использовать их в Retrieval/RAG-сценариях для поиска информации и формирования ответов пользователям. Нам нужен инженер, который умеет работать с LLM и текстовыми данными, понимает принципы embeddings и векторного поиска и готов влиять не только на реализацию, но и на качество AI-сервиса. В этой роли будет возможность много экспериментировать: проверять гипотезы, сравнивать подходы и искать решения, которые повышают точность работы продукта. Чем предстоит заниматься: разрабатывать и развивать пайплайны извлечения значимой информации из юридических документов с помощью LLM; работать с RAG / Retrieval-сценариями и улучшать качество поиска и ответов AI-сервисов; создавать векторные представления текстов с помощью embedding-моделей; работать с хранением и использованием векторов для поиска по базе документов; развивать подходы и метрики для оценки качества извлечения информации; анализировать текущие решения и находить точки роста для повышения точности сервиса; тестировать новые модели, подходы и гипотезы; создавать end-to-end пайплайны обработки новых типов документов; работать с различными источниками юридических данных: судебными решениями, нормативно-правовыми актами, кодексами и другими документами; совместно с AI-экспертами и командой продукта развивать качество AI-сценариев. Для нас важно: уверенное владение Python; практический опыт работы с LLM; опыт работы с RAG / Retrieval или близкими по архитектуре решениями; понимание принципов работы embeddings и векторных представлений текста; практический опыт работы с текстовыми данными и NLP-задачами; опыт построения и поддержки data/ML pipelines; опыт работы с Airflow; понимание подходов к оценке качества ML/LLM-решений; готовность разбираться в существующей кодовой базе, самостоятельно искать точки роста и предлагать технические решения. ➕ Будет плюсом опыт разработки production-систем на базе LLM; опыт построения RAG-систем и векторного поиска; опыт работы с vector databases или другими хранилищами векторных представлений; опыт разработки рекомендательных систем; опыт работы с embedding-моделями и semantic search; опыт построения пайплайнов обработки больших объемов текстовых данных; опыт проведения экспериментов и оценки качества LLM/ML-моделей; опыт работы с юридическими или другими сложными неструктурированными текстами. 🚀 Первые задачи В первый месяц мы ожидаем, что вы: разберетесь в существующей кодовой базе и архитектуре сервиса; погрузитесь в текущую логику обработки и обновления данных; проанализируете существующие решения и найдете потенциальные точки роста для повышения точности ответов; предложите и протестируете собственные гипотезы по улучшению сервиса; начнете разработку нового end-to-end pipeline для дополнительного типа юридических документов. Одна из практических задач на период адаптации — самостоятельно пройти весь путь обработки нового источника документов: от получения и извлечения нужной информации до подготовки данных для дальнейшего использования в Retrieval/RAG-сценариях. Что мы предлагаем: возможность работать над реальными LLM/RAG-сценариями в LegalTech; задачи на больших массивах юридических документов и сложных текстовых данных; возможность напрямую влиять на качество AI-продуктов и технические решения; пространство для экспериментов с LLM, embeddings, retrieval-подходами и новыми архитектурными решениями; небольшую команду, в которой можно существенно влиять на развитие направления; оформление по ТК РФ; ДМС; корпоративные программы обучения; командный бонус по результатам работы; удаленный или гибридный формат работы (Москва / Самара).

ПравоТех — продуктовая IT-компания, которая с 2008 года создаёт решения для автоматизации юридических бизнес-процессов. Нашими продуктами ежедневно пользуются более 3 500 организаций, среди которых «СберСтрахование жизни», «Ростелеком», «Альфа-Банк» и другие крупные компании. Сейчас мы ищем лидера двух направлений — IT-инфраструктуры и внутренних информационных систем. В командах около 15 специалистов: DevOps-инженеры, системные администраторы, разработчики, архитекторы и бизнес-аналитики. Это не классическая роль руководителя эксплуатации. Нам нужен AI-native лидер, который сочетает управленческий опыт с личной технической практикой: сам регулярно использует AI-инструменты, создаёт агентов и автоматизации, умеет разбираться в деталях реализации и помогает команде переходить от ручной работы к платформенной модели. Главная задача роли Обеспечить надёжность действующей технологической среды и одновременно перестроить внутреннее IT так, чтобы: типовые операции выполнялись автоматически или через self-service; разработчики и внутренние пользователи меньше зависели от ручного участия IT-специалистов; внутренние системы и данные были связаны прозрачными интеграциями; запросы бизнеса не терялись в бэклоге, а проходили понятный путь от потребности до результата; AI-агенты и другие внутренние сервисы запускались быстро, безопасно и с управляемой стоимостью; рост нагрузки не требовал пропорционального расширения команды. У лидера будет реальный мандат на изменение процессов, архитектуры, ролей и модели работы направления. Чем предстоит заниматься Развивать IT-инфраструктуру и платформенные сервисы Отвечать за устойчивость, доступность, производительность и безопасность внутренней IT-инфраструктуры. Развивать CI/CD, управление окружениями, мониторинг, логирование и процессы сопровождения. Создавать self-service-инструменты для разработчиков и внутренних пользователей. Формировать единые стандарты подключения, эксплуатации и наблюдаемости сервисов. Сокращать количество ручных запросов и зависимость команд от отдельных специалистов. Управлять техническим долгом и приоритизировать изменения с учётом их влияния на бизнес. Обеспечивать баланс между надёжностью действующих решений и скоростью трансформации. Развивать внутренние информационные системы Отвечать за внутреннюю цифровую архитектуру, корпоративные системы и интеграции между ними. Совместно с внутренними