AI engineer in e-commerce

Internet Revolution — e-commerce компания полного цикла. Мы сами исследуем спрос, разрабатываем товары, производим их в Китае, ввозим в Россию, управляем ВЭД, логистикой, складами, аналитикой, ассортиментом и продажами. Мы строим компанию, которая умеет быстро находить спрос, запускать товары и масштабировать продажи через сложную операционную систему. Сегодня у нас 40 000 заказов в сутки и 1 млрд рублей в заказах в месяц. Следующий этап — рост x10 и перенос нашей бизнес-модели на новые международные рынки.

• AI Engineer должен находить участки, которые сегодня требуют человека, таблиц, браузера и десятков повторяющихся действий, и превращать их в автоматизированные процессы, сервисы или AI-агентов.
• Анализ новых маркетплейсов и категорий, поиск быстрорастущих товаров и ниш.
• Сбор и нормализация данных из маркетплейсов и внешних источников, конкурентная аналитика.
• Поиск аналогов товара и поставщиков, AI-агенты для запросов цен и коммуникации с фабриками.
• Расчёт полной стоимости поставки и потенциальной прибыльности товара.
• Анализ отзывов и поиск возможностей для улучшения продукта.
• Генерация и локализация карточек товара под разные страны и площадки.
• Автоматизация рекламы и регулярной операционной работы.
• Интеграция маркетплейсов, ERP, CRM и аналитических систем; внутренние инструменты и AI-интерфейсы для сотрудников.
• Product Hunter: система, которая находит перспективные товары, ищет аналоги, считает экономику и помогает принять решение о запуске.

• Нам интересен инженер, который уже внедрял AI-системы в реальные бизнес-процессы и может рассказать не только об используемых технологиях, но и о результате.
• Нужен сильный инженер, способный самостоятельно довести решение от идеи до production.
• Python и SQL/PostgreSQL.
• API и интеграции со сторонними сервисами.
• Асинхронная разработка, очереди и фоновые задачи.
• Построение data pipelines.
• Docker, Git/CI/CD и работа с облачной инфраструктурой.
• Практический опыт работы с LLM API.
• Умение оценивать качество AI-систем, обрабатывать ошибки и контролировать стоимость их работы
• Structured output, tool calling, агенты и agentic workflows.
• RAG и embeddings.
• MCP, browser automation и мультимодальные модели.
• Инструменты мониторинга и отладки AI-систем: Langfuse или аналоги
• Product thinking.
• Сначала понять проблему бизнеса и только потом выбирать технологию.
• Ownership.
• Самостоятельно находить и обосновывать задачи, не ждать детального ТЗ и проходить путь: проблема → исследование → прототип → интеграции → production → измерение результата
• Нам ближе за неделю собрать первую рабочую версию и проверить её на реальном процессе , чем три месяца проектировать идеальную архитектуру.
• Умение работать с неопределённостью.
• На новом рынке заранее неизвестны все API, источники данных и ограничения площадок. Нужно самостоятельно исследовать среду и находить рабочий путь.
• Business curiosity.
• Должно быть интересно разбираться: как работает marketplace, из чего складывается прибыль товара, как устроены закупки и реклама, где возникает ручной труд и чем рынки отличаются друг от друга.
• Будет плюсом: E-commerce, маркетплейсах и международной торговле; Закупках, поиске поставщиков, логистике и управлении цепочками поставок; Fintech, adtech, travel или SaaS с большим количеством интеграций; Внутренних продуктах для автоматизации и компаниях с большим объёмом ручных операций

• Полную занятость, удалённую работу, официальное оформление и полностью белый доход.
• Команду открытых коллег, которые готовы помочь и заинтересованы в общем результате. В каждом направлении есть эксперты, которые помогут разобраться в процессах. В ИТ-блоке — разработчики, дата-инженеры, ML-специалисты и DevOps.
• Бюджеты на AI-сервисы и инфраструктуру, доступ к необходимым данным, системам и экспертизе команды.
• Задачи международного масштаба: участие в выходе на новые рынки и задачи по автоматизации на разных этапах e-commerce — от поиска товара до операционного управления.