Задачи:
— совершенствование существующей инфраструктуры для повышения отказоустойчивости, безопасности и масштабируемости
— усовершенствование системы мониторинга и управления инцидентами с внедрением практик SRE, включая глубокую настройку сетевого мониторинга
— самостоятельное управление облачными и локальными ресурсами с использованием контейнеризации и оркестрации (Docker, Kubernetes)
— автоматизация и поддержка процессов CI/CD (GitLab, TeamCity)
— написание скриптов автоматизации на Bash, применение n8n
— администрирование, установка и настройка Linux (CentOS, Ubuntu)
— создание и поддержка документации по DevOps-процессам и инфраструктуре, включая сетевую схему и политики
— обеспечение сетевой безопасности и сегментации (фаерволы, VPN, анализ сетевой активности)
— участие в экстренном восстановлении сервисов при сбоях (24/7 до "оживления сервиса")
Требования:
Обязательные:
— минимум 5 лет опыта на позиции DevOps Engineer
— навыки администрирования, установки и настройки Linux
— опыт написания скриптов на Bash
— опыт работы с CI/CD инструментами (GitLab CI, TeamCity, Jenkins или аналоги)
— опыт управления облачными и локальными ресурсами с использованием контейнеризации и оркестрации (Docker, Kubernetes не в облаке)
— опыт работы с Nginx
— знания систем автоматизации конфигурации (Terraform, Ansible) и мониторинга (Prometheus, Grafana, OpenSearch)
— опыт работы с S3 Minio, VMware
— понимание основ работы с базами данных (PostgreSQL + Patroni)
— понимание сетевых технологий (сегментация, фаерволы, VPN, маршрутизация, анализ трафика)
— опыт построения геораспределенных и отказоустойчивых кластеров баз данных и Kubernetes (не в облаке)
— умение выявлять проблемы при подключении к VPN и работать с подключённым VPN
— стрессоустойчивость и способность быстро анализировать сложные проблемы в условиях ограниченного времени
Желательные:
— опыт работы в платежных системах с балансом пользователя
— написание скриптов shell, bash, powershell, perl
— опыт работы как сетевой инженер, SRE, инженер внедрения ПАК
— знание Ethernet, TCP/IP, VLAN, модели OSI
— понимание виртуализации QEMU
— сертификаты по информационной безопасности или облачным технологиям
— опыт наставничества или управленческий опыт
Условия:
— работа в офисе в Москве (м. Добрынинская / Серпуховская), удалённой работы нет
— возможен переезд в Белград, Сербия
— график 5/2, 8 часов, начало с 9 до 11, полный день в офисе
— участие в оперативных дежурствах при авариях (компенсируется отгулами), реагирование только на критичные инциденты (1-4 раза в месяц)
— ежемесячный доход выше рынка, обсуждается по итогам интервью
— оплата больничного 14 дней и отпуска 28 дней в размере 100%
— бесплатная парковка у офиса
— релокационный пакет в Москву для специалистов из других городов
— ежегодный пересмотр оплаты на основе рынка
— рабочий ноутбук
— договор на ИП (оплата на р/с)
Задачи:
— проектировать и разрабатывать backend-сервисы и RESTful API (Python/Django)
— строить agentic-пайплайны на LangChain, LangGraph, n8n и аналогичных инструментах
— собирать и обрабатывать данные из внутренних систем (jira, confluence, продуктовые реестры, аналитические платформы)
— строить ETL/ELT-пайплайны на Python/Pandas/NumPy, в том числе потоковые данные через Kafka
— готовить данные для обучения/дообучения моделей и базово настраивать/оценивать качество ML/LLM-компонентов совместно с профильными специалистами
— разворачивать и эксплуатировать сервисы в закрытом контуре (production-инфраструктура внутри периметра безопасности, без выхода во внешний интернет): Docker, Kubernetes, CI/CD
— принимать архитектурные решения по сервисам и агентным пайплайнам — тестирование, код-ревью
— взаимодействовать с продуктовыми и инженерными командами при формировании требований и внедрении агентных и аналитических инструментов в рабочие процессы
— готовить дашборды и рекомендации для управленческих решений по приоритизации и балансировке портфеля продуктов.
