Инженер по внедрению голосовых AI-решений (Forward Deployed Engineer)

A1 Беларусь — это компания, которая соединяет людей, дома и бизнесы по всей стране. Увлеченные профессионалы A1 создают решения с заботой о людях, чтобы каждому было легко и комфортно. Если вам близка работа в команде, где важны люди, качество и движение вперед, присоединяйтесь к A1.

Мы развиваем цифровые каналы обслуживания клиентов и ищем специалиста, который поможет делать взаимодействие с клиентами проще, удобнее и эффективнее.

Чем предстоит заниматься:

• развивать и улучшать сценарии работы виртуальных помощников и чат-ботов;
• анализировать обращения клиентов и искать процессы, которые можно сделать проще или автоматизировать;
• участвовать в создании новых сценариев обслуживания и улучшении существующих;
• собирать требования от внутренних заказчиков и помогать превращать идеи в понятные задачи для реализации;
• отслеживать показатели работы чат-ботов и искать возможности для улучшения клиентского опыта;
• тестировать новые сценарии и изменения перед запуском;
• участвовать в настройке и развитии автоматизированных процессов в low-code/no-code инструментах;
• взаимодействовать с коллегами из разных подразделений для реализации и развития решений;
• участвовать в проектах по развитию цифровых сервисов компании.

Что мы ожидаем:

• опыт работы с чат-ботами, голосовыми помощниками, клиентскими сервисами или цифровыми каналами обслуживания;
• умение работать с информацией, анализировать результаты и делать выводы;
• опыт сбора и описания требований будет преимуществом;
• понимание клиентских процессов и желание делать сервис удобнее;
• интерес к AI-инструментам и их практическому применению;
• системность, инициативность и готовность самостоятельно вести задачи.

Будет плюсом:

• опыт работы с n8n, Make, Power Automate или другими low-code/no-code решениями;
• понимание принципов интеграции различных систем;
• SQL на базовом или среднем уровне;
• базовые навыки Python или JavaScript;
• опыт работы с отчетностью, метриками или BI-инструментами.

У нас вы найдёте атмосферу доверия и возможностей.

*Вакансия, планируемая к созданию и/или замещению (перспективная).

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.