Вакансия · стажировка

Стажёр — развитие ИИ-продукта (аналитик и архитектор системы)

Ищем умного студента, который вместе с нашими ИИ-агентами будет развивать живую систему — не столько писать код, сколько думать, как её улучшать.

от 50 000 ₽/мес·неполный день·удалённо·ранняя стадия стартапа

О проекте

Nativa — AI-native операционная система для бизнеса. Искусственный интеллект собирает обращения клиентов из всех каналов, ведёт заказы вместе с сотрудниками и даже ночью доводит клиента до оплаты. Система уже работает в живом бизнесе и превращается в продукт для рынка. Ты придёшь в момент, когда всё только строится, — и сможешь реально влиять на то, каким получится продукт.

Кого мы ищем

Нам не нужен опыт работы. Нам нужна сильная голова и настоящее влечение к ИИ. Если ты студент с математическим или техническим складом ума, любишь разбираться, как устроены сложные системы, и уже сам ковыряешь нейросети и агентов — тебе к нам. Кодинг мы во многом отдаём ИИ-агентам; от тебя — мышление, стратегия и умение этими агентами управлять.

Что будешь делать

• Смотреть, как система работает на проде — наблюдать поведение, находить узкие места и слабые звенья.
• Прорабатывать стратегию улучшений — предлагать, что и куда развивать, с обоснованием «зачем».
• Развивать систему через наших ИИ-агентов — ставить им задачи, читать и проверять результат, доводить до дела.
• Держать общую картину и архитектуру — понимать, как связаны модули, чтобы система росла стройно, а не превращалась в кашу.
• Работать с командой — понимать запросы сотрудников и превращать их в улучшения продукта.

Что для нас важно

• Сильная база — математика, логика, алгоритмы (матфак, CS, физтех и т.п.).
• Настоящее влечение к ИИ — не «слышал про ChatGPT», а сам экспериментируешь: промпты, агенты, свои проекты.
• Стратегическое, системное мышление — видишь картину целиком и последствия решений.
• Мышление владельца — берёшь задачу как свою и доводишь до конца.
• Умеешь быстро учиться сам и разбираться в новом.
• Честность и строгость — говоришь «не знаю / не проверил» вместо догадки.
• Умеешь читать и понимать чужое — систему, код, логи, — даже если сам пишешь мало.

Профессиональные навыки

Мы не ждём senior-уровня, но важно, чтобы тебе было интересно и понятно, как оценивать AI-системы не на ощущениях, а через данные, ограничения и метрики.

• Понимание нейросетей и LLM — как работают модели, где у них ограничения, почему возникают ошибки, галлюцинации и зависимость от контекста.
• База по ML и алгоритмам — хотя бы на уровне учебных проектов: признаки, обучение, качество модели, переобучение, валидация.
• Работа с данными — сбор, очистка, разметка, структурирование и оценка качества данных для AI-задач.
• Метрики качества — умение выбирать, что именно измеряем: точность ответа, полнота, скорость, доля ошибок, влияние на бизнес-процесс.
• Эксперименты — понимание, как планировать MVP, PoC, A/B-тесты и проверять, стало ли решение реально лучше.
• Оценка AI-систем — умение сравнивать версии промптов, агентов и моделей по фактам, а не по впечатлению.

Опыт коммерческой работы не требуется. Плюсом — олимпиады, хакатоны, Kaggle, свои pet-проекты. Контекст проекта: статья о создании AI-платформы.

Условия

Перспективы

• Учишься строить AI-native продукт с нуля — редкий опыт, который скоро будет стоить дорого.
• Растёшь вместе со стартапом: от стажёра к ключевой роли в команде по мере появления клиентов.
• Реальное влияние на продукт и настоящая ответственность, а не «принеси-подай».
• Работа рядом с основателем и живой опыт, как рождается компания.