Требования:
— от 3 лет опыта в backend-разработке с выводом решений в production
— опыт построения агентных систем — обязателен
— опыт самостоятельного проектирования архитектуры backend-сервисов и агентных пайплайнов, готовность нести ответственность за принятые технические решения
— Python — продвинутый уровень; Django, RESTful API
— SQL, опыт работы с реляционными и NoSQL хранилищами
— LangChain, LangGraph, MCP servers, опыт с n8n или аналогами; понимание RAG-архитектур, embeddings, векторных баз данных
— Pandas, NumPy, Kafka — обработка табличных и потоковых данных, ETL/ELT на больших объемах
— Docker, Kubernetes, CI/CD — уверенный пользовательский уровень.
Условия:
— комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
— гибридный формат работы
— ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия
— корпоративный спортзал и зоны отдыха
— более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
— программа адаптации и помощь руководителя на старте
— расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
— гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
— подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
— вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Задачи:
— Проектировать, создавать и поддерживать сложные рабочие процессы в n8n для автоматизации маркетинговых процессов.
— Заменять ручные и повторяющиеся маркетинговые задачи надежной и масштабируемой автоматизацией.
— Обеспечивать надежность, документацию и удобство поддержки рабочих процессов.
— Создавать AI-агентов для поддержки маркетинговой отчетности, генерации инсайтов, создания контента и экспериментов.
— Проектировать логику запросов, цепочки и потоки решений для получения последовательных и полезных результатов.
— Постоянно улучшать AI-агентов на основе обратной связи и производительности.
— Автоматизировать сбор, анализ и суммирование маркетинговых данных по каналам.
— Создавать автоматизированные системы отчетности по пользователям, пробным периодам, подпискам, доходам и эффективности воронки.
— Повышать скорость получения инсайтов с помощью AI-генерируемых сводок и анализа.
— Выявлять узкие места и неэффективности в маркетинговой команде и предлагать решения по автоматизации.
— Обеспечивать более быстрое выполнение задач и принятие решений через хорошо спроектированные рабочие процессы и инструменты.
— Поддерживать команды по росту, производительности, SEO и контенту с помощью индивидуальных решений по автоматизации.
— Тесно сотрудничать с заинтересованными сторонами маркетинга для понимания их потребностей и приоритизации возможностей автоматизации.
— Взаимодействовать с командами продукта, данных и инженерии при необходимости.
— Быстро итеративно улучшать рабочие процессы и AI-агентов по мере изменения требований.
Требования:
— Подтвержденный практический опыт создания сложных рабочих процессов в n8n.
— Глубокое понимание логики рабочих процессов, триггеров, вебхуков, API и трансформации данных.
— Опыт интеграции AI или больших языковых моделей в рабочие процессы для анализа, суммирования или генерации контента.
— Сильные навыки решения проблем и способность переводить бизнес-требования в технические решения.
— Знакомство с маркетинговыми данными, воронками и отчетностью в SaaS-среде.
— Четкие письменные и устные коммуникативные навыки на английском языке.
— Внимание к деталям и фокус на надежности и поддерживаемости.
Желательно:
— Опыт работы в командах маркетинга, роста или аналитики.
— Опыт работы с инструментами GA4, рекламными платформами, CRM или хранилищами данных.
— Опыт создания внутренних инструментов или фреймворков автоматизации.
— Опыт работы в B2B SaaS-среде.
Условия:
— Удаленная работа с полной занятостью.
— Возможность влиять на работу маркетинга в масштабе, улучшая производительность, принятие решений и качество результатов.
— Работа на пересечении AI, автоматизации и роста с возможностью экспериментировать, итеративно улучшать и внедрять значимые решения.
Задачи:
— Вести техническую клиентскую поддержку: диагностика проблем, сбор контекста, приоритизация и сопровождение запросов до полного решения.
— Настроить процессы Customer Support: Service Desk, категории обращений, SLA, маршрутизацию, шаблоны ответов и метрики качества.
— Создавать и поддерживать базу знаний: инструкции, FAQ и сценарии для разных типов пользователей.
— Настраивать low / no-code интеграции и автоматизации: связки почты, мессенджеров, CRM, Service Desk и других инструментов.