заказчиками выявлять реальные потребности и превращать их в понятные решения. Повышать скорость, качество и прозрачность реализации изменений. Разбирать накопленный бэклог: определять, какие задачи актуальны, что можно закрыть, упростить или автоматизировать. Обеспечивать консистентность данных и устранять ручную передачу информации между системами. Развивать подходы к API, интеграциям и управлению данными. Относиться к внутренним IT-сервисам как к продукту: собирать обратную связь, измерять удовлетворённость пользователей и приоритизировать изменения по ценности. Внедрять AI и автоматизацию Лично использовать современные AI-инструменты и сохранять практический hands-on. Находить процессы, которые можно автоматизировать или передать AI-агентам. Создавать и проверять прототипы автоматизаций, помогать команде выбирать подходящие инструменты и архитектурные решения. Развивать внутреннюю платформу для быстрого и безопасного запуска AI-сервисов. Формировать требования к средам, доступам, логированию, мониторингу и документации AI-решений. Вместе с информационной безопасностью внедрять риск-ориентированный подход к проверке новых сервисов. Оценивать результат автоматизации через скорость процессов, стоимость операций и снижение ручной нагрузки. Управлять экономикой LLM-решений: стоимостью моделей, токенов, контекста и отдельных операций. Управлять командой и трансформацией Руководить двумя направлениями общей численностью около 15 человек. Провести аудит процессов, сервисов, систем, ролей и зон ответственности. Сформировать целевую модель направления и дорожную карту изменений. Пересмотреть распределение задач между людьми, AI-агентами и другими инструментами автоматизации. Развивать самостоятельность специалистов и культуру ответственности за конечный результат. Выстраивать взаимодействие со смежными командами через договорённости, прозрачные SLA и понятные зоны ответственности. Управлять приоритетами, ресурсами и технологическими расходами направления. Что для нас обязательно Личный hands-on в AI и автоматизации. Важно, чтобы : лично создавали автоматизации или AI-агентов в течение последних месяцев; регулярно использовали GPT, Claude, Cursor, n8n, MCP, ботов, скрипты или другие современные инструменты; могли подробно рассказать, что именно сделали сами, как работал процесс до автоматизации и что изменилось после; понимали архитектуру и жизненный цикл AI-сервисов не только на управленческом, но и на практическом уровне. Продуктовый подход к внутреннему IT Мы ищем лидера, который: сам идёт к внутренним заказчикам и помогает выявлять их потребности, а не ожидает готового ТЗ; рассматривает сотрудников и команды компании как пользователей внутреннего IT-продукта; работает с обратной связью, удовлетворённостью, скоростью и ценностью изменений; умеет быстро показывать первые результаты и возвращать доверие делом; сокращает нагрузку за счёт автоматизации и изменения модели работы, а не начинает с запроса на расширение штата; решает сложные стыки через совместную работу и договорённости, а не только через регламенты и эскалации. Управленческий и технический опыт Опыт руководства IT-инфраструктурой, платформенной командой или внутренними информационными системами. Понимание DevOps и Platform Engineering: CI/CD, контейнеризация, окружения, мониторинг, логирование и отказоустойчивость. Опыт работы с корпоративными системами, API и интеграциями. Способность управлять одновременно эксплуатацией и серьёзными технологическими изменениями. Опыт трансформации процессов в условиях высокой загрузки и накопленного технического долга. Умение оценивать стоимость решений и обосновывать инвестиции через измеримый эффект. Будет преимуществом Опыт построения self-service-платформ для внутренних команд. Практика разработки и внедрения AI-агентов. Понимание MCP, архитектуры agent runtime, API-proxy и принципов безопасного запуска AI-сервисов. Опыт управления экономикой LLM-решений. Опыт работы в продуктовой, технологической или быстрорастущей компании. Опыт трансформации внутреннего IT без пропорционального увеличения команды. Опыт взаимодействия с командами информационной безопасности. Опыт объединения инфраструктурной и корпоративной архитектуры в единую систему. Что мы предлагаем Возможность построить современную внутреннюю технологическую платформу и влиять на архитектуру всей компании. Широкую зону ответственности: инфраструктура, внутренние системы, интеграции, AI и автоматизация. Реальный мандат на пересмотр процессов, технологий, ролей и структуры направления. Работу в компании, которая активно переходит к AI-native операционной модели. Возможность экспериментировать с современными инструментами и внедрять сильные инженерные практики. Удалённый формат работы из России или гибридный формат в Москве или Самаре. Редкие очные встречи и стратегические сессии. Как проходит отбор Мы хотим, чтобы процесс был прозрачным и кандидат заранее понимал все этапы. 1. Интервью с рекрутером Обсудим ваш опыт, мотивацию и ожидания. 2. Техническое интервью Подробно поговорим об инфраструктуре, внутренних системах, Platform Engineering, архитектуре AI-сервисов, автоматизации, управлении командой и экономике технологических решений. 3. Выборы лидера Финальный этап проходит в формате открытых выборов лидера внутри компании. К финалу могут выйти несколько кандидатов. Каждый кандидат представит своё видение развития направления: как обеспечить надёжность инфраструктуры, повысить скорость работы внутренних систем, перестроить взаимодействие с заказчиками и перевести команды к AI-native модели. После презентации кандидату смогут задать вопросы сотрудники и эксперты компании. По итогам выборов принимается финальное решение. Детальную структуру этапа и материалы для подготовки мы заранее предоставим всем финалистам. Если тебе близка роль лидера, который не только управляет, но и продолжает лично разбираться в технологиях, создаёт работающие решения и меняет внутреннее IT как продукт, — будем рады познакомиться.

