AI Automation Engineer / Lead

Що робити

Проводити discovery-інтерв'ю з власником посади й переводити розмову у структуровану потребу.
Проєктувати роль на платформі comfy-agentic-workflow: конфігурація, доступи, межі відповідальності агента.
Розробляти нові skills і plugins там, де існуючого функціоналу платформи не вистачає.
Координувати з data/analytics-інженером метрики та KPI впровадження.
Впроваджувати ітеративно: перший quick win — за 1-2 тижні.

Практичний досвід з AI-агентними інструментами (Claude Code або аналогічні agent runtimes): SKILL.md-подібні інструкції, MCP-сервери/конектори, OAuth/service-account авторизація.
Інженерний бекграунд: підключення нових інструментів, API-документація, скрипти-адаптери, git/CI — не no-code рівень.
Впевнена робота з YAML і структурованими конфігураціями композиції (role/bundle-подібні патерни).
SQL для read-only запитів у BigQuery-подібних сховищах, базове розуміння DBT-подібного семантичного шару і data catalog.
Вміння провести інтерв'ю з керівником, включно з C-level, і структурувати потребу.