— Искать возможности для автоматизации процессов поддержки с помощью AI-инструментов.
— Проводить онбординг новых клиентов и сопровождать их в работе с продуктом.
— Работать с командами продукта и разработки: оформлять bug-репорты, воспроизводить проблемы, собирать обратную связь и улучшать пользовательский опыт.
Требования:
— Опыт работы в Customer Support, Technical Support, Customer Success или смежной роли от 2 лет.
— Опыт работы с Service Desk системами (Omnidesk, Jira Service Management, Intercom или аналогами).
— Понимание процессов поддержки, SLA и ключевых метрик (FRT, TTR, CSAT, FCR).
— Опыт взаимодействия с командой разработки и составления структурированных bug-репортов.
— Умение объяснять технические вопросы простым языком.
— Самостоятельность, высокий уровень ответственности и желание строить процессы практически с нуля.
— Английский язык — от Upper-Intermediate.
— Будет плюсом опыт использования AI-инструментов, а также low / no-code платформ (n8n, Make, Zapier и др.) для автоматизации процессов поддержки.
Условия:
— full-time
— Оформление: ГПХ (после ИС возможен переход на ТК)
— Динамичная среда и быстрые итерации.
— Возможность построить Customer Support практически с нуля и влиять на развитие процессов.
— Высокая автономность и ориентация на результат.
— Взаимодействие с сильной командой инженеров, продуктовых специалистов и экспертов в области медицины.
Задачи:
— Получать задачи от внутренних заказчиков и погружаться в их бизнес-процессы.
— Выявлять, какие процессы можно и целесообразно автоматизировать с помощью AI.
— Формировать ТЗ, декомпозировать задачи и предлагать варианты реализации.
— Проектировать структуру AI-автоматизации и самостоятельно реализовывать решения.
— Работать с Claude, ChatGPT и другими LLM.
— Создавать AI-ассистентов, AI-агентов и базы знаний.
— Настраивать интеграции с CRM, 1С, сайтами, мессенджерами, телефонией и другими системами.
— Работать с API, RAG, embeddings и автоматизированными workflow.
— Тестировать, дорабатывать и повышать качество AI-решений.
— Описывать готовые решения, создавать инструкции и базу знаний.
— В перспективе выстраивать процессы разработки и управлять командой AI-разработчиков.
Требования:
— Опыт работы в AI / AI Automation / Backend / Integration от 3 лет.
— Практический опыт работы с Claude, ChatGPT и LLM.
— Опыт создания AI-решений и автоматизации бизнес-процессов.
— Понимание API, интеграций, RAG, embeddings, AI-агентов.
— Системное мышление и способность самостоятельно разобраться в новой задаче.
— Умение общаться с бизнес-заказчиками и переводить их запросы в техническое ТЗ.
— Навык самостоятельно вести задачу от постановки до готового результата.
— Ответственность за качество и результат внедрения.
Будет плюсом:
— Python, SQL/PostgreSQL, n8n, Make, Docker, MCP, опыт создания AI-агентов, CRM/1С и опыт управления разработчиками.
Условия:
— Офис в Москве, рядом с м. ЦСКА.
— График 5/2: 09:00–18:00 или 10:00–19:00.
— Заработная плата обсуждается по итогам собеседования.
— Реальные задачи по внедрению AI в бизнес, возможность видеть результат своей работы.
— Возможность влиять на технологии и формировать AI-направление внутри компании.
— Перспектива роста в Team Lead / руководителя направления.
— Профессиональная команда и возможности для развития.
— Современный офис класса А.
— Скидки на услуги компании.
