Стажировка дает практический опыт с современными LLM-инструментами и запуском проектов, но широкий круг задач и быстрые сроки для MVP могут быть непростыми для начинающего специалиста.
Кликните для подробной информации
Широкая зона ответственностиАктуальный стекФокус на ИИЗапуск в продакшен
Оценка от Hirify AI
Мэтч & Сопровод
Покажет вашу совместимость и напишет письмо
Создать профиль и узнать мэтч
Описание вакансии
TL;DR
Стажер AI-автоматизации (Go + LLM): Разработка внутренних автоматизаций, ботов, RAG-пайплайнов и интеграций с LLM API с акцентом на Go, low-code-инструменты LangFlow и n8n, а также прототипирование MVP. Фокус на создании собственного проекта от идеи до продакшена, оценке качества ответов моделей, исследовании подходов и безопасной работе с чувствительными данными.
#intern #100k #удаленка
"МТС", Работа в IT Стажер AI-автоматизации (Go + LLM)
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)
Показать контакты
🔥
Будьте осторожны: если работодатель просит войти в их систему, используя iCloud/Google, прислать код/пароль, запустить код/ПО, не делайте этого - это мошенники. Обязательно жмите "Пожаловаться" или пишите в поддержку. Подробнее в гайде →