Про Cargofy
Cargofy будує Logistics OS powered by AI workers — операційну систему для вантажної логістики, у якій Digital Workers виконують конкретні робочі процеси для shipper- і carrier-команд.
Наші AI-рішення працюють із реальними операційними даними, документами, повідомленнями та зовнішніми системами. Вони мають виконувати задачі надійно, залишати audit trail, передавати винятки людині та давати вимірюваний бізнес-результат.
Кого ми шукаємо
Шукаємо Strong Junior+ / Middle AI Agent Engineer, який буде перетворювати логістичні процеси на production-ready Digital Workers. Це інженерна роль повного циклу: від розбору живого бізнес-процесу до агента, який працює в production — і ти відповідаєш за те, як він поводиться після запуску, а не тільки до.
Це роль для тих, хто хоче будувати агентів, які реально працюють, а не живуть у демо. Твої Digital Workers будуть щодня виконувати справжні задачі для shipper- і carrier-команд — з реальними даними, реальними винятками і вимірюваним бізнес-результатом.
Що ти будеш робити
Досліджувати shipper- і carrier-workflows разом із product та operations командами.
Перетворювати процеси на чітку архітектуру: trigger → context → decision → action → verification → exception/human approval.
Розробляти Digital Workers для onboarding, документів, комунікації, LoadHub, пошуку й обробки джерел та інших логістичних сценаріїв.
Писати й підтримувати skills, tools, prompts, memory/state logic та agent workflows.
Інтегрувати агентів із Cargofy, CRM/TMS, Odoo, email, календарями, месенджерами, документами та зовнішніми API через REST, webhooks або MCP.
Використовувати Claude Code та Codex у щоденній розробці.
Додавати structured outputs, валідацію, idempotency, retries, permissions і human-in-the-loop approvals.
Будувати evals та regression tests для поведінки агентів.
Налаштовувати observability: логи, traces, метрики, alerting, watchdogs та incident runbooks.
Деплоїти й підтримувати production workloads у Linux-середовищі.
Розбирати production incidents, знаходити root cause, випускати fix і не допускати повторення проблеми.
Про тебе
Комерційний або переконливий hands-on досвід у software engineering; орієнтир — Strong Junior+ / Middle.
Впевнене володіння Python або TypeScript/Node.js.
Практичний досвід із LLM API та agentic workflows: OpenAI, Anthropic або open-source models.
Приклади створених агентів, automation workflows або AI-powered products, які можна показати й технічно пояснити.
Розуміння agent loop, tools, skills, state, short- і long-term memory, permissions та communication channels.
Досвід інтеграцій через REST API, webhooks, OAuth, queues або MCP.
Розуміння structured outputs, schema validation, retries, idempotency та error handling.
Уміння тестувати LLM-системи: datasets, expected behavior, regression evals, failure cases.
Git, SSH, Linux, Docker, systemd, cron, journalctl та базова production-діагностика.
Вміння читати логи, локалізувати проблему, випускати fix і перевіряти результат у production.
Здатність швидко перевіряти гіпотези: робочий результат або чіткий висновок протягом дня, коли scope це дозволяє.
Англійська, достатня для технічної документації та роботи з міжнародними продуктами й API.
Буде плюсом
Досвід у logistics, supply chain, TMS, freight або document-heavy operations.
Досвід із workflow engines, background jobs, event-driven systems та message queues.
Практика з RAG, embeddings, hybrid search, Qdrant або іншими vector databases.
Досвід із observability stack, tracing, LLM cost/latency monitoring або self-hosted inference через Ollama, llama.cpp чи vLLM.
Розуміння data privacy, tenant isolation, secret management та досвід створення reusable templates або developer tooling.
Чому Cargofy
Ти працюєш з реальними агентами в production, а не білдиш «в стіл» — твоїм кодом користуються тисячі логістичних компаній
Робота на передовій applied AI — наші агенти роблять реальні дзвінки, домовляються про реальні ставки і ведуть реальні перевез
