AI Solutions Engineer - Agents & Automation

О позиции

Вы joinete растущую команду разработки продуктов глобального стартапа, который работает с американскими компаниями в сфере каннабиса и потребительских товаров. Ваша задача — проектировать и строить AI-агенты и системы автоматизации, которые обрабатывают многоэтапные рабочие процессы клиентов. Вы будете работать непосредственно с клиентами на всех этапах: от изучения их процессов через беседы с фронтлайн-сотрудниками до настройки агентов на их системах и обеспечения стабильной работы в продакшене. Ключевая часть роли — понимание реальной работы людей и превращение неявных правил и исключений в формализованную логику.

Чем заниматься

• Изучать рабочие процессы клиентов, сидя с их сотрудниками, выявлять правила и исключения, переводить их в явную логику
• Проектировать, разрабатывать и развёртывать AI-агенты для обработки многоэтапных бизнес-процессов
• Создавать и настраивать интеграции с инструментами клиентов (CRMs, ERPs, accounting platforms, email, messaging, document storage)
• Писать production-quality код на Python для интеграций, трансформации данных и инструменталов агентов
• Использовать SQL для валидации результатов агентов, сверки записей между системами и измерения точности
• Реализовывать error handling, retry logic, idempotency, logging, alerting и graceful fallbacks
• Создавать тесты и процессы оценки для каждого агента: тестовые наборы, регрессионные проверки, отслеживание точности
• Архитектура деплоя с полной изоляцией данных, учётных записей и прав доступа каждого клиента
• Передавать живых агентов Operations Managers с runbook, dashboards мониторинга, очередами review и путями эскалации
• Обучать Operations Managers supervise агент output, рано обнаруживать проблемы, обрабатывать рутинные исключения без help инженерии
• Измерять и сообщать impact для каждого клиента: сэкономленные часы, время turnaround, error rates, cost per run

Что ждут

• 3+ года опыта в software engineering, solutions engineering или automation engineering
• Доказанный опыт recent production LLM workflows: что-то построенное с Claude, OpenAI или similar platform на котором реально полагаются пользователи
• Сильный Python: структурирование, тестирование и отладка кода, понимание того что делает AI-generated code перед ship
• Сильный SQL: joins, CTEs, window functions, поиск проблем data quality
• Опыт browser automation с Playwright или подобным tool для систем с limited/no APIs
• Solid experience с REST APIs, webhooks, OAuth, pagination, rate limits across third-party platforms
• Track record troubleshooting production failures: reading logs and stack traces, isolating root causes, permanent fixes
• Comfort with Bash и command line для deployment, scheduling, debugging
• Git и version control как стандартная часть workflow
• Навыки workflow discovery: interviewing people who do work, uncover steps и exceptions, translating tacit knowledge в explicit rules
• Operator empathy: earning trust с frontline staff, treating them как experts на их работе, explaining technical tradeoffs plain language
• Comfort in customer-facing settings: running technical conversation с клиентом и push back на scope
• Strong documentation habits так как люди running агенты day-to-day не будут инженерами

Будет плюсом

• Опыт с Claude API, Claude Agent SDK или Claude Code
• Working proficiency в TypeScript/JavaScript (Node.js)
• Опыт с Model Context Protocol (MCP), включая building/configuring MCP servers
• Опыт building tool-using AI agents processing multi-step workflows
• Prior solutions engineering, sales engineering, consulting, или agency experience delivering technical projects для multiple clients
• Integration experience с common business platforms (Salesforce, HubSpot, NetSuite, QuickBooks, Microsoft 365, Google Workspace)
• Опыт с workflow platforms (n8n, Make, Zapier) и good judgment когда workflow должен move from no-code к code
• Cloud deployment experience (AWS, GCP, Azure), включая containers и serverless functions
• Multi-tenant architecture и familiarity security reviews, SOC 2, или customer data protection requirements
• Document/data extraction из invoices, PDFs, spreadsheets
• Background в finance, accounting, или back-office operations
• Опыт working с distributed international teams

Условия

• Работа полностью удалённо в collaborative environment
• Разрабатывать и применять AI engineering expertise создавая AI agents и automation solutions для реальных business challenges
• Прямая работа с ведущими US cannabis компаниями
• Возможность измеримого impact на результаты клиентов через automations
• Технический вызов: real engineering depth над разными stacks каждого клиента
• Поддержка со стороны Operations Managers после handoff live agents

Навыки

• Python
• SQL
• LLM
• REST API
• OAuth
• Bash
• Git
• Docker
• AWS
• Azure
• Google Cloud Platform
• PostgreSQL
• Flask
• FastAPI
• Pydantic
• OpenAI API
• LangChain
• Vector Databases
• JSON
• HTTP
• WebSockets
• Redis
• Elasticsearch
• Prometheus
• Grafana

Могут спросить на собеседовании

1. Как бы вы спроектировали систему для обработки multi-step workflows разных клиентов с полной изоляцией данных?
2. Опишите случай когда ваш AI-агент упал в production и как вы диагностировали проблему.
3. Как вы оценивали что task подходит для automation а что лучше оставить human in the loop?
4. Какие metрики вы бы использовали для оценки эффективности агента и как вы бы измеряли ROI для клиента?