Компания Postali создает ИИ-ассистированные рабочие процессы для контента, поиска, исследований, отчетности и публикации на сайте. В команду ищут AI-native инженера, который использует ИИ как инструмент решения задач, а не только как помощника для написания текстов. Роль предполагает владение полным циклом: от неоднозначной бизнес-задачи до работающей, контролируемой системы, которой пользуются люди.
Задачи
- Управлять портфелем ИИ-агентов и ИИ-процессов в области контента, SEO, исследований, анализа отчетности, поддержки публикаций и внутренних операций.
- Находить задачи с высокой ценностью: описывать текущий процесс, определять точки принятия решений и риски, выбирать сочетание LLM, детерминированной логики, автоматизации и контроля со стороны человека.
- Проектировать и поддерживать переиспользуемые навыки агентов, промпты, контекстные файлы, базы знаний и системы поиска, структурированные выходы, подключения к инструментам и конфигурации под конкретных клиентов.
- Развивать систему ИИ-контента: исследования, черновики, контекст клиента, проверка фактов и цитирований, контроль бренда и юридического качества, передача редакторам и настройка под новых клиентов.
- Создавать агентные процессы, помогающие командам анализировать эффективность, изучать конкурентов, обобщать данные, предлагать следующие шаги и превращать одобренные решения в исполнимую работу.
- Проектировать контроль с участием человека: определять, что система делает автономно, что требует проверки экспертом, а что нельзя автоматизировать (особенно заявления для клиентов, регулируемый контент, чувствительные данные и изменения в продакшене).
- Подключать агентов к одобренным инструментам и данным через API, вебхуки, MCP, платформы автоматизации и небольшой продакшен-код.
- Строить оценки до объявления системы готовой: измерять точность, полноту, согласованность, соответствие требованиям, задержку, стоимость и практическую полезность, использовать результаты для улучшения или отключения процесса.
- Отвечать за надежность ИИ-систем в продакшене: логи, мониторинг, алерты, версионирование, права доступа, стоимость моделей и токенов, поведение при сбоях, реагирование на инциденты и восстановление.
- Создавать переиспользуемые фреймворки, масштабируемые на разных клиентов, с сохранением специфичного контекста, стандартов и экспертизы каждой юридической фирмы.
- Документировать архитектуру системы, модели, источники данных, промпты, навыки, зависимости, решения, учетные данные, runbook и владельцев резервного копирования.
- Обучать команды эффективно использовать системы, отслеживать, где ломается внедрение или доверие, и улучшать как технологию, так и операционные процессы.
- Постоянно экспериментировать: тестировать новые модели, инструменты и паттерны на понятных кейсах и доказательствах, а не внедрять технологии ради самих технологий.
Требования
- Подтвержденный опыт самостоятельной разработки и эксплуатации ИИ, автоматизации, программных или данных-систем, которыми пользуются другие люди. Точные должности и годы не важны; важны продуманные, продакшен-ориентированные результаты.
- Настоящее владение ИИ: умение показать, как ИИ изменил подход к исследованию, рассуждению, разработке, отладке и решению задач.
- Практический опыт с агентами на основе LLM, вызовом инструментов, структурированными выходами, поиском или системами знаний, контекстной инженерией, оценками и процессами с одобрением человека.
- Понятная коммуникация и лидерство в изменениях: умение объяснять ИИ-системы техническим и нетехническим коллегам, писать полезную документацию и помогать команде осваивать новые способы работы.
- Практические навыки интеграции: API, вебхуки, аутентификация, JSON, платформы автоматизации. Понимание, когда достаточно no-code, а когда код надежнее.
- Опыт с MCP, векторным или гибридным поиском, оркестрационными фреймворками, платформами автоматизации рабочих процессов и наблюдаемостью.