Стажер AI-автоматизации (Go + LLM)
"МТС", Работа в IT
60 000 ₽ за месяц, до вычета налогов
Опыт работы: не требуется
Полная занятость
График: 5/2
Формат работы: удалённо
Чем предстоит заниматься
•Собирать автоматизации в LangFlow и n8n: RAG-пайплайны, боты, цепочки обработки документов и интеграции
•Писать интеграционный код на Go: обвязка LLM API (OpenAI, Anthropic), вебхуки, REST API, работа с PostgreSQL/Redis
•Быстро собирать MVP внутренних инструментов, ботов или парсеров в срок 2–3 дня
•Настраивать работу с LLM-провайдерами: промптинг, structured outputs, function calling, оценка качества ответов
•Реализовывать собственный проект от идеи до продакшена: находить внутреннюю проблему, предлагать решение и запускать его
•Проводить исследовательские задачи: сравнивать подходы (LangFlow vs n8n vs самописный код, разные модели) с выводами для команды
•Предлагать и прототипировать фичи для самописного продукта (новые типы нод, улучшение UX/DX)
•Обеспечивать безопасность: хранить ключи в env-переменных, соблюдать rate limits и не отправлять чувствительные данные во внешние API без разрешения
Наши пожелания к кандидатам
•Go на уровне Junior: понимание горутин, каналов, HTTP-клиентов/серверов, JSON, go modules и работы с контекстом
•Опыт с LLM: практика работы с OpenAI/Anthropic API или локальными моделями, знание концепций RAG, embeddings, токенов
•Low-code инструменты: опыт работы с LangFlow или n8n (или способность освоить их в первую неделю)
•Git: уверенное владение ветками, PR и осмысленными коммитами
•Автономность: умение гуглить, читать документацию на английском, доводить задачу до конца без микроменеджмента
•Критичность к коду: обязательная проверка и понимание AI-сгенерированного кода перед запуском («AI написал — я задеплоил» не работает)
•Английский язык: уровень чтения технической документации достаточен для самостоятельной работы с API и инструментами
•Опыт проектов: наличие хотя бы одного проекта с использованием LLM API или low-code автоматизаций (пет-проект или учебный)
