AI Solutions Engineer — Agent Workflow Templates
Sprouter Technologies Inc. · Томск
до 160 000 ₽ на руки
- От 1 года до 3 лет
- Полная
- Удалённо
Описание вакансии
О компании
Sprouter создаёт платформу, на которой компании поручают свою реальную работу командам AI-агентов. Команда агентов подключается к приложениям самой компании — Gmail, Slack, HubSpot, Google Drive и другим, — запускает рабочие процессы по расписанию и по запросу и доставляет результат туда, где люди уже работают: сводку, отчёт, оповещение. Чувствительные действия проходят через слой согласований, а каждый запуск тарифицируется. Продукт работает с реальными клиентами и меняется каждую неделю.
О роли
Шаблон — это готовая команда агентов, которую клиент устанавливает в несколько кликов. В нём описаны роли и их инструкции, задачи с этапами и критериями успеха, вопросы, которые задаются при настройке, и то, куда доставляются результаты. Клиенты просят больше шаблонов, чем мы успеваем сделать сегодня. Создавать их будете вы.
Роль находится на стыке бизнес-аналитика и LLM-инженера. Вы общаетесь с клиентами и превращаете их процесс в шаблон. Затем запускаете его в реальных условиях, разбираете, что на самом деле сделали агенты, и дорабатываете, пока шаблон не начнёт работать стабильно и стоить столько, сколько должен.
Обязанности
- Проводить discovery-звонки с клиентами на английском и превращать запутанный реальный процесс в точный шаблон.
- Собирать шаблоны: роли агентов и их инструкции, задачи, этапы, критерии успеха, доставку результата, вопросы и подсказки для настройки.
- Писать плейбуки — правила, которым следуют агенты. Например, правила клиента по ведению CRM превращаются в чек-лист, который агент-аудитор применяет каждый день.
- Запускать шаблоны на реальных приложениях в нашей dev-среде. Читать трейсы запусков и вердикты грейдеров и исправлять то, что пошло не так, — версия за версией.
- Измерять стоимость и время запуска и то, какие критерии выполняются. Приносить проблемы платформы инженерам с доказательствами, а не впечатлениями.
- Писать для читателя: тексты настройки, описания шаблонов и формат того, что получает клиент.
Ваш основной инструмент — Claude, подключённый к нашей платформе. Писать продакшн-код не нужно, Git тоже не понадобится.
Требования
- Практический опыт работы с LLM дальше чата: многошаговые промпты, агенты с инструментами, структурированный вывод. Вы отлаживали агента, который сделал не то, и выясняли почему.
- Умеете писать критерии успеха, которые действительно можно проверить, и мыслите через сценарии отказа.
- Опыт в бизнес- или системном анализе, solutions engineering, консалтинге или операционной работе. Вы превращали размытые требования в спецификацию, по которой потом работал кто-то другой.
- Опыт работы с клиентами: discovery-звонки, демо, управление ожиданиями.
- Понятный письменный английский для нетехнических читателей и разговорный устный английский.
- Уверенно читаете JSON и документацию API, понимаете, что такое подключённые приложения и вызовы инструментов (tool calls).
- Каждый день пользуетесь Claude или похожим ассистентом и можете показать реальные примеры.
Будет плюсом
- Знание домена продаж, RevOps или CRM (HubSpot, Salesforce), customer success или marketing operations.
- Опыт с evals или LLM-as-a-judge.
- Claude Code, MCP или инструменты автоматизации — n8n, Zapier, Make.
- SQL или базовые скрипты на Python или TypeScript.
Как мы работаем
- Небольшая команда в режиме LLM-first: основную часть работы выполняет Claude, а люди ставят задачи, проверяют и подтверждают результат.
- Каждая задача — issue в GitHub, решения фиксируются письменно. Документация плотная, так что в первые недели придётся много читать.
- Наша dev-среда запускает реальные модели на реальных подключённых приложениях, поэтому каждый запуск стоит реальных денег. Мы измеряем, прежде чем выпускать.
- Высокий темп, приоритеты меняются вслед за запросами клиентов.
Условия
- Полностью удалённая работа и гибкий график.
- Прямая работа с основателем и реальная ответственность за своё направление.
- Работающий продукт с реальными клиентами на переднем крае прикладного AI.
Этапы отбора
1. Звонок с основателем, частично на английском.
2. Короткий блок технических вопросов.
3. Возможно, небольшое тестовое задание.
Ключевые навыки
- Английский язык
- Team management
- Marketing Analysis
- Business Development