Погружаться в процессы, данные и бизнес-логику клиентского подразделения.
Общаться с заказчиками и пользователями, уточнять потребности и формулировать техническое решение.
Быстро проектировать, разрабатывать и внедрять небольшие AI- и software-решения: агенты, автоматизации, интеграции, внутренние сервисы.
Работать с API, базами данных и внутренними системами клиента.
Самостоятельно реализовывать MVP решения.
Использовать LLM, RAG, tool calling, MCP и AI coding tools там, где это оправдано задачей.
Проверять решение вместе с пользователями и дорабатывать его по обратной связи.
Выделять повторяемые сценарии и решения, которые можно масштабировать на другие процессы и проекты.
Требования
Опыт работы с заказчиком, бизнес-пользователями или внутренними стейкхолдерами: discovery, сбор требований, разбор процессов, solution consulting, аналитика или похожий формат.
Умение задавать вопросы, быстро погружаться в незнакомый процесс и находить реальную проблему за исходным запросом.
Сильная инженерная база: backend или fullstack-разработка.
Не менее 3 лет коммерческого опыта разработки на Python, JavaScript / TypeScript, Java, Kotlin, C#, Go или другом современном языке.
Опыт работы с API, интеграциями, базами данных и архитектурой приложений.
Опыт реальных внедрённых AI/LLM- или automation-решений, которыми пользовались сотрудники или клиенты.
Практический опыт с AI-агентами, RAG, tool calling или LLM-based интеграциями.
Способность самостоятельно пройти путь от разговора с пользователем до работающего решения.
Будет плюсом: опыт в роли business/system analyst, solution engineer, technical consultant или presale engineer; AI Security (защита от промт-инжектинга, деперсонализация данных); Docker, CI/CD, cloud; опыт запуска пилотов и MVP для внешних заказчиков; опыт работы с финансовыми подразделениями.