Задачи:
— Администрирование Google Workspace и Cloud Identity
— Управление устройствами macOS через Jamf и Apple Business Manager
— Автоматизация процессов приема, изменения ролей и увольнения сотрудников
— Создание интеграций между HR, IAM, MDM, ITSM и SaaS платформами
— Разработка внутренних AI-ассистентов и автоматизаций IT-поддержки
— Автоматизация администрирования с использованием Python, Bash, PowerShell, Apps Script и API
— Поддержка IAM, SSO, MFA, VPN, DNS, сертификатов и корпоративных SaaS
Требования:
— Опыт работы в системном администрировании от 5 лет
— Опыт работы с Jamf и Apple Business Manager
— Глубокие знания Google Workspace и Cloud Identity
— Опыт работы с API, SCIM, SSO, SAML/OIDC/OAuth и автоматизацией
— Навыки программирования на Python, Bash, PowerShell, Apps Script
— Опыт создания AI-ботов или автоматизированных IT-воркфлоу
— Хорошие знания macOS, Windows, Linux и сетевых технологий
Желательно:
— Опыт с Okta, Duo, Entra ID, JSM, n8n, LLM/RAG
— Опыт работы в FinTech, знание PCI DSS, ISO 27001
Условия:
— Локация: Кипр, Лимассол
— Формат работы: офис
Задачи:
— Управление рекламой;
— Создание новых рекламных кампаний;
— Масштабирование успешных кампаний;
— Контроль: CPA / CPL / CAC / ROAS / ROI / CTR / CVR / LTV;
— Анализ эффективности;
— Оптимизация расходов;
— Аналитика Google Analytics 4, Google Tag Manager, Looker Studio, BigQuery;
— Автоматизация: опыт работы с Google Ads API / GA4 API / OpenAI API / n8n / Make / Zapier / AI Automation.
Требования:
— от 3 лет Google Ads;
— бюджеты от от $50,000+/мес;
Задачи:
– Разрабатывать и проектировать backend-сервисы на Python / FastAPI.
– Проектировать и поддерживать REST API для мобильного приложения, PWA, риск-профиля и ИИ-помощника.
– Описывать и поддерживать контракты API: request/response schemas, validation, error model, versioning.
– Работать с Pydantic, PostgreSQL, Redis и, при необходимости, S3-compatible storage.
– Интегрироваться с AI/ML-слоем: n8n-прототипы, FastAPI/FastMCP-сервисы, LLM API, RAG/context, Qdrant, traces.
– Строить observability: structured logs, trace/request id, metrics, dashboards, error tracking.
– Писать поддерживаемый код, покрывать критичную логику тестами, участвовать в code review и технических обсуждениях.
Требования:
– Опыт backend-разработки на Python от 3 лет.
– Хорошая база в технологиях веба: HTTP, контейнеры, хранение, веб-серверы.
– Практический опыт разработки production API на FastAPI, Django, Flask или аналогичном backend-фреймворке; FastAPI будет сильным плюсом.
– Уверенное владение Python.
– Здравый смысл в использовании ИИ-агентов.
– Хорошее понимание PostgreSQL: схемы, связи, индексы, транзакции, миграции, профилирование запросов.
– Опыт проектирования REST API и умение договариваться о контрактах с mobile/frontend/SA/QA.
– Опыт работы с микросервисами.
– Умение писать тесты для критичной backend-логики.
– Готовность работать в продуктовой команде, где требования меняются быстро, а API влияет на mobile, PWA и AI-сценарии.
Задачи:
• Формировать AI-стратегию и roadmap бизнес-направления.
• Находить наиболее перспективные точки применения AI.
• Самостоятельно запускать первые прототипы и AI-пилоты.
• Быстро проверять гипотезы и показывать первые измеримые результаты.
• Создавать AI-агентов, RAG-решения и AI-автоматизации.
• Формировать и приоритизировать портфель AI-инициатив.
• Совместно с FDE и AI-командой доводить успешные пилоты до production и масштабирования.
• Переосмысливать бизнес-процессы с учетом возможностей AI.
• Работать с руководителями бизнес-направлений и защищать AI-инициативы.
• Следить за развитием AI-технологий и применять новые подходы в реальных бизнес-кейсах.
Требования:
• 7+ лет профессионального опыта в технологиях, AI/ML, разработке продуктов или digital transformation.
• Практический опыт запуска AI/ML или технологических продуктов.
• Сильное понимание LLM, Generative AI, AI Agents и RAG.
• Способность самостоятельно собрать работающий AI-прототип.
• Product mindset и ориентация на быстрый результат.
• Стратегическое мышление и способность формировать AI-roadmap.
• Умение связывать технологии с конкретным бизнес-эффектом.
• Опыт работы с руководителями и топ-менеджментом.
• Высокая самостоятельность и ответственность за результат.