ПравоТех — продуктовая IT-компания, которая с 2008 года создаёт решения для автоматизации юридических бизнес-процессов. Нашими продуктами ежедневно пользуются более 3 500 организаций, включая «СберСтрахование жизни», «Ростелеком», «Альфа-Банк» и других крупных игроков рынка. Сейчас мы запускаем новое AI-направление и ищем первого Senior AI Agent Engineer, который станет ключевым экспертом в развитии агентной платформы. Чем предстоит заниматься: Разрабатывать и развивать AI-агентов для enterprise-продукта автоматизации юридических процессов. Проектировать архитектуру решений на базе LLM и агентных систем, выбирать модели и технологический стек. Запускать AI-функциональность в промышленную эксплуатацию: мониторинг, качество, тестирование и развитие решений. Проводить исследования, проверять гипотезы и совместно с продуктовой командой формировать новое направление внутри продукта. Работать с большими объемами данных enterprise-клиентов и внедрять AI-решения, которые действительно помогают пользователям. Для нас важно: Коммерческий опыт разработки AI-агентов или LLM-решений. Опыт вывода AI-продуктов или AI-функциональности в промышленную эксплуатацию. Понимание архитектуры агентных систем, выбора моделей и построения production-ready решений. Практический опыт работы с современными LLM и AI-фреймворками. Будет плюсом опыт в ML и понимание процессов обучения моделей. Будет преимуществом: Продуктовое мышление и желание влиять на развитие нового направления. Умение самостоятельно принимать технические решения в условиях неопределенности. Готовность стать внутренним экспертом по AI-направлению и делиться своей экспертизой с командой. Что мы предлагаем: Возможность стать первым AI Agent Engineer в продуктовом направлении и сформировать экспертизу по AI-агентам внутри команды; Работу над новым AI-треком с минимальным количеством легаси в одном из ключевых продуктов ПравоТех; Возможность напрямую влиять на архитектуру агентной платформы, выбор моделей и технических решений; Высокий уровень самостоятельности и свободу в выборе подходов, технологий и инструментов; Работу с реальными enterprise-кейсами и данными крупных корпоративных клиентов; Сильную продуктовую и инженерную команду, с которой можно реализовывать амбициозные AI-решения; Современный технологический стек; Удалённый или гибридный формат работы; Официальное оформление по ТК РФ; ДМС; Корпоративные мероприятия и программы поддержки сотрудников.

ПравоТех — продуктовая IT-компания, которая с 2008 года создаёт решения для автоматизации юридических бизнес-процессов. Нашими продуктами ежедневно пользуются более 3 500 организаций, включая «СберСтрахование жизни», «Ростелеком», «Альфа-Банк» и других крупных игроков рынка. Сейчас мы развиваем отдельное AI-направление и создаём платформу Право(Агент). Она помогает работать с документами, извлекать и обрабатывать данные, а также создавать интеллектуальные инструменты для юристов. Это новое направление, которое формируется с нуля, но уже работает с реальными данными и пользователями. Мы ищем Frontend Developer, который поможет создать пользовательский интерфейс AI-платформы Право(Агент). Нам нужен специалист, способный не только разрабатывать frontend, но и самостоятельно продумывать пользовательские сценарии и UX. Предстоит с нуля заложить архитектуру приложения, собрать базовые интерфейсы платформы и вместе с продуктовой и backend-командами быстро проверять новые гипотезы. Чем предстоит заниматься: Разработать базовый интерфейс платформы: чат, документы, действия AI-агента и календарь. Проектировать архитектуру frontend-приложения на React и TypeScript. Реализовывать потоковое взаимодействие с AI через SSE и WebSocket. Создавать и развивать дизайн-систему и библиотеку переиспользуемых компонентов. Самостоятельно проектировать понятные пользовательские интерфейсы без готовых макетов. Совместно с Product Manager и backend-командой быстро создавать прототипы и проверять продуктовые гипотезы. Продумывать UX-паттерны взаимодействия пользователя с AI-агентом: отображение статусов, источников, этапов выполнения и подтверждения действий. Работать с интерфейсами, включающими документы, календари, таблицы и другие большие объёмы данных. Для нас важно: Опыт коммерческой frontend-разработки от 5 лет. Уверенное владение React и TypeScript. Опыт разработки сложных SPA и проектирования архитектуры frontend-приложений. Понимание принципов UX и опыт самостоятельного проектирования пользовательских интерфейсов. Опыт создания и развития дизайн-систем и библиотек компонентов. Умение быстро создавать прототипы и превращать продуктовые идеи в работающие решения. Опыт работы с состоянием приложения, потоковыми данными и асинхронными процессами. Понимание принципов производительности и масштабируемости современных frontend-приложений. Самостоятельность, ответственность за результат и готовность участвовать в формировании продукта. Будет преимуществом: Опыт работы с SSE, WebSocket или другими realtime-технологиями. Опыт разработки AI-продуктов, чат-интерфейсов или агентных систем. Опыт работы с документами, календарями, таблицами или другими data-heavy интерфейсами. Хороший визуальный вкус и понимание принципов построения дизайн-систем. Что мы предлагаем: Возможность с нуля сформировать frontend-архитектуру нового AI-продукта; Работа над платформой, которая уже используется на реальных данных и будет развиваться как отдельное направление компании; Возможность напрямую влиять на пользовательские сценарии, UX и технические решения; Удалённый или гибридный формат работы; Официальное оформление по ТК РФ; ДМС; Корпоративные мероприятия и программы поддержки сотрудников.

