AI Engineer — LLM Agents and Support Automation (TypeScript)

Ищем разработчика, который поможет автоматизировать поддержку пользователей с помощью AI и перенести систему в облако. У нас уже работает AI-агент поддержки: 5 каналов обращений, каждое его действие пока одобряет человек. Задача: перенести его в облако (состояние в Postgres, durable workflow, очередь одобрений), сохранить правила и базу знаний и автоматизировать категорию за категорией, проверяя качество на evals. Деньги и юридические вопросы остаются за людьми.

Автоматизация поддержки: будете проектировать, строить, тестировать и выкатывать AI-агентов — от идеи до продакшена. Архитектура: будете проектировать интеграции, фоновые задачи, мониторинг и логи. Улучшение и аналитика: будете следить за качеством, точностью, стоимостью, задержкой и влиянием на бизнес — и постоянно улучшать решения. Дебаг: будете разбираться с поведением агента по трейсам и транскриптам. Правила в код: перенесёте накопленные правила в тесты или код, не потеряв крайние случаи. Упрощение: будете упрощать и удалять лишнее вместо того, чтобы добавлять ещё один слой проверок. Работа в команде: будете работать напрямую с людьми, которые ведут поддержку.

3+ года бэкенда на TypeScript/Node.js в продакшене: воркеры по расписанию, Postgres (constraints, транзакции, audit-таблицы), секреты, алерты и контроль расходов в любом облаке. Сильные Python-разработчики агентов, готовые писать на TS, тоже подходят Запускали LLM-агента для реальных пользователей (не демо и не обёртку): tool use, structured output, контекст. Можете его показать Evals на реальных данных: golden set, регрессионные прогоны, LLM-судья, сверенный с человеческой разметкой, точность по категории перед тем, как включать автоматизацию Надёжные действия: агент предлагает, человек одобряет, код выполняет. Ключи идемпотентности, ожидание, которое переживает рестарт (durable workflow) Безопасность: входящий текст недоверенный (prompt injection), минимальные права для инструментов Claude Code каждый день с ревью каждого диффа; Claude Agent SDK или аналогичный agent loop

Переносили систему с локального запуска в облако Durable workflows: Trigger.dev, Vercel Workflow, Inngest, Temporal Собственные MCP-серверы Метрики автоматизации поддержки: доля закрытых без человека, качество эскалаций, доля галлюцинаций, стоимость одного решённого обращения AI-агенты в helpdesk-платформах (Fin, Zendesk, Chatwoot)

Part-time (15–20 часов в неделю) — можно совмещать с full-time работой Почасовая оплата в USD в рамках согласованного monthly roadmap Полная свобода в организации времени: нам неважно, когда вы работаете — важно, какой результат вы даёте Реальная AI-система в проде, а не демо: сильный кейс в портфолио AI-ассистированный кодинг с тестами и ревью Прямая работа со мной: быстрые решения, минимум бюрократии Тестовое есть: очень простое, до 1 часа, даём на своё усмотрение. Claude Code можно.