Добрый день!
Ищу специалиста/тимлида для настройки end-to-end процесса поиска и квалификации покупателей и продавцов энергетического угля с использованием ChatGPT/LLM-агентов, n8n, ИИ-кол-центра и интеграций с CRM. Проект - на русском/английском с точечной локализацией на турецкий и хинди. Рынки: Турция, Индия, Индонезия (с расширением на MENA/SEA/LATAM).
Формат занятости: проект (6-8 недель пилот) с возможностью продления на поддержку.
Локация: удалённо.
Конфиденциальность: обязателен NDA.
Цель
Стабильный поток квалифицированных лидов покупателей (ТЭЦ, цемент, металлургия, трейдеры) и продавцов (шахты/разрезы/трейдеры) термоугля.
Автоматический матчинг заявок и офферов по спецификациям (GAR/NAR, зольность, S, влажность, фракция), логистике (FOB/CFR/CIF/DAP), объёмам и окнам отгрузки.
Встроенный комплаенс (санкции/PEP/негативные новости) и антириск-чек-листы.
Задачи специалиста
Спроектировать архитектуру и собрать воркфлоу в n8n: сбор лидов → обогащение → комплаенс → мультиканальная коммуникация (e-mail/Telegram/звонки) → квалификация → матчинг → документы (LOI/ICPO/SCO/SPA) → алерты/KPI.
Настроить и обучить LLM-агентов:
Sourcing Agent (парсинг источников, энричмент).
Qualification Agent (диалоги/формы, автозаполнение карточек).
Matching & Pricing Agent (сопоставление по допускам и оценка CFR/CIF).
Compliance Agent (санкции/новости/красные флаги).
Deal Desk Agent (генерация шаблонов ICPO/SCO/SPA, письма/скрипты).
Внедрить ИИ-кол-центр (TTS/STT, автодозвон, IVR, запись/транскрипция, резюме звонка, задачи в CRM).
Поднять CRM/данный хаб (HubSpot/Pipedrive/Airtable + PostgreSQL/pgvector): схемы companies/contacts/buy_requests/sell_offers/routes/deals/compliance/calls_messages.
Настроить RAG-базу знаний: спецификации, шаблоны документов, FAQ по LC/SBLC/DP, портовые ограничения, возражения.
Сделать дашборды KPI и SLA-алерты (Metabase/Looker Studio/встроенные).
Безопасность: разграничение прав, логирование, хранение PII, резервные копии.
Технологический стек (желателен опыт не менее 1-2 лет в каждом блоке)
Оркестрация: n8n (или Make/ Airflow как плюс).
LLM: OpenAI/ChatGPT, prompt-design, функции/инструменты, RAG (pgvector/FAISS).
Телефония: Voximplant/Twilio/Asterisk-SIP, TTS/STT, webhooks.
CRM/БД: HubSpot/Pipedrive/Airtable, PostgreSQL, Redis (очереди), S3/MinIO (файлы).
Интеграции: e-mail, мессенджер Business API/провайдеры, Telegram Bot API, веб-формы/лендинг.
BI/мониторинг: Metabase/Looker Studio, Grafana/Prometheus (по желанию).
Compliance: базовые провайдеры санкционных списков/PEP/адверс-ньюс (или собственные пайплайны).
Ожидаемые результаты и артефакты
Описанная архитектура и BPMN/схема потоков.
Рабочие n8n-воркфлоу: Lead_Scrape, Enrich_KYC, Auto_Sequence, Call_Transcribe_Tag, Match_Price, Deal_Docs, Alerts_SLA.
Набор LLM-промптов/ролей агентов, RAG-корпус и инструкции по дообучению.
Настроенный ИИ-кол-центр с базовыми скриптами (RU/EN).
CRM со схемой данных, карточками и автозаполнением полей из диалогов.
Дашборды KPI (лидоген, квалификация, матчинг, скорость цикла, комплаенс).
Документация (README, схемы, переменные окружения, инструкции эксплуатации).
Требования
Реальные кейсы запуска LLM-агентов и/или ИИ-кол-центров, интеграции с CRM и n8n.
Уверенный SQL/PostgreSQL, базовый Python/JS для функций в n8n.
Понимание ВЭД/Инкотермс, документооборота (LOI/ICPO/SCO/SPA), платежей (LC/SBLC/DP).
Практика в комплаенсе/санкционных фильтрах или готовность быстро внедрить пайплайн.
Самостоятельность, прозрачный мэнеджмент задач, документация.
Как откликнуться
Коротко о релевантных проектах (2-3 примера, роли и результаты).
Какие части стеков вы возьмёте на себя полностью, где потребуется помощь.
Предложите архитектуру на 1-2 страницы (текст/схема) и список интеграций.
Оценка сроков по этапам и фикс-прайс пилота + ставка на доработки/поддержку.
Ваши условия по ИИ-провайдерам/лимитам (бюджет токенов/минут голоса).
Портфолио/репозиторий (если есть), часовой пояс и доступность по времени.