Привет! Мы — Rocket Science.
Мы создаем образовательную платформу (конструктор курсов), где пользователи могут легко разрабатывать, редактировать и адаптировать учебные материалы.
На проекте внедряются AI-решения для автоматизации работы с контентом: генерация курсов, тестов, заданий, адаптация материалов и персонализация обучения. В основе работы — GigaChat, а также другие генеративные AI (OpenAI GPT, Gemini, Claude и др.).
👀 Кого мы ищем?
Если ты:
-
проходил курсы или делал дипломную работу по теме AI,
-
у тебя есть учебные кейсы и проекты,
-
готов копать глубоко, экспериментировать и искать новые подходы,
то тебе к нам! Мы ищем стажёра, который начнёт свой путь вместе с командой и будет расти в роли специалиста по работе с AI.
Добавь в сопроводительное письмо кейсы или примеры проектов, где ты работал с AI — это поможет нам быстрее оценить твой опыт и мотивацию.
Чем ты будешь заниматься?
-
Разработкой и тестированием промптов для GigaChat и других AI-моделей.
-
Проверкой и оптимизацией генерации образовательного контента (структура курсов, тесты, задания, конспекты).
-
Изучением возможностей GigaChat и других моделей: сильные и слабые стороны.
-
Тестированием качества работы нейросетей и фиксацией результатов.
-
Участием во внедрении AI-инструментов в платформу.
-
Исследованием новых AI-моделей и инструментов для e-learning.
-
Подготовкой заметок и документации для команды по работе с AI.
Что мы ожидаем от тебя?
-
Интерес и мотивацию развиваться в AI-направлении.
-
Опыт учебных проектов, курсов или кейсов, связанных с нейросетями.
-
Базовые навыки работы с AI-моделями (GigaChat, GPT, Claude, Gemini и др.) — будет плюсом.
-
Понимание, что такое промптинг и желание в нём прокачаться.
-
Минимальные знания Python или готовность учить его для тестов и API-запросов.
-
Готовность анализировать результаты и делать выводы.
Что мы предлагаем:
-
Стажировку с перспективой роста в компании.
-
Формат работы: удалёнка / офис в Ростове-на-Дону с видом на Дон / гибрид.
-
Наставничество и погружение в реальные задачи.
-
Атмосферу открытости и поддержки в команде.
-
Реальные задачи: от экспериментов с нейросетями до внедрения идей в продукт.