AI-инструменты и технические навыки:
• Практический опыт работы с OpenAI, Claude, Gemini, Llama, Qwen или аналогичными LLM.
• Работа с LLM API, Prompt Engineering, Tool/Function Calling.
• Создание AI-агентов с использованием LangChain, LangGraph, LlamaIndex или аналогов.
• Практическое понимание RAG, embeddings, vector databases.
• Использование AI coding-инструментов: Codex, Cursor, Claude Code или аналогов.
• Python, REST API, SQL — на уровне, достаточном для самостоятельного создания прототипов.
• Опыт работы с n8n, Make или другими инструментами автоматизации.
• Понимание принципов работы и ограничений LLM, стоимости моделей и вопросов безопасности корпоративных данных.
Кого мы ищем:
• Не классического бизнес-аналитика или координатора.
• Нужен человек, который способен: понять бизнес → увидеть возможность применения AI → самостоятельно собрать первый пилот → показать результат → сформировать roadmap → масштабировать решение вместе с командой.
Главный результат:
• Быстрые первые победы и последующая системная AI-трансформация бизнес-направления.
Задачи:
— Находить боли в процессах продаж, производства, закупок и тендеров, где ИИ может дать быстрый эффект.
— Ставить задачи с определением входных и выходных данных, критериев готовности, метрик успеха и границ.
— Делать решения с помощью Claude: создавать промпты, пайплайны, при необходимости использовать RAG, работать с данными и API, интегрировать с CRM, телефонией и почтой.
— Внедрять решения на сервере, проверять на боевых данных, следить за качеством и стоимостью.
— Обучать пользователей, объяснять и снимать сопротивление для реального использования инструментов.
— Переключаться между проектами, например, сводка по звонкам или помощник по тендерам.
Требования:
— Опыт аналитика, продакта или AI-инженера от примерно 2 лет с доведением задач до результата.
— Практический опыт создания решений с помощью ИИ (Claude, ChatGPT, Cursor), включая автоматизацию, ботов, скрипты, интеграции.
— Навыки промпт-инжиниринга и понимание работы LLM, их возможностей и ограничений.
— Умение читать и править Python, работать с API и писать простой SQL.
— Знания Linux и Docker: работа с консолью, контейнерами, развёртыванием сервисов, чтение логов.
— Грамотный русский язык и умение понятно объяснять как бизнесу, так и техническим специалистам.
Будет плюсом:
— Программирование сверх базового уровня.
— Опыт с RAG и векторными базами данных.
— Знание n8n, Make, LangChain.
— Опыт с речевой аналитикой.
— Опыт работы с Odoo, 1С, CRM, телефонией.
— Понимание 152-ФЗ и работы с персональными данными.
Условия:
— Работа в команде с архитектором и аналитиками, прямой доступ к заказчикам.
— AI-first среда с ежедневным использованием Claude, собственным сервером разработки и песочницей для экспериментов без согласования.
— Реальное влияние: инструменты внедряются в продакшн и используются подразделениями группы.
— Возможности роста до ведущего AI-аналитика или владельца направления AI-продуктов.
Мы предлагаем:
Пятидневный рабочий график с 09:00 до 18:00;
Формат работы: офисный/гибридный: Тюмень - Газовиков 73, Москва - Зубовский бульвар 25к1;
Официальное трудоустройство, фиксированный оклад+KPI;
Внутреннее и внешнее обучение с первого рабочего дня (наставничество от ТОП-менеджеров, корпоративные бизнес-тренеры, софинансирование внешнего обучения до 100%);
Возможность реализовать свои идеи и проекты внутри компании;
Корпоративную систему скидок на приобретение жилья;
Чем предстоит заниматься:
Разработка промтов и цепочек промтов для задач аналитики;
Настройка AI-агентов через n8n, Cursor;
Работа с API LLM (ChatGPT, DeepSeek, Claude) – вызовы, обработка контекста, настройка параметров;
Построение AI-дашбордов и отчётности – генеративные сводки, автоматические выгрузки;
Работа с методологами на этапе требований – перевод методологических требований в спецификации для промтов и агентов;
Тестирование промтов, оценка качества ответов моделей, итерационная доработка;
Мы ожидаем:
Опыт работы с промптингом LLM : составление структурированных запросов и системных инструкций, понимание параметра креативности (temperature) и контекста. Опыт работы с двумя и более моделями (ChatGPT, Claude, DeepSeek);
n8n / Cursor — хотя бы один: собирали workflow или агента;
Понимание методологии: суть процессов, ключевые артефакты, роли, точки контроля; не владение, а понимание, достаточное для грамотной постановки требований к моделям и оценки корректности постановки;
Опыт работы с Excel / Google Sheets : формулы, сводные таблицы; Power Query — плюс.
