AI Delivery Manager
Spaceplace — украинский AI-стартап, который ищет AI Delivery Manager для ведения нескольких внедрений AI-платформы у клиентов одновременно. Нужно проводить discovery, писать спецификации и тест-кейсы, настраивать агентов и интеграции с CRM/ERP, запускать пилоты и сопровождать go-live. Требуют от 3 лет в delivery/внедрении/аналитике, практический опыт с LLM, умение работать с API и вебхуками, украинский и английский C1+. Предлагают $3000–4500 в месяц на B2B-контракте, удалённо из Европы, с возможностью получить equity через 6 месяцев.
Отклик отправляется на сайте источника. Регистрация в Taylor для перехода не нужна.
Эта вакансия платит больше рынка
На 25% выше медианы Data/ML по 74 вакансиям за 90 дней, рынок — Международные (USD); город и грейд вакансии не учтены.
Что предстоит делать
<p><strong>О нас:</strong> <br>Spaceplace — украинский AI-стартап, создающий Enterprise Intelligence Platform: новое поколение корпоративного программного обеспечения, в котором искусственный интеллект становится неотъемлемой частью работы компаний. Мы создаём единую интеллектуальную среду, объединяющую корпоративные знания, данные, бизнес-контекст и AI-агентов, помогая каждому сотруднику и всей организации думать, анализировать и действовать эффективнее. Наша цель — переосмыслить то, как компании будут работать в эпоху AI, и создать глобальный продукт, который станет интеллектуальной основой бизнеса будущего.<br><br><strong><strong>О роли:</strong></strong> <br>Мы ищем сильного, опытного AI Delivery Manager, способного успешно вести несколько AI-проектов и одновременно управлять отношениями с несколькими клиентами.<br>Вы будете отвечать за каждое внедрение с того дня, когда оно уходит из продаж, до того дня, когда оно работает в бизнесе клиента, ведя <nobr>2–3</nobr> проекта одновременно. Типичное внедрение занимает <nobr>5–10 недель.</nobr> Это новая роль, поэтому вы будете формировать то, как мы внедряем, в той же мере, в какой вы внедряете.<br><br><strong><strong>Ваши будущие обязанности:</strong></strong> <br>Понять бизнес</p><ul><li>Проводить discovery с владельцами, менеджерами и линейным персоналом клиента: как на самом деле работают продажи, сервис и операционная деятельность, а не так, как это показано на оргсхеме.</li><li>Собирать и очищать источники: прайс-листы, документы, поля CRM, записи звонков, политики. Персональные данные анонимизируются до того, как покинуть клиента.</li><li>Составлять карту ролей, процессов, данных и правил и выявлять то, чего не хватает, прежде чем это заблокирует разработку.</li></ul><p>Превратить это в план разработки</p><ul><li>Писать спецификации, по которым работают инженеры: сценарии, маппинг полей, требования к интеграциям и места, где должен вмешаться человек.</li><li>Писать тест-кейсы, определяющие, что значит «хорошо» для каждого workflow и рабочего пространства роли.</li><li>Согласовывать объём работ с клиентом в письменной форме. После этого каждое изменение проходит через короткую письменную заметку об изменении.</li></ul><p>Настраивать и подключать</p><ul><li>Настраивать агентов и рабочие пространства ролей на нашей платформе; загружать знания и правила.</li><li>Совместно с инженерами подключать интеграции с CRM, ERP, телефонией и мессенджерами. Самостоятельно вызывать API и читать payload вебхуков, чтобы знать, что всё работает, прежде чем кто-либо пообещает дату.</li><li>Проверять качество и стоимость на тестовых прогонах до того, как клиент что-либо увидит.</li></ul><p>Тестировать и запускать</p><ul><li>Проводить пилотное тестирование с собственным персоналом клиента на их реальных кейсах и превращать их обратную связь в исправления.