Вакансии ландшафт комплекс: работа в IT и digital

Формат работы: Полный рабочий день в офисе

Ключевая миссия

Построить независимый цифровой контур компании, который работает напрямую под контролем собственника, формализует бизнес-процессы и обеспечивает прозрачный расчет стоимости, сроков и изменений по каждому объекту.

Специалист по AI-автоматизации / AI Builder

Ищем практика, который активно использует LLM, умеет самостоятельно собирать полезные инструменты и доводить их до регулярного использования. Нужен конкретный опыт запуска и сопровождения SaaS с реальными пользователями. Профессиональный стаж разработчика не обязателен; важны ваш личный вклад и работающий результат.

О работе

Мы работаем со строительными и инженерными документами, расчётами, чертежами, таблицами и разнородными файлами. Хотим сократить повторяющуюся ручную работу и время на исправления, сохраняя точность данных и проверяемость результатов.

Первый приоритет — внутренние процессы команды. Вы будете разбирать задачи вместе с нами, выбирать подходящие инструменты, лично собирать решения, запускать их в работу и поддерживать после запуска. В этой роли недостаточно передавать требования другим исполнителям: нужна самостоятельная практика от исходных материалов до рабочего инструмента.

Чем предстоит заниматься:

- Разбирать рабочий процесс: что поступает на вход, какой результат нужен, где возникают задержки и как проверить улучшение.

- Выбирать подходящий способ решения: готовый SaaS, интеграция сервисов, автоматизация через LLM, AI coding, no-code или low-code. Обосновывать выбор удобством, надёжностью и стоимостью.

- Применять LLM для исследования, извлечения и проверки данных, работы с документами и таблицами, автоматизации действий. Использовать разные подходы под задачу.

- Собирать цепочки «исходники → обработка → проверка → удобный результат». Обрабатывать пропуски, противоречия, ошибки извлечения и сбои сервисов.

- Публиковать и поддерживать инструменты: настраивать интеграции, доступы и хранение данных, разбираться с ошибками, обновлениями и расходами.

- Собирать обратную связь, улучшать решение и передавать его команде: доступы, настройки, короткие инструкции, порядок восстановления после сбоя.

Что важно:

У вас есть хотя бы один SaaS-проект в production с реальными пользователями. Вы лично собирали сервис или существенную часть продукта, участвовали в релизе и сопровождении. Создание всего SaaS в одиночку не требуется.

Вы можете показать несколько практических способов использования LLM и объяснить, почему выбрали каждый из них. Названий моделей и набора промптов недостаточно — нужны примеры решённых задач.

Вы понимаете на практическом уровне API, вебхуки, форматы данных и права доступа; умеете читать ошибки и доводить интеграцию до рабочего состояния.

Вы проверяете результат AI по источникам и контрольным примерам, замечаете неподтверждённые данные и понятно объясняете ограничения.

Вы умеете измерять время, ручные исправления и расходы, самостоятельно продвигать задачу и вовремя запрашивать конкретные недостающие данные.

Опыт со строительной или инженерной документацией будет плюсом. Проектные решения и применимость норм подтверждает профильный специалист.

Методология и рабочая среда:

Вы можете показать свой текущий процесс: постановка задачи и критерии готовности → подготовка контекста → исполнение → проверка → передача решения. Объясняете, как сохраняете нужные знания и продолжаете работу в новой сессии.

Уверенно работаете в выбранной среде: IDE, CLI, агентном приложении, no-code/low-code или их сочетании. Например, Claude Code, Codex, Cursor, n8n или аналоги. Понимаете роль каждого инструмента и движение данных между ними.

Регулярно используете skills и повторяемые инструкции. Можете открыть 1–2 примера, которыми пользуетесь сейчас: показать устройство, условия применения, подключённые инструменты, что взяли готовым, что настроили и как проверили.

Понимаете различия между skill, инструментом, подключением через MCP и агентом. На своём примере объясняете выбор заданного workflow, одного агента или делегирования субагентам: как передаются контекст и результаты, ограничиваются полномочия, отслеживаются ошибки и расходы.

Конкретный стек оставляем на ваш выбор. Важны обоснованная методология и работающий результат; несколько агентов нужны там, где их применение оправдано задачей. Если в вашей среде skills называются иначе, покажите аналогичный механизм инструкций и ресурсов.