ПравоТех — продуктовая IT-компания, которая с 2008 года создаёт решения для автоматизации юридических бизнес-процессов. Нашими продуктами ежедневно пользуются более 3 500 организаций, включая «СберСтрахование жизни», «Ростелеком», «Альфа-Банк» и других крупных игроков рынка. Сейчас мы развиваем отдельное AI-направление и создаём платформу Право(Агент) — инженерную платформу для разработки и масштабирования AI-агентов, которые автоматизируют работу с юридическими документами и данными. Мы ищем AI Agent Engineer (Python), который поможет создать технологическое ядро платформы и будет участвовать в разработке production-ready агентных систем. Чем предстоит заниматься: Участвовать в проектировании архитектуры платформы Право(Агент). Разрабатывать production-ready AI-агентов с использованием LangGraph и LangChain. Создавать и развивать RAG-инфраструктуру. Интегрировать платформу с внешними сервисами через MCP, API и Webhooks. Проектировать надёжные распределённые backend-сервисы. Настраивать логирование, мониторинг, трассировку и оценку качества работы AI-агентов. Обеспечивать стабильную работу AI-компонентов в production. Формировать инженерные стандарты разработки, тестирования и эксплуатации агентных сервисов. Участвовать в принятии архитектурных решений и развитии технической платформы. Для нас важно: Коммерческий опыт backend-разработки на Python от 5 лет. Практический опыт разработки AI-агентов и построения agent workflows. Коммерческий опыт работы с LangGraph и LangChain. Опыт создания и эксплуатации production RAG. Понимание архитектуры распределённых backend-сервисов. Опыт интеграции внешних API. Опыт работы с Docker и очередями сообщений. Опыт эксплуатации production-сервисов (логирование, мониторинг, трассировка). Понимание современных инструментов поиска и хранения эмбеддингов. Высокий уровень самостоятельности и архитектурного мышления. Будет преимуществом: Опыт работы с Model Context Protocol (MCP). Опыт работы с Temporal. Опыт работы с Kubernetes. Опыт построения observability для AI-сервисов. Опыт оценки качества и стабильности AI-агентов. Опыт создания платформ для разработки и масштабирования AI-сценариев. Опыт эксплуатации LLM-приложений в production. Что мы предлагаем: Возможность участвовать в создании архитектуры нового AI-продукта. Работа над платформой, которая уже используется на реальных данных и будет развиваться как отдельное направление компании. Возможность влиять на технические решения, инженерные стандарты и развитие продукта. Высокий уровень самостоятельности и ответственности. Сильная продуктовая и инженерная команда. Современный технологический стек. Удалённый или гибридный формат работы. Официальное оформление по ТК РФ. ДМС. Корпоративные мероприятия и программы поддержки сотрудников.

ПравоТех — продуктовая IT-компания, которая с 2008 года создаёт решения для автоматизации юридических бизнес-процессов. Нашими продуктами ежедневно пользуются более 3 500 организаций, включая «СберСтрахование жизни», «Ростелеком», «Альфа-Банк» и других крупных игроков рынка. Сейчас мы развиваем отдельное AI-направление и создаём платформу Право(Агент). Она помогает работать с документами, извлекать и обрабатывать данные, а также создавать интеллектуальные инструменты для юристов. Это новое направление, которое формируется с нуля, но уже работает с реальными данными и пользователями. Мы ищем Senior Backend Python Developer, который поможет создать технологическое ядро платформы Право(Агент) для быстрой разработки, запуска и масштабирования AI-агентов. Это роль для инженера с практическим опытом построения production-ready агентных систем. Предстоит проектировать архитектуру платформы, создавать первые рабочие AI-сценарии и формировать инженерные стандарты разработки, наблюдаемости и эксплуатации AI-компонентов. Чем предстоит заниматься: Проектировать архитектуру агентной платформы Право(Агент). Разрабатывать production-ready агентные сценарии с использованием LangGraph и LangChain. Создавать и развивать RAG-инфраструктуру. Интегрировать платформу с внешними сервисами через MCP, API и webhooks. Проектировать надёжные распределённые backend-сервисы. Настраивать логирование, мониторинг, трассировку и оценку качества работы AI-агентов. Обеспечивать стабильную и предсказуемую работу AI-компонентов в production. Формировать инженерные стандарты разработки, тестирования и эксплуатации агентных сервисов. Участвовать в принятии архитектурных решений и развитии технической платформы. Для нас важно: Опыт коммерческой backend-разработки на Python от 5 лет. Практический опыт разработки AI-агентов и построения agent workflows. Опыт работы с LangGraph и LangChain. Опыт создания и эксплуатации