AI Engineer LLM Agents and Support Automation (TypeScript)

Привіт! Я Микита, техлід напряму розробки.
Ми будуємо міжнародний B2C EdTech-продукт за підпискою, який уже за перший рік залучив 100K+ користувачів.
Шукаємо розробника, який допоможе автоматизувати підтримку користувачів за допомогою AI і перенести систему в хмару.
У нас уже працює AI-агент підтримки: 5 каналів звернень, кожну його дію поки схвалює людина. Задача: перенести його в хмару (стан у Postgres, durable workflow, черга схвалень), зберегти правила й базу знань і автоматизувати категорію за категорією, перевіряючи якість на evals. Гроші та юридичні питання лишаються за людьми.

Що ти робитимеш
Автоматизація підтримки: проєктуватимеш, будуватимеш, тестуватимеш і викатуватимеш AI-агентів від ідеї до продакшену.
Архітектура: проєктуватимеш інтеграції, фонові задачі, моніторинг і логи.
Покращення та аналітика: стежитимеш за якістю, точністю, вартістю, затримкою та впливом на бізнес і постійно покращуватимеш рішення.
Дебаг: розбиратимешся з поведінкою агента по трейсах і транскриптах.
Правила в код: перенесеш накопичені правила в тести або код, не загубивши крайові випадки.
Спрощення: спрощуватимеш і видалятимеш зайве замість того, щоб додавати ще один шар перевірок.
Робота в команді: працюватимеш напряму з людьми, які ведуть підтримку.

Кого ми шукаємо
3+ роки бекенду на TypeScript/Node.js у продакшені: воркери за розкладом, Postgres (constraints, транзакції, audit-таблиці), секрети, алерти й контроль витрат на будь-якій хмарі. Сильні Python-розробники агентів, готові писати на TS, теж підходять
Запустив(-ла) LLM-агента для реальних користувачів (не демо й не обгортку): tool use, structured output, контекст. Можеш його показати
Evals на реальних даних: golden set, регресійні прогони, LLM-суддя, звірений з людською розміткою, точність по категорії перед тим, як вмикати автоматизацію
Надійні дії: агент пропонує, людина схвалює, код виконує. Ключі ідемпотентності, очікування, яке переживає рестарт (durable workflow)
Безпека: вхідний текст недовірений (prompt injection), мінімальні права для інструментів
Claude Code щодня з рев'ю кожного диффа; Claude Agent SDK або аналогічний agent loop

Буде плюсом
Переносив(-ла) систему з локального запуску в хмару
Durable workflows: Trigger.dev, Vercel Workflow, Inngest, Temporal
Власні MCP-сервери
Метрики автоматизації підтримки: частка закритих без людини, якість ескалацій, частка галюцинацій, вартість одного вирішеного звернення
AI-агенти в helpdesk-платформах (Fin, Zendesk, Chatwoot)

Що з нашого боку
Part-time (1520 годин на тиждень) можна поєднувати з full-time роботою
Погодинна оплата в USD в межах узгодженого monthly roadmap
Повна свобода в організації часу: нам неважливо, коли ти працюєш важливо, який результат даєш
Реальна AI-система в проді, а не демо: сильний кейс у портфоліо
AI-асистований кодинг з тестами й рев'ю
Пряма робота зі мною: швидкі рішення, мінімум бюрократії

Тестове є: дуже просте, до 1 години, даємо на свій розсуд. Claude Code можна.