Будет плюсом:
Опыт работы с Python – pandas, обработка данных, чтение/запись файлов.
Мы оперативно принимаем решения, вам предстоит 2 этапа:
Телефонное интервью с ИТ-рекрутером;
Интервью, совместно с HR (1 час).
Предусмотрено небольшое тестовое задание: по делу, без больших трудозатрат.
Обратная связь после интервью / подготовка предложения о работе - до 7 рабочих дней.
Prequel — приложение для обработки фотографий и видео с более чем 85 миллионами скачиваний.
Размер команды — 150 человек. Инвестиции есть, но не раскрываются.
Помогают с релокацией в Черногорию.
Требуемые технологии и навыки: Java, объектно-ориентированное программирование (OOP), Appium, Selenide, REST, HTTP, n8n, Cursor, Cloud Code, Gemini CLI.
Требуется свободное владение английским и русским языками.
Задачи:
• Формировать AI-стратегию и roadmap бизнес-направления.
• Находить наиболее перспективные точки применения AI.
• Самостоятельно запускать первые прототипы и AI-пилоты.
• Быстро проверять гипотезы и показывать первые измеримые результаты.
• Создавать AI-агентов, RAG-решения и AI-автоматизации.
• Формировать и приоритизировать портфель AI-инициатив.
• Совместно с FDE и AI-командой доводить успешные пилоты до production и масштабирования.
• Переосмысливать бизнес-процессы с учетом возможностей AI.
• Работать с руководителями бизнес-направлений и защищать AI-инициативы.
• Следить за развитием AI-технологий и применять новые подходы в реальных бизнес-кейсах.
Требования:
• 7+ лет профессионального опыта в технологиях, AI/ML, разработке продуктов или digital transformation.
• Практический опыт запуска AI/ML или технологических продуктов.
• Сильное понимание LLM, Generative AI, AI Agents и RAG.
• Способность самостоятельно собрать работающий AI-прототип.
• Product mindset и ориентация на быстрый результат.
• Стратегическое мышление и способность формировать AI-roadmap.
• Умение связывать технологии с конкретным бизнес-эффектом.
• Опыт работы с руководителями и топ-менеджментом.
• Высокая самостоятельность и ответственность за результат.
AI-инструменты и технические навыки:
• Практический опыт работы с OpenAI, Claude, Gemini, Llama, Qwen или аналогичными LLM.
• Работа с LLM API, Prompt Engineering, Tool/Function Calling.
• Создание AI-агентов с использованием LangChain, LangGraph, LlamaIndex или аналогов.
• Практическое понимание RAG, embeddings, vector databases.
• Использование AI coding-инструментов: Codex, Cursor, Claude Code или аналогов.
• Python, REST API, SQL — на уровне, достаточном для самостоятельного создания прототипов.
• Опыт работы с n8n, Make или другими инструментами автоматизации.
• Понимание принципов работы и ограничений LLM, стоимости моделей и вопросов безопасности корпоративных данных.
Кого мы ищем:
• Не классического бизнес-аналитика или координатора.
• Нужен человек, который способен: понять бизнес → увидеть возможность применения AI → самостоятельно собрать первый пилот → показать результат → сформировать roadmap → масштабировать решение вместе с командой.
Главный результат:
• Быстрые первые победы и последующая системная AI-трансформация бизнес-направления.
О компании:
AI HealthTech стартап создает продукты, которые трансформируют привычные процессы в здравоохранении, делают их более эффективными и меняют мир к лучшему.
Для кого:
Команда в поиске Technical Customer Support Engineer, который поможет с нуля выстроить современную систему Customer Support.