production RAG-систем. Понимание принципов построения распределённых backend-сервисов. Опыт разработки интеграций с внешними API и построения надёжных backend-интеграций. Опыт работы с Docker и очередями сообщений. Опыт эксплуатации production-сервисов: логирование, мониторинг, трассировка и обработка ошибок. Понимание современных инструментов поиска и хранения эмбеддингов. Высокий уровень самостоятельности и архитектурного мышления. Готовность отвечать за технические решения и результат их работы в production. Будет преимуществом: Опыт работы с Model Context Protocol (MCP). Опыт работы с Temporal. Опыт работы с Kubernetes. Опыт построения систем observability для AI-сервисов. Опыт оценки качества и стабильности AI-агентов. Опыт создания платформенных решений для разработки и масштабирования AI-сценариев. Понимание особенностей эксплуатации LLM-приложений в production. Что мы предлагаем: Возможность с нуля спроектировать архитектуру нового AI-продукта; Работа над платформой, которая уже используется на реальных данных и будет развиваться как отдельное направление компании; Возможность напрямую влиять на технические решения, инженерные стандарты и развитие продукта; Высокий уровень самостоятельности и ответственности за архитектуру платформы; Сильная продуктовая и инженерная команда; Современный технологический стек; Удалённый или гибридный формат работы; Официальное оформление по ТК РФ; ДМС; Корпоративные мероприятия и программы поддержки сотрудников.

ПравоТех — продуктовая IT-компания, которая с 2008 года создаёт решения для автоматизации юридических бизнес-процессов. Нашими продуктами ежедневно пользуются более 3 500 организаций, включая «СберСтрахование жизни», «Ростелеком», «Альфа-Банк» и других крупных игроков рынка. Сейчас мы развиваем отдельное AI-направление и создаём платформу Право(Агент). Она помогает работать с документами, извлекать и обрабатывать данные, а также создавать интеллектуальные инструменты для юристов. Это новое направление, которое формируется с нуля, но уже работает с реальными данными и пользователями. Мы ищем Frontend Developer, который поможет создать пользовательский интерфейс AI-платформы Право(Агент). Нам нужен специалист, способный не только разрабатывать frontend, но и самостоятельно продумывать пользовательские сценарии и UX. Предстоит с нуля заложить архитектуру приложения, собрать базовые интерфейсы платформы и вместе с продуктовой и backend-командами быстро проверять новые гипотезы. Чем предстоит заниматься: Разработать базовый интерфейс платформы: чат, документы, действия AI-агента и календарь. Проектировать архитектуру frontend-приложения на React и TypeScript. Реализовывать потоковое взаимодействие с AI через SSE и WebSocket. Создавать и развивать дизайн-систему и библиотеку переиспользуемых компонентов. Самостоятельно проектировать понятные пользовательские интерфейсы без готовых макетов. Совместно с Product Manager и backend-командой быстро создавать прототипы и проверять продуктовые гипотезы. Продумывать UX-паттерны взаимодействия пользователя с AI-агентом: отображение статусов, источников, этапов выполнения и подтверждения действий. Работать с интерфейсами, включающими документы, календари, таблицы и другие большие объёмы данных. Для нас важно: Опыт коммерческой frontend-разработки от 5 лет. Уверенное владение React и TypeScript. Опыт разработки сложных SPA и проектирования архитектуры frontend-приложений. Понимание принципов UX и опыт самостоятельного проектирования пользовательских интерфейсов. Опыт создания и развития дизайн-систем и библиотек компонентов. Умение быстро создавать прототипы и превращать продуктовые идеи в работающие решения. Опыт работы с состоянием приложения, потоковыми данными и асинхронными процессами. Понимание принципов производительности и масштабируемости современных frontend-приложений. Самостоятельность, ответственность за результат и готовность участвовать в формировании продукта. Будет преимуществом: Опыт работы с SSE, WebSocket или другими realtime-технологиями. Опыт разработки AI-продуктов, чат-интерфейсов или агентных систем. Опыт работы с документами, календарями, таблицами или другими data-heavy интерфейсами. Хороший визуальный вкус и понимание принципов построения дизайн-систем. Что мы предлагаем: Возможность с нуля сформировать frontend-архитектуру нового AI-продукта; Работа над платформой, которая уже используется на реальных данных и будет развиваться как отдельное направление компании; Возможность напрямую влиять на пользовательские сценарии, UX и технические решения; Удалённый или гибридный формат работы; Официальное оформление по ТК РФ; ДМС; Корпоративные мероприятия и программы поддержки сотрудников.

