Привет! Мы, "Aspirity Solution", студия разработки, которая уже 10 лет создает веб и мобильные приложения, ноу-код решения и ИИ-агентов для самых разных клиентов.
Мы сейчас в поиске Partner Success Specialist. Это роль на стыке разработки, внедрения и поддержки партнёров. Вы будете работать с командами, которые создают и эксплуатируют e-агентов на базе нашей платформы.
Чем предстоит заниматься:
-
создание и настройка сценариев поведения e-агентов для партнёров;
-
описание логики на кастомном языке (на базе Jinja-подобного шаблонизатора);
-
работа с event-driven моделью исполнения (события → реакции → состояния);
-
разработка цепочек промптов и структурированной генерации ответов;
-
разбор технических вопросов, edge-кейсов и ошибок;
-
анализ логов и диагностика некорректного поведения e-агентов;
-
помощь партнёрам с доработкой сценариев и архитектуры e-агента;
-
обучение партнёров использованию платформы;
-
передача сложных багов и фич-реквестов в инженерную команду;
-
участие в улучшении документации, гайдов и best practices;
-
участие в релизах новой функциональности платформы.
Требования (обязательные):
-
опыт разработки на Python от 1 года (скрипты, бэкенд, автоматизация — любой релевантный вариант);
-
опыт prompt engineering: построение сложных промптов, структурирование данных, шаблоны ответов;
-
опыт работы с AI-агентами, LLM-интеграциями или настройкой цепочек (классификация данных, формирование структурированных ответов, промпты с условиями);
-
знание Git и работы с ветками;
-
английский не ниже B2 (чтение документации и общение с партнёрами);
-
самостоятельность, аккуратность в работе с логикой и сценариями агентов, умение доводить задачи до результата.
Будет преимуществом:
-
опыт создания агентов в VAPI, Synthflow, Dify, LangChain Agents или других агентных фреймворках;
-
опыт troubleshoot’инга LLM-моделей и анализа ошибочного поведения AI-агентов;
-
знание Jinja, Markdown, YAML;
-
опыт работы с event-driven архитектурой;
-
участие во внедрениях AI- или ML-решений для бизнеса.
Мы предлагаем:
-
работу с проприетарной архитектурой e-агентов (не open-source, не типовой LLM-фреймворк);
-
тесное взаимодействие с продуктовой и инженерной командой;
-
возможность глубоко погрузиться в архитектуру AI-агентов и стать экспертом в кастомной агентной платформе;
-
удалённый формат работы;
-
участие в построении стандартов и best practices для партнёрской сети.
Ключевые навыки
- Python
- Markdown