Стажер AI-автоматизации (Go + LLM)
Оценка ИИОтличный старт для новичка в топовой российской IT-компании. Четко очерченный стек (Go + LLM) является крайне перспективным направлением, а фиксированная оплата для стажера выглядит адекватно.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция начального уровня, ориентированная на стажеров. Основная сложность заключается в необходимости сочетать базовые знания Go с инструментами low-code автоматизации (n8n, LangFlow).
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная зарплата в 60 000 рублей является стандартной и конкурентоспособной для оплачиваемых стажировок в крупных российских бигтех-компаниях (МТС, Яндекс, Сбер). Это соответствует рыночному уровню для позиций уровня Intern/Junior, где основной ценностью является обучение и опыт.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Стажер AI-автоматизации (Go + LLM) / "МТС", Работа в IT
*🗺* Москва.
60000 - 60000 RUR
Обязанности:
- Собирать автоматизации в LangFlow и n8n: RAG-пайплайны, боты, цепочки обработки документов и интеграции.
Требования:
- Go на уровне Junior: понимание горутин, каналов, HTTP-клиентов/серверов, JSON, go modules и работы с контексто…
*➡* Откликнуться
Вакансии │ Стажировки │ За рубежом │ Удалёнка │ БИГТЕХ │ Мероприятия │ По всему миру │ IT и DIGITAL
*🐣* Софи - первый ai ассистент для автооткликов и поиска работы.
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Go
- LLM
- LangFlow
- n8n
- RAG
- JSON
- HTTP
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка базовых знаний Go, необходимых для написания микросервисов и интеграций.
Расскажите, как работают горутины и в каких случаях стоит использовать каналы для взаимодействия между ними?
Важно понимать, как кандидат управляет жизненным циклом запросов в Go.
Для чего используется пакет context в Go и как передать сигнал отмены в дочернюю функцию?
Обязанность включает сборку RAG-пайплайнов, поэтому важно понимать теорию.
Что такое RAG (Retrieval-Augmented Generation) и из каких основных этапов состоит этот процесс?
Вакансия предполагает работу с n8n и LangFlow.
Был ли у вас опыт работы с low-code инструментами или визуальными конструкторами логики? Если нет, как вы подходите к изучению новых инструментов автоматизации?
Проверка навыков работы с внешними API, что критично для интеграций.
Как бы вы реализовали на Go простой HTTP-клиент для получения данных из внешнего JSON API?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