Условия:

• Место работы: Москва, ул. Яблочкова 21 к 3 , в пешей доступности от м. Тимирязевская;
• Формат: Полный рабочий день в офисе;
• Оплата на старте 250 000 руб. на руки, далее, после подтверждения результата до 300 000 руб. на руки+премии за принятые этапы;
• Оформление по ТК РФ;
• График работы 5/2 с 09:00 до 18:00 (сб.вс. выходные).

Первые три месяца

- Сосредоточимся на одном выбранном внутреннем процессе:

- Первый месяц: разобрать процесс, зафиксировать исходные затраты времени и типовые ошибки, согласовать результат и контрольные примеры.

- Второй месяц: собрать и запустить пилот на реальных задачах, проверить обычные и проблемные входные данные, исправить обнаруженные ошибки.

- Третий месяц: довести процесс до регулярного использования, обучить команду и передать решение так, чтобы другой сотрудник мог его запустить и понимал ограничения, стоимость и порядок поддержки.

- Целевые показатели улучшения определим после исходного замера.

Как откликнуться

- Пришлите краткое описание опыта и короткие ответы на пять вопросов:

- Какой SaaS вы выводили в production и что лично сделали?

- В какой среде работаете сейчас? Назовите основные инструменты и 1–2 используемых skills или набора инструкций: для чего они нужны и что вы в них настроили.

Какой AI-процесс можете показать?

- Кратко опишите постановку, контекст, исполнение и проверку; объясните роль агентов, если применяете их, и почему выбрали такой подход.

- С каким сбоем после запуска столкнулись и как восстановили работу?

- Как проверяли качество и оценивали расходы?

- Приложите ссылки или предложите демонстрацию. На встрече попросим открыть текущую среду, используемый skill или инструкции и показать выполнение процесса на разрешённых к демонстрации данных. Если проект под NDA, подойдёт обезличенный аналог с теми же приёмами и объяснением вашего вклада.

Формат работы: Очная работа в офисе

О компании и задаче

Мы занимаемся проектированием, производством и строительством сложных коммерческих и инфраструктурных объектов. Ищем сильного Технического Руководителя
и ведущего разработчик а AI продукта Tech Lead / AI Software Architect

О проекте и роли

Создаём собственное офисное приложение с ИИ-консультантом для управления
бизнесом. В команде разработки три человека. Ищем сильного практикующего
разработчика, который возьмёт ответственность за архитектуру, совместную работу
команды и выпуск единого работающего продукта.
Платформа должна объединить документы, базу знаний, бухгалтерию, снабжение,
склад, объекты, ПТО, сметный отдел и менеджмент. Один из ключевых сценариев —
ежедневный отчёт собственнику о деньгах, сроках и отклонениях с возможностью
проверить исходные данные.
Личное участие в программировании — обязательная часть работы. Руководитель
сам готовит технические решения, пишет сложные компоненты и интеграции,
объединяет результаты разработчиков и отвечает за приложение целиком.

Обязанности:

Разобраться в существующем коде и задачах бизнеса. Определить общую архитектуру,
алгоритмы, структуру данных и взаимодействие интерфейса, backend и ИИ.
• Переводить цели собственника в технический план. Распределять связанные задачи
между разработчиками: входы и выходы, зависимости, порядок реализации, сроки и
критерии готовности.
• Готовить и проверять решения для команды: схемы, контракты API, общие компоненты
и примеры кода. Помогать внедрять их в приложение.
• Регулярно писать код самому: реализовывать сложные участки, интеграции и общую
логику. Лично устранять несовместимости модулей и технические блокировки.
• Организовать совместную разработку: Git, ревью, правила работы с ветками,
автоматическую сборку, тестирование и выпуск версий. Проверять качество кода, в
том числе созданного с помощью ИИ.
• Контролировать сроки, загрузку и зависимости задач. Заранее выявлять отставания,
корректировать план и обеспечивать общий результат команды.
• Обеспечить корректность данных, права доступа, проверяемость ответов ИИ,
мониторинг, резервное копирование и возможность восстановления.
• Еженедельно показывать собственнику целиком работающий сценарий. Доводить его
до регулярного использования сотрудниками, измерять качество, пользу и стоимость
эксплуатации.

