AI Engineer / Developer (company-сторона)

AI Engineer / Developer (company-сторона) Humanoid, 2026 Контекст и разделение зон Humanoid — стартап в гуманоидной робототехнике, распределённая команда, активный раунд. Нужна системная автоматизация внутренних процессов компании и информационно-аналитическая система для CEO и лидов (единое знание о компании плюс инсайты, "CEO Brain"), а также автоматизация работы со Slack, встречами и задачами подразделений. Архитектура строится двумя суверенными доменами, соединёнными через контракты: Company AI (эти две роли — архитектор и инженер) Строится на корпоративной ИТ-инфре Humanoid (облако, внутренние БД, SSO, Atlassian/Jira, Slack), на стеке, который согласуется с инженерной командой (Янис и др.). Зона: данные компании; транскрипты встреч; командный справочник; задачи подразделений; внутренние документы; внутренняя автоматизация; Slack-бот. CEO Office (отдельный домен, поддерживается TPM) Свой стек: слой сущностей; библиотека знаний; память; MCP-гейтвей; Telegram-бот; CEO Brain. Принцип взаимодействия доменов Два домена соединяются только через контракты (MCP / API), без копирования и переноса данных. Каждый домен — единственный владелец своих первоисточников; кросс-доменный доступ только через контракт на чтение. Это снимает двойную работу и убирает риск разрыва при смене людей. Назначение роли Руками реализовать company-сторону автоматизации (Slack, встречи, задачи подразделений, внутренние процессы) по архитектуре, на корпоративной ИТ-инфре Humanoid. Подчиняется архитектору. Зона ответственности Реализация компонентов company-стороны Slack-бот (задачи с утра, агенды ко встречам, саммари и задачи после встреч); транскрипция и саммари встреч; извлечение задач с измеримым качеством (а не дамп из встреч); внутренняя автоматизация подразделений. Интеграции и коннекторы Коннекторы к корпоративным источникам (Slack, Atlassian/Jira, внутренние БД, транскрипты) через API / MCP, с обработкой ошибок, повторами запросов, идемпотентностью. Контракты между доменами Реализация контрактов (MCP / API), через которые данные компании потребляет домен CEO Office. Эксплуатация тесты; логи и трассировка; деплой (Docker); эксплуатация на корпоративной инфре. Диагностика Диагностика по существу: отличать задержку самой модели от задержек интеграции, а не лечить симптомы. Подчинение Подчиняется архитектору AI-решений (company-сторона). Вне зоны роли Домен CEO Office: Telegram-бот; библиотека CEO Office; слой сущностей; MCP-гейтвей CEO Office; CEO Brain. Изменения туда не вносит, взаимодействует через контракты. Требования Сильный Python как основной язык; JS/TS для MCP-серверов, агентных фреймворков (Mastra) и фронтенда; опыт production-разработки (сервисы, тесты, деплой), а не только исследовательские прототипы; LLM API (OpenAI / Anthropic), вызов инструментов (function calling), MCP; Postgres и pgvector, очереди, асинхронность; Docker, базовый DevOps, деплой на корпоративной инфре (облако или внутренние серверы); работа в корпоративной среде с доступами и SSO; доводит функцию до приёмки, а не до "локально работает"; самостоятельный портфель кода, где видна его собственная рука. Будет плюсом n8n (точка интеграции по контрактам с доменом CEO Office); Mastra или LangGraph; транскрипция встреч (AssemblyAI / Whisper / Fireflies).