</li><li>Отвечать за запуск: приёмка клиентом, отчёт о качестве при передаче и поэтапное развёртывание на большее число команд.</li><li>Обучать людей клиента: менеджеров в их рабочих пространствах, администраторов в настройках.</li></ul><p>Вести несколько внедрений одновременно</p><ul><li>Держать план и сроки по каждому из них и отправлять каждому клиенту короткий письменный статус каждую неделю.</li><li>Проводить еженедельный цикл настройки после запуска и отчитываться о том, что изменилось по сравнению с тем, как бизнес работал раньше.</li></ul><p>Улучшать то, как мы внедряем</p><ul><li>Поддерживать delivery playbook в актуальном состоянии: шаблоны, чек-листы и уроки из каждого внедрения.</li><li>Передавать то, что вы видите на местах, обратно в продукт: повторяющиеся запросы, недостающие функции, паттерны, которые можно переиспользовать.</li></ul><p><strong><strong>Ваши профессиональные качества:</strong></strong></p><ul><li>Минимум 3 года в delivery, внедрении, бизнес-анализе, customer success или консалтинге.</li><li>Практический опыт запуска чего-либо с LLM, даже небольшого.</li><li>Умение вызвать API, прочитать payload вебхука и написать короткий скрипт.</li><li>Чёткая, лаконичная письменная коммуникация; вы фиксируете договорённости в письменной форме.</li><li>Умение сохранять спокойствие, когда несколько клиентов тянут одновременно, и понимать, что делать в первую очередь.</li><li>Украинский (родной) и английский (C1+).</li><li>Проживание в Европе, комфортная работа по киевскому времени.</li></ul><p><strong><strong>Будет плюсом:</strong></strong></p><ul><li>Практическая работа с CRM (Bitrix24, Salesforce, Creatio), IP-телефонией (Binotel, Ringostat) или API мессенджеров (Telegram, Viber, WhatsApp)</li><li>Базовый SQL или опыт написания evaluations или тест-сьютов для вывода LLM</li><li>Знание операционной деятельности в сфере недвижимости, здравоохранения или ритейла</li><li>Польский или другой язык ЕС</li><li>Работа в компании на ранней стадии</li></ul><p><strong>Что мы предлагаем для вашего успеха:</strong></p><ul><li>Компенсация: $3,000–4,500 в месяц в зависимости от опыта.</li><li>Контракт B2B, удалённо из любой точки Европы.</li><li>Разговор об опционе через 6 месяцев.</li><li>Старт в ноябре 2026 года.</li><li>Ежедневная работа с основателями Spaceplace: то, что вы узнаёте на местах, меняет продукт.</li><li>Сквозной обзор AI-внедрений в нескольких отраслях, от первой встречи с клиентом до измеримых результатов.</li></ul><p><strong>Наш процесс найма:</strong></p><ul><li>Заявка. Отправьте своё CV и одну вещь, которую вы создали с помощью LLM: ссылки, репозитория или скриншота достаточно. Это расскажет нам больше, чем CV.</li><li>Вводный звонок, 30 минут, с Ihor. Ваш опыт, роль, ваши вопросы.</li><li>Практическое задание, около 3 часов, дома. Вы получаете анонимизированный бриф от клиента, похожего на реального. Вы пишете одностраничную спецификацию и 10 тест-кейсов и проверяете образец вебхука. Никаких каверзных вопросов.</li><li>Финальный звонок с основателями. Вы проводите нас по заданию, и мы говорим о том, как вы бы вели свои первые внедрения. Оффер следует в течение недели.</li></ul><p>Готовы стать частью Spaceplace? Смело отправляйте нам своё CV. Мы будем рады приветствовать вас в команде!</p> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/devlight/vacancies/377646/#reply-btn-id">Откликнуться на вакансию</a> </div>
Стек и инструменты
Сколько платят вам?
Анонимно укажите, сколько вы получаете как Data/ML-специалист, — сразу покажем, в скольких вакансиях платят меньше. А из ответов сложится зарплата, которую платят на деле, а не обещают.