Предстоит не только помогать пользователям решать возникающие вопросы, но и запускать процессы поддержки, настраивать инфраструктуру, создавать базу знаний и постепенно автоматизировать рутинные задачи. В будущем команда планирует активно развивать AI-направление, поэтому будет большим плюсом опыт использования AI-инструментов и low / no-code решений для автоматизации процессов.
Пользователи очень разные: от врачей и администраторов клиник до пациентов и корпоративных клиентов. Важно уметь объяснять сложные вещи простым языком, при этом разбираться в технических вопросах и помогать развивать процессы поддержки.
Основные задачи:
Вести техническую клиентскую поддержку: диагностика проблем, сбор контекста, приоритизация и сопровождение запросов до полного решения.
Настроить процессы Customer Support: Service Desk, категории обращений, SLA, маршрутизацию, шаблоны ответов и метрики качества.
Создавать и поддерживать базу знаний: инструкции, FAQ и сценарии для разных типов пользователей.
Настраивать low / no-code интеграции и автоматизации: связки почты, мессенджеров, CRM, Service Desk и других инструментов.
Искать возможности для автоматизации процессов поддержки с помощью AI-инструментов.
Проводить онбординг новых клиентов и сопровождать их в работе с продуктом.
Работать с командами продукта и разработки: оформлять bug-репорты, воспроизводить проблемы, собирать обратную связь и улучшать пользовательский опыт.
Что ожидаем:
Опыт работы в Customer Support, Technical Support, Customer Success или смежной роли от 2 лет.
Опыт работы с Service Desk системами (Omnidesk, Jira Service Management, Intercom или аналогами).
Понимание процессов поддержки, SLA и ключевых метрик (FRT, TTR, CSAT, FCR).
Опыт взаимодействия с командой разработки и составления структурированных bug-репортов.
Умение объяснять технические вопросы простым языком.
Самостоятельность, высокий уровень ответственности и желание строить процессы практически с нуля.
Английский язык — от Upper-Intermediate.
Будет плюсом опыт использования AI-инструментов, а также low / no-code платформ (n8n, Make, Zapier и др.) для автоматизации процессов поддержки.
Условия:
Работа в стартапе: динамичная среда и быстрые итерации.
Оформление: ГПХ (после ИС возможен переход на ТК).
Возможность построить Customer Support практически с нуля и влиять на развитие процессов.
Высокая автономность и ориентация на результат.
Взаимодействие с сильной командой инженеров, продуктовых специалистов и экспертов в области медицины.
О компании:
AI HealthTech стартап создает продукты, которые трансформируют привычные процессы в здравоохранении, делают их более эффективными и меняют мир к лучшему.
Для кого:
Команда в поиске Technical Customer Support Engineer, который поможет с нуля выстроить современную систему Customer Support.
Предстоит не только помогать пользователям решать возникающие вопросы, но и запускать процессы поддержки, настраивать инфраструктуру, создавать базу знаний и постепенно автоматизировать рутинные задачи. В будущем команда планирует активно развивать AI-направление, поэтому будет большим плюсом опыт использования AI-инструментов и low / no-code решений для автоматизации процессов.
Пользователи очень разные: от врачей и администраторов клиник до пациентов и корпоративных клиентов. Важно уметь объяснять сложные вещи простым языком, при этом разбираться в технических вопросах и помогать развивать процессы поддержки.
Основные задачи:
Вести техническую клиентскую поддержку: диагностика проблем, сбор контекста, приоритизация и сопровождение запросов до полного решения.
Настроить процессы Customer Support: Service Desk, категории обращений, SLA, маршрутизацию, шаблоны ответов и метрики качества.
Создавать и поддерживать базу знаний: инструкции, FAQ и сценарии для разных типов пользователей.
Настраивать low / no-code интеграции и автоматизации: связки почты, мессенджеров, CRM, Service Desk и других инструментов.
Искать возможности для автоматизации процессов поддержки с помощью AI-инструментов.
Проводить онбординг новых клиентов и сопровождать их в работе с продуктом.
Работать с командами продукта и разработки: оформлять bug-репорты, воспроизводить проблемы, собирать обратную связь и улучшать пользовательский опыт.
Что ожидаем:
Опыт работы в Customer Support, Technical Support, Customer Success или смежной роли от 2 лет.
