Workflow-инженер (Prompt-engineer)
Вилка: 170 000 - 250 000 (KPI - по закрытым проектам)
Опыт: Middle+ - ​​​​​​​​​​​​​​Senior
Формат: Удалённо
Занятость: Full-time
Проектирование и разработка workflows:
Создание автоматизированных рабочих процессов с использованием drag-and-drop интерфейса Dify
Настройка различных типов узлов: LLM nodes, Tool nodes, HTTP Request nodes, Iteration nodes
Проектирование логики ветвления с использованием If/Else блоков и условных операторов
Интеграция и автоматизация:
Настройка интеграций с внешними системами через API и веб-хуки
Создание и настройка пользовательских инструментов через OpenAPI/Swagger
Работа с базами знаний и RAG-системами для повышения точности AI-ответов
Оптимизация и мониторинг:
Тестирование и отладка workflows от начала до конца
Мониторинг производительности и оптимизация процессов
Анализ метрик и логов для улучшения эффективности workflows

Необходимые технические навыки
Основные технологии:
Dify Platform: Глубокое понимание архитектуры Dify, типов узлов и возможностей платформы
API Integration: Опыт работы с RESTful API, GraphQL, веб-хуками и HTTP протоколами
No-Code/Low-Code: Навыки работы с визуальными конструкторами и платформами автоматизации
Генерация:
Reasoning: Знание специфики работы reasoning/no-reasoning моделей (o1, DeepSeek R1, thinking режимы)
Prompt Engineering: Владение продвинутыми техниками промпт-инжиниринга для многоступенчатой автоматизации
Chain-of-Thought: Создание цепочек рассуждений и последовательных промптов для сложных задач
Image Generation: Работа с моделями генерации изображений (DALL-E 3, Midjourney, Stable Diffusion, Flux.1)
Multimodal Integration: Интеграция текстовых и визуальных моделей в единые workflow-процессы
Multilingual Optimization: Оптимизация работы моделей на неанглийских языках, компенсация токенизационных ограничений
Output Formatting: Структурирование вывода в заданных форматах (JSON, XML, таблицы, отчеты)
Parameter Tuning: Настройка параметров генерации (температура, top-p, max tokens) для различных задач
Model Selection: Выбор оптимальных моделей под специфические задачи и языковые требования
Quality Control: Мониторинг качества генерации, A/B тестирование промптов, оценка производительности
Context Management: Управление контекстом и памятью в длинных диалогах и многоэтапных процессах
LLM: Экспертное понимание архитектуры и возможностей языковых моделей (GPT, Claude, Qwen, DeepSeek)
Языки программирования:
Python: Для создания пользовательских узлов и скриптов
JavaScript/TypeScript: Для фронтенд интеграций и веб-разработки
SQL: Для работы с базами данных и аналитики
Дополнительные инструменты:
n8n, Zapier, Make.com: Опыт работы с другими платформами автоматизации
Docker: Для деплоя и управления контейнерами
Git: Система контроля версий для управления кодом
Soft Skills и личностные качества
Аналитическое мышление:
Способность декомпозировать сложные бизнес-процессы на простые автоматизируемые шаги
Умение выявлять узкие места и оптимизировать workflows
Коммуникативные навыки:
Взаимодействие с различными отделами для понимания их потребностей
Способность объяснять техническую информацию нетехническим специалистам
Проектное управление:
Опыт планирования и выполнения проектов автоматизации
Навыки документирования процессов и создания технической документации
контакты: @firysh