Подходит ли вам эта вакансия?
Зарегистрируйтесь и загрузите резюме — посчитаем % совпадения с этой вакансией, подсветим сильные стороны и что стоит подтянуть
Похожие вакансии
6 вакансийAI Delivery Manager
Украинский AI-стартап Spaceplace ищет AI Delivery Manager, который будет вести 2–3 внедрения AI-платформы у клиентов одновременно — от discovery и написания спецификаций до настройки агентов, интеграций с CRM/ERP и запуска в продакшн. Нужен опыт от 3 лет в delivery/внедрении/бизнес-анализе, практический опыт работы с LLM, умение вызывать API и читать webhook, свободный английский (C1+). Предлагают $3000–4500 в месяц по B2B-контракту, удалёнку из Европы и разговор об опционе через полгода.
AI Engineer (TypeScript)
~2 247 803 ₸ оценка по стеку, все рынки
Нужен AI-инженер на TypeScript для долгосрочного продукта американской компании в сфере налоговых льгот. Задача — строить мультиагентные пайплайны извлечения данных из документов, интегрировать ML-предсказания и надёжно разделять вероятностный вывод ИИ и детерминированную логику расчётов. Требуют 5+ лет коммерческой разработки, сильный TypeScript/Node.js, опыт с LLM-фичами в проде, React/Next.js и PostgreSQL, свободный английский. Предлагают полностью удалённую работу, прямую работу с CTO и компенсацию выше рынка с KPI-бонусом.
AI инженер
~1 691 438 – 3 157 350 ₸ оценка
Applefy ищет AI-инженера для проекта AI-агента поддержки клиентов для e-commerce компании. Нужно строить агента, который отвечает по базе знаний клиента, подтягивает данные о заказах и аккаунтах и передаёт диалог людям в Zendesk с полным контекстом. Требуется 4+ года бэкенд-опыта с сильным Python (FastAPI), опыт LLM в продакшене, RAG и интеграций с REST API, а также понимание GDPR. Предлагают полностью удалённую работу с гибким графиком, 20 дней оплачиваемого отпуска и 10 дней больничных.
AI Software Architect / Старший AI инженер
~2 247 803 ₸ оценка по всем рынкам
Solid Software ищет архитектора AI-решений / старшего AI-инженера, который будет проектировать и запускать в продакшн системы на базе LLM: RAG, агентные воркфлоу, вызов инструментов, оценка качества и мониторинг. Нужен опыт 10+ лет в разработке ПО, из них 5+ лет с LLM и генеративным AI, сильный Python, знание LangGraph/LangChain и подобных фреймворков, а также Docker, Kubernetes и облака (в первую очередь GCP). Предлагают удалённую работу с гибким графиком, MacBook Pro, менторство, оплату профессиональных мероприятий и спорта, дружную команду без бюрократии.
Data Engineer
~2 247 803 ₸ оценка по всем рынкам
Нужен опытный Data Engineer для построения и поддержки платформы данных рекламной компании: батч-пайплайны на миллиарды строк, модели данных, сервисы на Python и REST API. Требуется 7+ лет опыта, экспертный SQL, Spark/Databricks, Airflow, Redshift и AWS, а также умение общаться с командами в США. Работа удалённая, с пересечением по времени 11:00–20:00 EEST.
Старший Data Scientist
~2 247 803 ₸ оценка по всем рынкам
Нужен старший дата-сайентист в новую команду, которая упрощает и оптимизирует крупномасштабные системы аналитики и детекции в кибербезопасном продукте. Работа не про классический ML: придётся разбираться в сложной rule-based логике, потоках данных и пайплайнах, проводить исследовательский анализ и предлагать упрощения без потери качества детекции. Требуют 5+ лет в Data Science или аналитике, уверенные Python и SQL, инженерное мышление и английский Upper-Intermediate; предлагают удалёнку или гибрид, международную команду и влияние на процессы с самого старта.