ПравоТех — продуктовая IT-компания, которая с 2008 года создает решения для автоматизации юридических бизнес-процессов. Наши продукты ежедневно используют более 3500 организаций, включая «СберСтрахование жизни», «Ростелеком», «Альфа-Банк» и других крупных игроков рынка. Мы ищем руководителя, который возьмет на себя развитие внутренней технологической среды компании: ИТ-инфраструктуры, платформенных сервисов, корпоративных информационных систем и процессов автоматизации. Это роль для человека, который умеет одновременно обеспечивать надежную работу действующих решений и последовательно перестраивать процессы: сокращать количество ручных операций, повышать скорость изменений, развивать self-service-подход и создавать удобную технологическую среду для внутренних команд 🧠 О роли Для нас важно, чтобы человек умел переосмысливать устоявшиеся процессы, находить системные ограничения и последовательно менять технологическую среду. Роль подойдет лидеру, которому интересно: строить платформенные решения вместо постоянной ручной поддержки; работать на стыке инфраструктуры, внутренних систем и автоматизации; влиять на архитектуру и модель работы компании; создавать условия, в которых команды могут быстрее и самостоятельнее решать свои задачи; измерять результат не количеством обработанных запросов, а снижением самого количества ручных запросов. Чем предстоит заниматься: Управление ИТ-инфраструктурой и технологическими сервисами Отвечать за развитие и устойчивую работу внутренней ИТ-инфраструктуры компании. Обеспечивать доступность, производительность, наблюдаемость и безопасность технологических сервисов. Развивать процессы CI/CD, управления окружениями, мониторинга, логирования и технической поддержки. Выстраивать понятные стандарты эксплуатации, сопровождения и изменения внутренних сервисов. Снижать зависимость команд от ручного участия ИТ-специалистов в типовых операциях. Развивать self-service-инструменты для разработчиков и внутренних пользователей. Формировать единые требования к подключению новых сервисов, их мониторингу, логированию и поддержке. Управлять техническим долгом и приоритизировать инфраструктурные изменения с учетом влияния на бизнес. Развитие внутренних информационных систем Отвечать за развитие внутренних корпоративных систем и их интеграций. Формировать целевую архитектуру взаимодействия между системами. Обеспечивать консистентность данных и прозрачность потоков информации между различными решениями. Снижать количество ручных операций в бизнес-процессах. Выявлять дублирующие, устаревшие или неэффективные решения и предлагать варианты их оптимизации. Организовывать системную работу с запросами внутренних заказчиков. Повышать качество и скорость реализации изменений в корпоративных системах. Развивать подходы к управлению API, интеграциями и данными. Автоматизация и применение AI Анализировать внутренние процессы и определять, какие операции могут быть автоматизированы. Внедрять AI-инструменты и агентные решения там, где они дают измеримый эффект. Формировать подходы к безопасному размещению, сопровождению и развитию AI-сервисов. Создавать стандарты для запуска внутренних AI-решений: требования к средам, доступам, логированию, мониторингу и документации. Совместно с командами безопасности определять риск-ориентированные процедуры проверки новых решений. Оценивать эффективность автоматизации через скорость выполнения процессов, стоимость операций и снижение ручной нагрузки. Следить за развитием технологий и оценивать применимость новых моделей, платформ и инструментов для внутренних задач компании. Управление процессами Провести аудит текущих процессов, сервисов, систем и зон ответственности. Определить, какие процессы необходимо поддерживать, какие развивать, а какие можно упростить или исключить. Формировать дорожную карту развития направления. Устанавливать SLA и правила взаимодействия со смежными командами. Повышать прозрачность прохождения запросов и изменений. Сокращать количество узких мест, ручных согласований и зависимостей от отдельных сотрудников. Внедрять измеримые показатели качества, скорости и стоимости работы направления. Обеспечивать баланс между операционной устойчивостью и реализацией изменений. Управление командой Руководить специалистами, отвечающими за инфраструктуру, технологические сервисы и внутренние системы. Формировать понятные роли, зоны ответственности и принципы взаимодействия внутри направления. Развивать технические и управленческие компетенции команды. Определять, какие задачи должны решаться людьми, какие — автоматизированными инструментами, а какие — совместно. Выстраивать приоритизацию с учетом ресурсов команды и потребностей бизнеса. Повышать самостоятельность специалистов и снижать зависимость процессов от ручного контроля руководителя. Участвовать в подборе, адаптации и развитии сотрудников. Формировать культуру ответственности за результат, а не только за выполнение отдельных операций. Экономика и эффективность Оценивать стоимость инфраструктурных и технологических решений. Контролировать расходы на облачные ресурсы, лицензии, модели и внешние сервисы. Формировать прозрачную структуру затрат направления. Оценивать стоимость ручных процессов и экономический эффект автоматизации. Выбирать технологии и архитектурные решения с учетом их стоимости, масштабируемости и ценности для бизнеса. Обосновывать потребность в ресурсах через данные и ожидаемый эффект. Готовить предложения по оптимизации затрат без снижения качества и надежности сервисов. Будет плюсом: Практический опыт внедрения AI-инструментов или агентных решений. Понимание архитектуры и жизненного цикла AI-сервисов. Опыт построения self-service-платформ для внутренних команд. Опыт работы в продуктовой, технологической или быстрорастущей компании. Опыт трансформации внутренних ИТ-процессов без пропорционального увеличения команды. Понимание экономики LLM-решений: стоимость использования моделей, выбор модели под задачу, управление контекстом и ресурсами. Опыт взаимодействия с командами информационной безопасности. Опыт объединения инфраструктурной и корпоративной архитектуры в единую систему. Каких результатов мы ожидаем В первые