AI-оператор/AI-агент

AI Automation Engineer / AI Agent Developer

AI-агенты • AI Coding • автоматизация • CRM • аналитика бизнес-процессов

Мы ищем технически сильного специалиста, который сможет построить AI-инфраструктуру компании: от анализа существующих бизнес-процессов до разработки AI-агентов, их интеграции с CRM, телефонией, документами и другими системами.

Нам нужен не специалист, который просто умеет пользоваться ChatGPT, а человек, способный проектировать, программировать, интегрировать и запускать AI-решения в реальном бизнесе.

Что предстоит делать

Аудит бизнес-процессов

Изучить работу компании:

— отдел продаж; — работу менеджеров; — CRM; — звонки и переписки; — документооборот; — отчетность; — работу руководителей; — повторяющиеся ручные операции.

Определить, какие процессы можно автоматизировать полностью, а какие — частично.

Для каждого решения оценивать:

затраты на внедрение → экономию времени → сокращение ручной работы → финансовый эффект.

Разработка AI-агентов

Проектировать и создавать AI-агентов, способных самостоятельно выполнять бизнес-задачи.

Например:

AI Sales Agent

Обрабатывает входящие обращения, квалифицирует клиента, отвечает на типовые вопросы, собирает информацию и передает клиента менеджеру либо запускает следующий этап процесса.

AI CRM Agent

Работает с amoCRM: анализирует сделки, контролирует заполнение карточек, выявляет просроченные задачи, потерянные лиды и отклонения в работе менеджеров.

AI Call Quality Agent

Получает записи телефонных разговоров → переводит речь в текст → анализирует разговор → проверяет соблюдение скрипта → выявляет ошибки → оценивает причины отказа → формирует рекомендации.

AI Business Analyst

Объединяет данные CRM, продаж, звонков и других источников и готовит управленческую аналитику.

AI Supervisor

Контролирует действия других AI-агентов, маршрутизирует задачи между ними и передает человеку ситуации, требующие решения сотрудника.

AI Coding

Самостоятельная разработка:

— Python / JavaScript / TypeScript; — API-интеграций; — Webhooks; — backend-сервисов; — баз данных; — автоматизаций; — AI pipelines; — RAG; — agent workflows; — внутренних AI-инструментов компании.

Мы ожидаем, что кандидат способен не только собрать сценарий в no-code-сервисе, но и написать собственный код там, где готовых решений недостаточно.

Интеграции

Необходимо уметь связывать AI с существующей инфраструктурой компании:

amoCRM ↔️ телефония ↔️ AI ↔️ мессенджеры ↔️ документы ↔️ базы данных ↔️ аналитика.

Возможные технологии:

OpenAI API / другие LLM Python JavaScript / TypeScript REST API Webhooks amoCRM API n8n / Make LangGraph / LangChain или аналоги SQL / PostgreSQL Vector DB Speech-to-Text RAG Docker / Git

Конкретный стек может отличаться. Для нас важнее способность кандидата самостоятельно выбрать архитектуру под задачу и объяснить свой выбор.

Основной результат работы

Мы хотим прийти к ситуации, когда руководитель может написать AI:

«Проанализируй работу отдела продаж за последние 30 дней».

Система самостоятельно:

CRM → получает сделки Телефония → получает звонки AI → анализирует разговоры AI → анализирует менеджеров AI → находит проблемные сделки AI → определяет причины отказов AI → сравнивает показатели AI → формирует отчет

И руководитель получает понятный результат:

что происходит → почему → где проблема → что требует внимания.

⸻

Требования к кандидату

Нам важно увидеть реальные проекты.

На собеседовании необходимо показать минимум один AI-проект и объяснить:

— какую бизнес-задачу он решал; — архитектуру; — используемый стек; — какие API использовались; — как AI получал данные; — какие действия выполнял самостоятельно; — какие были ограничения; — какой бизнес-результат получили.

Предпочтение специалистам с опытом разработки production AI-систем, AI-агентов и интеграций с CRM/API.