AI-лаборатория внутри крупнейшего в РФ дилера по продаже авто с пробегом. Строим AI-ядро, которое оцифрует и автоматизирует работу автодилера: от первого сообщения в чате до сделки в салоне.
Это стартап внутри большого бизнеса. У нас реальные клиенты, реальные салоны и реальные данные с первого дня, но процессы, скорость и уровень ответственности стартаповые.
Что строим:
- Голосовые AI-агенты. Боты для звонков и классифайдов: разговаривают с клиентами, назначают встречи, ищут машины под выкуп и сами заполняют CRM
- AI-native CRM. CRM, которую не нужно заполнять руками: данные приходят из звонков, чатов и живых разговоров
- Смарт-бейдж для салона и другую переферию Менеджер общается с клиентом, бейдж пишет и транскрибирует диалог, система делает саммари в CRM и в реальном времени подсказывает менеджеру через микронаушник
Чем ты будешь заниматься:
У нас нет чёткого разделения на «ML», «бэкенд» и «интеграции». Ты берёшь задачу и доводишь её до работающего результата, например:
- собираешь голосовой стек end-to-end (STT → LLM → TTS) и борешься за задержку, качество распознавания в шумном зале, диаризацию и длинные диалоги
- строишь пайплайны LLM-агентов: промпты, tool use, оценка качества, eval-наборы
- интегрируешься с телефонией, CRM, классифайдами и внутренними системами дилера
- пишешь бэкенд и стриминг аудио (WebSocket, WebRTC, VAD, barge-in)
- работаешь с железом: микрофоны, гарнитуры, ESP32 и подобное
- быстро собираешь PoC, проверяешь на реальных менеджерах и клиентах, выкидываешь или доводишь до продакшена
Как мы работаем:
- AI-first разработка. Claude Code, Codex — основной рабочий инструмент, а не игрушка. Ждём, что ты умеешь с ними работать: декомпозировать задачу, давать агенту контекст, ревьюить сгенерированный код и не тонуть в нём. Именно за счёт этого маленькая команда делает большой объём работы
- Скорость важнее идеальности. PoC за дни, а не за кварталы. Часто переключаемся между проектами
- Ownership. Нет менеджера, который распишет таску по шагам. Есть проблема клиента, и ты сам решаешь, как её закрыть
- Близко к пользователю. Мы работаем прямо в большом салоне. Выгрузил правку - сразу идешь тестить с живыми клиентами и сотрудниками
Что важно:
- Опыт построения LLM-агентов и пайплайнов (любой фреймворк или свой код)
- Понимание STT-моделей (Whisper и аналоги), опыт работы с аудио и текстом
- Уверенный Python и умение написать сервис, а не только ноутбук
- Активное использование AI-инструментов для разработки в повседневной работе
- Самостоятельность и комфорт в неопределённости
Будет плюсом:
- Realtime-аудио и протоколы: WebRTC, WebSocket, VAD, barge-in
- Телефония (SIP, Asterisk, облачные АТС)
- Железо: микрофонные массивы, стриминг голоса с устройств, ESP32/Arduino, IoT
- Базовый CV
- Свои пет-проекты с голосовыми агентами или AI-продуктами (покажи!)
Что предлагаем:
- До 200 000 ₽ на руки
- Прямая работа с фаундерами, быстрые решения без бюрократии
- Продукт с реальными пользователями и данными крупной дилерской сети
- Корпоративные мероприятия с Бастой и другими селебрити
- Международное масштабирование
- Работа преимущественно в офисе (Калужское шоссе, 21-й километр, д.3)
Похожие вакансии
Опыт работы с OpenClaw, Hermes Agent или другими средами создания и запуска ИИ-агентов. Знакомство с MCP, LangGraph, LangChain, LlamaIndex...
Ищем прикладного AI-инженера для работы напрямую с основателем компании. Требуется минимум 3 года опыта в backend-разработке.
Знания Python: ООП, asyncio, типизация, отладка. PHP. Практический опыт с LLM API: промптинг, function calling, стриминг, оценка качества, контроль расходов.
Уверенное владение Python (типизация, асинхронность, ООП, работа с API). Опыт с основными ML-библиотеками: PyTorch / TensorFlow, HuggingFace Transformers, LangChain / LlamaIndex.
Желание учиться и высокая скорость работы — ключевые качества. Не требуется знать всё: требуется стремление разбираться, потому что во многом за...