месяцы лидеру предстоит: разобраться в текущей архитектуре, процессах и распределении ответственности; сформировать карту основных сервисов, систем и интеграций; определить приоритетные зоны автоматизации; предложить целевую модель развития технологических сервисов; упростить выполнение типовых операций для внутренних команд; повысить прозрачность процессов сопровождения и изменений; сформировать понятные правила взаимодействия со смежными подразделениями; определить ключевые показатели эффективности направления. В дальнейшем результатом работы станет технологическая среда, в которой: типовые операции выполняются быстро и без лишних ручных согласований; внутренние команды имеют доступ к необходимым инструментам и информации; изменения в системах проходят предсказуемо и прозрачно; интеграции не зависят от ручной передачи данных; инфраструктура поддерживает развитие новых продуктов и сервисов; автоматизация дает измеримый эффект для бизнеса; расходы на технологии понятны и управляемы. Что мы предлагаем: Возможность построить современную внутреннюю технологическую платформу и влиять на архитектуру компании. Широкую зону ответственности: инфраструктура, внутренние системы, автоматизация и развитие технологических процессов. Реальный мандат на изменения — возможность пересматривать процессы, предлагать новые подходы и внедрять современные технологические решения. Работу в компании, где активно развиваются AI-инструменты и автоматизация внутренних процессов. Возможность экспериментировать с новыми технологиями и внедрять лучшие инженерные практик современная инфраструктура и стек технологий удаленный или гибридный формат работы (Москва / Самара)

ПравоТех — продуктовая IT-компания, которая с 2008 года создает решения для автоматизации юридических бизнес-процессов. Наши продукты ежедневно используют более 3500 организаций, включая «СберСтрахование жизни», «Ростелеком», «Альфа-Банк» и других крупных игроков рынка. Сейчас мы запускаем отдельное AI-направление внутри компании и строим AI-платформу для работы с документами: извлечение смысла, обработка данных и создание интеллектуальных инструментов для юристов. Это новое направление, которое создается с нуля, но уже работает на реальных данных и пользователях. 🧠 О роли Мы ищем QA-инженера, который будет отвечать за качество платформенной инженерной инфраструктуры: API, CI/CD, интеграции, контрактные проверки, тестирование внутренних платформенных сервисов и автоматизацию quality gates. Роль подойдет человеку, которому интересно разбираться, как устроены инженерные платформы, пайплайны, API-контракты, сервисные интеграции, MCP/RAG/Agent-based workflows и DevOps-процессы. Чем предстоит заниматься: проектировать и развивать стратегию тестирования для внутренних платформенных сервисов. проверять API, контракты, схемы данных, health-checks, интеграции и provisioning-flow. настраивать и поддерживать автоматизированные проверки в CI/CD. разрабатывать smoke, regression, contract и integration tests.​​​​​​​ проверять GitLab CI/CD templates, release checklist, rollback/smoke сценарии. участвовать в тестировании MCP Hub, Platform API, agent routes, RAG-интеграций и платформенных компонентов.​​​​​​​ Для нас важно: опыт тестирования backend/API/infrastructure-heavy систем.​​​​​​​ опыт проведения нагрузочного тестирования. понимание CI/CD и умение читать пайплайны. опыт написания автотестов для API, контрактов или интеграций. умение работать с REST API, gRPC, JSON/YAML, OpenAPI/Swagger.​​​​​​​ базовое понимание Docker, GitLab CI/CD, Linux, логов и переменных окружения. навык расследования причин падений тестов и нестабильных пайплайнов. ​​​​​​​ ➕ Будет плюсом опыт с contract testing. опыт с Python, Go или другим языком для автоматизации. понимание Kubernetes, Helm, Terraform или похожих инфраструктурных инструментов. опыт тестирования платформенных сервисов, developer platform, internal tools. опыт с security checks, quality gates, SAST/DAST/dependency scanning. Что мы предлагаем: выстраивать стратегию тестирования платформы с нуля — процессы, автотесты, quality gates полную самостоятельность: ты владеешь процессом, а не работаешь по готовым тест-планам современная инфраструктура и стек технологий удаленный или гибридный формат работы (Москва / Самара)

ПравоТех — продуктовая IT-компания, которая с 2008 года создает решения для автоматизации юридических бизнес-процессов. Продукты компании ежедневно используют более 3500 организаций, среди которых «СберСтрахование жизни», «Ростелеком», «Альфа-Банк» и другие крупные игроки рынка. Мы ищем коммуникационного дизайнера, который поможет нашей команде быстро и качественно закрывать операционные дизайн-задачи. Это не full-time позиция, а долгосрочное сотрудничество по договору ГПХ с загрузкой около 10–13 часов в неделю. Чем предстоит заниматься: Верстать email-рассылки по готовым шаблонам и техническим заданиям. Готовить баннеры для вебинаров, запусков и маркетинговых кампаний. Адаптировать существующие макеты под новые продукты и форматы. Оформлять презентации и другие маркетинговые материалы. Работать в рамках бренд-гайдов и поддерживать единый визуальный стиль. Большая часть задач — операционные. Нам важны скорость, аккуратность и внимание к деталям. Для нас важно: Опыт коммерческой работы дизайнером от 1 года. Уверенное владение Figma. Портфолио с маркетинговыми материалами (баннеры, email, презентации, рекламные креативы и др.). Умение самостоятельно принимать визуальные решения в рамках существующей дизайн-системы. Готовность работать с несколькими задачами одновременно и соблюдать дедлайны. Будет плюсом: Опыт работы с AI-инструментами (Midjourney, Firefly, GPT и другими). Опыт работы в B2B-проектах. Хороший визуальный вкус и насмотренность. Что мы предлагаем: Работу без лишней бюрократии — большинство решений принимаются внутри команды без долгих согласований. Возможность предлагать идеи и влиять на то, как выглядят наши материалы. Работу с AI-инструментами (Midjourney, Firefly, GPT и другими) для автоматизации рутины. Гибкий удалённый формат: около 10–13 часов в неделю, можно совмещать с другими проектами. Оплату 1 500 ₽/час и долгосрочное сотрудничество.