Требования:

От 5 лет коммерческой разработки; от 2 лет практической работы с LLM /
генеративным ИИ; от 1 года технического руководства командой или разработкой
продукта.
• Не менее 2 лет подряд в одной компании, где вы участвовали в развитии продукта
и можете подтвердить достигнутый результат: запуск, использование и последующее
сопровождение.
• Минимум два ИИ-проекта, доведённых до промышленной эксплуатации. Хотя
бы один — корпоративная автоматизация или работа с внутренними данными.
Сопровождение хотя бы одного решения от 6 месяцев после запуска.
• Обязателен личный опыт ИИ-интеграций: подключение моделей через API/SDK к
приложению, базам данных и внешним сервисам; разработка логики обмена данными,
вызова инструментов и обработки ошибок с последующим запуском в эксплуатацию.
• Самостоятельное написание, объединение и отладка кода: разработка модулей и
интеграций, чтение чужого кода, рефакторинг, тестирование и сборка общего
продукта. Нужен опыт регулярного программирования и личной ответственности за
работоспособность решения.

• Полная занятость, прямое взаимодействие с собственником, действующая команда
разработки из трёх человек.
• Личное участие в коде, полномочия по техническим решениям и организации работы
команды в рамках согласованного бюджета.

Технологии и инструменты:

Нужен практический опыт по направлениям ниже. Названия через «или» обозначают
альтернативы; владение всеми аналогами одновременно не требуется.
• Разработка: Python, SQL, PostgreSQL; backend на FastAPI, Django или аналоге.
Понимание JavaScript/TypeScript и взаимодействия с frontend, например React. REST API,
JSON, webhooks, авторизация и обработка ошибок.
• Совместная работа: Git; GitHub или GitLab, pull/merge requests и code review.
Постановка и контроль задач в Jira, YouTrack, Linear или сопоставимом трекере.
• Запуск и сопровождение: Linux, Docker, CI/CD, тестирование, логи и мониторинг; развёртывание сервисов на сервере или в облаке.
• LLM и ИИ-сервисы: интеграция через API как минимум одного провайдера — OpenAI,
Anthropic Claude, Google Gemini, YandexGPT или GigaChat. Структурированные ответы,
вызов инструментов, контроль качества, стоимости и времени выполнения.
• Корпоративные знания: RAG, embeddings, поиск по документам, векторное
хранилище — pgvector, Qdrant или аналог; обработка PDF, Excel и OCR. Права доступа и
защита от вредоносных инструкций в документах.
• ИИ в программировании: практическое использование Cursor, Claude Code, GitHub
Copilot или аналога с самостоятельной проверкой и отладкой полученного кода.
Интеграции с внешними системами
Обязателен опыт внедрения интеграций минимум с двумя внешними системами; хотя бы
одна — учётная система, CRM или корпоративный документооборот. Релевантные
примеры: 1С, Битрикс24, amoCRM, Диадок/СБИС, Google Drive/Sheets, Microsoft 365,
Telegram Bot API, банковские API. В отклике укажите конкретные системы и
реализованные операции.

Результат работы и отбор:

Будет преимуществом
• Опыт технического руководства командой из 2–5 разработчиков в продуктовой
компании или интеграторе, а также опыт в сильной технологической компании.
• Автоматизация финансов, закупок, склада, строительства, ПТО или документооборота.
Опыт n8n / Make, LangChain / LangGraph / LlamaIndex, локальных моделей, интеграции
камер и компьютерного зрения.
• Умение объяснять решения собственнику понятным языком и читать техническую
документацию на английском.
Ожидаемый результат первых 90 дней
Аудит текущей разработки, общая архитектура и алгоритм работы приложения;
понятные задачи и сроки для команды; единая рабочая сборка; запуск 1–2 приоритетных
сценариев от исходных данных до результата. Объём и критерии приёмки согласуем
после аудита.

Условия:

• Место работы: Москва, ул. Яблочкова 21 к 3 , в пешей доступности от м. Тимирязевская;
• Формат: Полный рабочий день в офисе;
• Оплата 300 000 руб. на руки;
• Оформление по ТК РФ;
• График 5/2: понедельник–пятница, 09:00–18:00. Выходные: суббота и воскресенье.