Системный аналитик/AI Skill Engineer

Мы строим систему AI-агентов, которая автоматизирует процессы тестирования программного обеспечения. В основе — **core-агент** с расширяемой архитектурой навыков (skills). Каждый навык агентизирует отдельный этап тестирования: от генерации тест-кейсов до приёмочного тестирования и анализа результатов. Мы ищем **AI Skill Engineer** — человека на стыке системного анализа, product ownership и технического проектирования AI-систем. Это не чистый разработчик и не чистый аналитик: это **продуктовый инженер навыков**, который ведёт навык от идеи до production и дальнейшего развития.

• Проводить интервью с владельцами предметных областей (доменными экспертами, QA-лидами, командами разработки), выявлять их реальные потребности в автоматизации и агентизации тестирования

• Отделять «хотелки» от реальной ценности: формулировать проблему, которую решает навык

• Фиксировать требования в виде бизнес-требований (БТ) и технического задания (ТЗ) к навыку — чётко, без двусмысленностей, с критериями приёмки

• Совместно с IT-лидом прорабатывать техническую реализацию: определять необходимые инструменты агента, выявлять доработки core-агента, проектировать последовательность шагов выполнения навыка

• Понимать архитектуру агента (системный промпт, контекст, инструменты, skill.md) и уметь принимать обоснованные проектные решения

• Оценивать ограничения и риски: что можно автоматизировать через навык «в лоб», где нужна более сложная оркестрация

• Самостоятельно разрабатывать файл `skill.md` — инструкцию для агента, описывающую: цель навыка, шаги выполнения, используемые инструменты, входные параметры, формат результата, edge cases и правила поведения агента

• Обеспечивать корректность, полноту и тестируемость навыка

• Итерировать навык на основе тестирования и обратной связи

• Формулировать чёткие задания на создание исполняемых скриптов, необходимых для работы навыка (интеграции с инструментами, вызовы API, обработка данных)

• Описывать ожидаемое поведение скриптов: входы, выходы, обработку ошибок, формат возвращаемых данных

• Проверять результат работы разработчика и давать корректирующую обратную связь

• Проверять готовый навык на соответствие исходным требованиям

• Проводить тестирование навыка: позитивные и негативные сценарии, граничные случаи, корректность вывода агента

• Фиксировать дефекты, добиваться их устранения, финально подтверждать готовность навыка к эксплуатации

• Выстраивать канал сбора обратной связи от пользователей навыков

• Анализировать паттерны ошибок, жалобы и пожелания — приоритизировать доработки

• Планировать и реализовывать итерации навыков, отслеживать метрики качества.

• **Опыт системного анализа или product ownership** от 2 лет: умение работать с заказчиками, выявлять требования, писать ТЗ и user stories

• **Практический опыт работы с LLM / AI-агентами**: понимание того, как работают промпты, инструменты агента, контекст, ограничения модели

• **Умение писать чёткую техническую документацию**: skill.md, ТЗ, критерии приёмки — всё должно быть однозначно читаемо и разработчиком, и агентом

• **Базовое понимание тестирования ПО**: знание этапов тестирования, видов тест-артефактов, процесса QA

• **Навыки промпт-инжиниринга**: понимание chain-of-thought, структурирования инструкций, работы с few-shot примерами

• **Коммуникативные навыки**: умение вести диалог с нетехническими экспертами предметных областей и одновременно — с разработчиками

• Опыт работы с MCP (Model Context Protocol) или аналогичными инструментальными протоколами для агентов

• Знание принципов agentic-архитектур: ReAct, Workflow, планирование, память агента

• Понимание CI/CD, опыт работы с API-интеграциями

• Базовые навыки Python или TypeScript — достаточные для чтения кода и написания прототипов скриптов

• Опыт в тест-автоматизации (Playwright, Selenium, pytest и т.п.)

• Системное мышление: способность видеть как детали, так и общую картину

• Инициативность: навык — это ваш продукт, вы отвечаете за него от идеи до результата

• Внимание к деталям: агент ведёт себя ровно так, как написано в навыке — неточность в инструкции = ошибка в продакшене

• Готовность к неопределённости: область молодая, готовых рецептов нет — нужно исследовать и экспериментировать.

• Стабильный оклад и социальная поддержка сотрудников

• Расширенный ДМС с первого дня работы для сотрудников и льготная медицинская страховка для близких

• Бесплатная подписка Прайм с возможностью шеринга (совместного использования) на трёх близких, скидки на продукты компаний-партнеров

• Корпоративная пенсионная программа

• Корпоративное обучение за счет компании

• реферальная программа для сотрудников: можно пригласить в команду знакомых профессионалов и получить вознаграждение до 100 тыс. рублей

• Официальное оформление с первого дня

• Корпоративный спортзал и скидки в спортзалы-партнеры

• Мощное железо, дополнительные мониторы и всё, что нужно для продуктивной работы

• Современный офис с системой «умный дом», зонами отдыха и balance-бордами

• Работу по Agile с лучшими из IT индустрии: 2000 продуктовых команд и возможность внутреннего перемещений.