ПравоТех — продуктовая IT-компания, которая с 2008 года создает решения для автоматизации юридических бизнес-процессов. Продукты компании ежедневно используют более 3500 организаций, среди которых «СберСтрахование жизни», «Ростелеком», «Альфа-Банк» и другие крупные игроки рынка. Сейчас мы запускаем отдельное AI-направление внутри компании и строим AI-платформу для работы с документами: извлечение смысла, обработка данных и создание интеллектуальных инструментов для юристов. Это новое направление, которое создаётся с нуля, но уже работает на реальных данных и пользователях. О роли: Мы ищем сильного Лидера направления Право(Агент) — нового продукта для юридических департаментов в нашем AI-направлении. Команду предстоит собрать с нуля — состав и роли вы определяете сами. Право(Агент) — это новый класс юридического продукта. AI-агент ведёт дело самостоятельно: согласует договор по маршруту, готовит претензию, ведёт иск. Юрист принимает ключевые решения, а не управляет процессом вручную. В перспективе — это граф агентов, которые координируются между собой и берут на себя разные части юридической работы. Роль на стыке продуктового видения и понимания агентной архитектуры — ваши решения определяют, как юристы будут работать с AI каждый день. Мы ищем эксперта с глубоким техническим бэкграундом в LLM/agents и продуктовым мышлением. Не классического Product Manager, а человека, который сам пишет код, понимает архитектуру multiagent систем, принимает архитектурные решения и обсуждает LLM-инфраструктуру со смежными командами. При этом ведёт продукт, работает с клиентами, расставляет приоритеты. 👉 Нам не подойдут кандидаты с фокусом только на технической стороне — без опыта работы со смежными командами и продуктового видения. Чем предстоит заниматься: спроектировать архитектуру multi-agent системы: оркестрация агентов, межагентная координация, состояние и контекст дела, интеграции со смежными слоями (data, retrieval, API); спроектировать UX взаимодействия с агентом: стриминговый чат, real-time коллаборация, точки подтверждения юристом; выстроить контракт с LLM-инфраструктурой: inference, model routing, контроль качества генерации, fallback-сценарии; собрать команду и довести продукт до первых пилотов. Для нас важно: самостоятельный hands-on опыт разработки AI/LLM-продуктов — обязательно : умение писать код, прототипировать агентов, разбираться в коде команды; опыт запуска AI/LLM-продуктов в production: agents, multi-agent системы, RAG, conversational AI; проектирование архитектуры multi-agent систем и бизнес-логики агентов в LangGraph / LangChain или аналогах; глубокое понимание LLM-инфраструктуры: inference, model routing, расчёт стоимости запросов, оптимизация cost/quality, fallback-сценарии; опыт построения retrieval/RAG-архитектур: vector DB (Qdrant / Weaviate / Chroma), embeddings, hybrid retrieval; опыт работы с observability и evals для LLM: Langfuse или аналоги (LangSmith, Helicone, Phoenix) — обязательно ; опыт обеспечения безопасности AI-продуктов: защита данных, AI safety, prompt injection — обязательно ; опыт руководства продуктовой командой в B2B SaaS и работы с корпоративными клиентами в коротких итерациях; техническое продуктовое лидерство: умение принимать архитектурные решения и фокусировать команду на конкретном сценарии. Будет плюсом: опыт работы с юридическими продуктами или B2B-продуктами для регулируемых отраслей (банки, страхование, медицина); опыт построения агентов с инструментами действия: tool calling, function calling, MCP; опыт оптимизации production-LLM: latency reduction, cost optimization, fallback chains, hallucination control; опыт миграции с copilot-моделей на агентные (где AI действует, а человек подтверждает); опыт fine-tuning моделей под отраслевые задачи (PEFT / LoRA, эмбеддеры, rerankers). Особенность отбора: ​​​​​​​​​​ ​​​​​​​Для выбора лидера направления мы проводим открытый конкурс. В нём смогут принять участие как внутренние кандидаты из команды ПравоТех, так и внешние эксперты рынка. Финалисты представят своё видение развития направления ПравоАгент и примут участие в серии встреч с командой и руководством компании. По итогам конкурса будет выбран лидер нового направления. Мы ищем не только сильного эксперта, но и человека, способного вдохновить команду и повести направление вперёд. Что предлагаем: возможность возглавить новое AI-направление с высоким уровнем влияния на продукт и бизнес; участие в создании AI-платформы для юридической отрасли; сильную команду и поддержку руководства; реальные данные и реальные клиенты; удалённый или гибридный формат работы; конкурентный уровень вознаграждения.