Опыт работы с Service Desk системами (Omnidesk, Jira Service Management, Intercom или аналогами).
Понимание процессов поддержки, SLA и ключевых метрик (FRT, TTR, CSAT, FCR).
Опыт взаимодействия с командой разработки и составления структурированных bug-репортов.
Умение объяснять технические вопросы простым языком.
Самостоятельность, высокий уровень ответственности и желание строить процессы практически с нуля.
Английский язык — от Upper-Intermediate.
Будет плюсом опыт использования AI-инструментов, а также low / no-code платформ (n8n, Make, Zapier и др.) для автоматизации процессов поддержки.
Условия:
Работа в стартапе: динамичная среда и быстрые итерации.
Оформление: ГПХ (после ИС возможен переход на ТК)
Возможность построить Customer Support практически с нуля и влиять на развитие процессов.
Высокая автономность и ориентация на результат.
Взаимодействие с сильной командой инженеров, продуктовых специалистов и экспертов в области медицины.
Ищем Senior GenAI-разработчика на проект крупной компании из сферы добывающей промышленности.
Основная задача - разработка и внедрение корпоративных GenAI-решений: AI-агентов, мультиагентных систем, RAG-конвейеров и автоматизаций в закрытом защищённом контуре.
Задачи:
— Разработка AI-агентов и субагентов с использованием tool-calling
— Построение мультиагентных систем и управление цепочками вызовов
— Создание автоматизаций и workflow в n8n, Flowise, Dify, Langflow или аналогичных платформах
— Разработка бизнес-логики и кастомных функций на JavaScript, TypeScript и Python
— Построение RAG-конвейеров: подготовка данных, embeddings, поиск и работа с векторными базами
— Интеграция с внутренними сервисами и витринами данных через REST API и OAuth2
— Парсинг, сбор, нормализация и трансформация данных из внешних источников
— Проектирование промптов для суммаризации и генерации структурированных отчётов
— Развёртывание и эксплуатация open-source и on-prem LLM в закрытом корпоративном контуре
— Работа со структурированными данными, PostgreSQL и JSON
— Участие в анализе и формализации бизнес-требований
Требования:
— Опыт коммерческой разработки GenAI-решений на уровне Senior
— Уверенное владение JavaScript, TypeScript и Python
— Практический опыт создания AI-агентов и мультиагентных систем
— Опыт хотя бы с одним из стеков: LangChain / LangGraph, LlamaIndex, Semantic Kernel, CrewAI / AutoGen, n8n / Flowise / Dify / Langflow
— Опыт разработки RAG-решений и работы с векторными хранилищами: PGVector, Qdrant, Milvus или аналогами
— Уверенная работа с PostgreSQL, JSON, REST API и OAuth2
— Опыт работы с LLM и prompt engineering
— Опыт развёртывания локальных моделей в закрытом контуре
— Готовность вести разработку и эксплуатацию решения в ОС Windows
— Понимание принципов защиты чувствительных и корпоративных данных
Будет преимуществом:
— Опыт работы с MCP — Model Context Protocol
— Разработка кастомных нод и sub-workflows в n8n
— React
— GraphQL
— FastAPI
— Опыт работы с веб-поиском, парсингом и внешними API
— Опыт участия в корпоративных или промышленных проектах
The CX department manages support, Discord, content, social media, CPP, and SEO/AEO—currently involving a heavy amount of manual effort. Your core task is to transform these routine processes into efficient automations and internal tools.
Requirements:
— Ability to build tools from scratch
— Experience with APIs, webhooks, n8n, and Zapier
— Familiarity with basic scripts and analytics
— Daily, hands-on experience working with AI
— A fast learner who takes ownership of projects
The CX department manages support, Discord, content, social media, CPP, and SEO/AEO—currently involving a heavy amount of manual effort. Your core task is to transform these routine processes into efficient automations and internal tools.
What You Bring:
— Ability to build tools from scratch
— Experience with APIs, webhooks, n8n, and Zapier
— Familiarity with basic scripts and analytics
— Daily, hands-on experience working with AI
— A fast learner who takes ownership of projects
Алматы
Зарплата не указана
Зарплата не указана
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.