4bill — це платіжна система для сайтів, мобільних додатків і сервісів, що працюють онлайн. Ми надаємо всі необхідні платіжні інструменти для зростання вашої конверсії. За останні 2 роки запустили бізнес в Європі, Азії, Латинській Америці, та продовжуємо розширювати свої представництва.
Шукаємо першу людину в команду по розвитку AI: ти працюватимеш напряму з керівником напряму та з різними відділами, зокрема з підтримкою, фінансами, HR і ризик-менеджментом.
Це роль для людини, яка сама доводить рішення від ідеї до стабільної роботи. Готових процесів і команди поруч поки немає, тож ти сам розбиратимешся в задачі, пропонуватимеш рішення, будуватимеш його і відповідатимеш за результат після запуску. Нас цікавлять автоматизації, якими люди щодня користуються на реальних даних, а не демо чи прототипи для презентацій.
Чим ти займатимешся:
Аналізуватимеш дані по мерчантах і платіжних методах, щоб знаходити, де ми втрачаємо конверсію, і будуватимеш AI-рішення та автоматизації для роботи з роутингом.
Розроблятимеш рішення на базі локальних моделей, які працюють з нашою внутрішньою базою даних.
Разом з командами розбиратимешся в процесах і складатимеш перелік того, що варто автоматизувати, з оцінкою ефекту та складності.
Визначатимеш, де справді потрібен AI, а де достатньо звичайної автоматизації чи скрипта.
Будуватимеш автоматизації на n8n (або Make, Zapier) з підключенням AI-моделей (Anthropic, OpenAI та інших).
Писатимеш на Python інтеграції з API, обробку даних і сервіси там, де no-code вже не вистачає.
Працюватимеш з даними через SQL: аналітика, звіти, перевірка результатів.
Будуватимеш бази знань для AI-асистентів команд, MCP-сервери та skills для безпечної роботи AI-інструментів із внутрішніми системами.
Досліджуватимеш і тестуватимеш локальні моделі для задач, де дані не можна передавати зовнішнім сервісам.
Створюватимеш Slack-ботів та інтегруватимеш автоматизації з Jira й робочими інструментами команд.
Для кожного AI-рішення налаштовуватимеш контроль якості: тестові набори, відстеження помилок моделі, перевірку після змін.
Вимірюватимеш ефект автоматизацій (скільки часу чи грошей вони заощаджують) і контролюватимеш вартість використання моделей.
Закладатимеш безпеку з самого початку: мінімально необхідний доступ до даних, розмежування прав за ролями, журналювання, робота з конфіденційною та фінансовою інформацією.
Підтримуватимеш запущені рішення: моніторинг, розбір збоїв, доопрацювання.
Писатимеш зрозумілі інструкції та допомагатимеш командам перейти на нові інструменти.
Аналізуватимеш готові сервіси на ринку та готуватимеш рекомендації з урахуванням можливостей і ціни.
Що для нас важливо:
Від 1 року комерційного досвіду побудови автоматизацій або інтеграцій, які ти будував сам і які працювали в реальних процесах компанії.
Кілька рішень, які ти довів до робочого стану й підтримував після запуску. На співбесіді попросимо розповісти про них детально: що автоматизував, як перевіряв, якого результату досяг, що ламалося.
Впевнений SQL: об’єднання, агрегації, аналітичні вибірки. Досвід аналізу даних для пошуку проблем і закономірностей.
Python на рівні самостійного написання коду: інтеграції з API, обробка даних, обробка помилок. Використання AI-асистентів для кодингу вітається, але ти маєш розуміти й контролювати код, який вони пишуть.
Досвід інтеграції LLM у робочі процеси: промпти, структурований вивід, виклик інструментів, обробка помилок моделі.
Практика перевірки якості відповідей моделі: тестові набори, порівняння до і після змін.
Впевнена робота з n8n або аналогічною платформою.
Досвід створення власних API або вебхуків.
Розуміння основ безпеки: секрети, права доступу, робота з персональними даними.
Самостійність: вміння розбити задачу, розставити пріоритети й прийти з готовим рішенням.
Англійська на рівні вільного читання технічної документації.
Готовність до повної зайнятості.
Буде великим плюсом:
Досвід з RAG, векторними базами та базами знань.
Досвід з локальними моделями (Ollama, vLLM а
