Стажёр AI-разработчик

Описание

В AGIMA есть внутренний R&D, который собирает AI-инструменты для команды и продуктов компании. Сейчас ищем в команду стажёра-вайбкодера. Full-stack-задачи бывают и на бэке, и на фронте, иногда в одном тикете. Точно понадобится — голова, любопытство и привычка доводить дело до прода с помощью AI-агентов. Точно не понадобится — глубокая специализация в одной области.

Обязанности

• писать интеграции AI-агентов с корпоративными системами
• допиливать внутренние сервисы: авторизация, логирование, личные кабинеты, дашборды
• собирать лендинги и продуктовые страницы из готовых блоков под брендбук
• делать UI поверх AI-сервисов: дашборды, плагины для мессенджера, обучающие интерфейсы
• поднимать сервисы в нашей инфраструктуре, привязывать домены, чинить мониторинг
• конкретный микс задач под ваши сильные стороны и интересы, а слабые прокачаем с менторами

Требования

• ваше знакомство с LLM-харнесом (Claude Code / Codex / VS Code + Claude Code extension): понимаете, что такое контекст, скиллы, sub-agents, MCP. Если на эти слова не реагируете — пока рано
• базовый код: можете прочитать чужой Python / JS / TS-сервис, разобраться и внести изменение
• Linux, Docker, Git на уровне «не теряюсь в терминале»
• самостоятельность как принцип: задачу декомпозируете и двигаете сами, ментор — для архитектурных вопросов и ревью, а не для пошагового сопровождения
• английский на уровне чтения документации

Будет плюсом

• Next.js / React / TypeScript, Tailwind, shadcn/ui
• Python / Node.js на уровне «писал свои сервисы»
• n8n, DeepResearch, опыт деплоя и работы с CI/CD
• Figma → код, базовое SEO
• Не пугайтесь, если из этого знаете половину — вторую половину доберёте по ходу

Условия

• возможность зайти в AI-разработку на старте рынка, когда направление быстро растёт, а сильная практическая экспертиза только формируется
• реальные задачи вместо учебных песочниц: вы будете работать с AI-инструментами, которые помогают автоматизировать процессы, ускорять работу команд и искать новые продуктовые решения
• опыт в R&D-команде: рядом будут люди, которые каждый день экспериментируют с AI, проверяют гипотезы и внедряют рабочие решения в компании
• доступ к ведущим AI-инструментам и подпискам за счёт компании; обучение через практику, внутреннюю экспертизу и специализированные курсы