Работа в Москве, вакансия - Стажёр DevOps / AI-инженер в международную компанию по аренде автомобилей GetRentacar.com • Москва - id242

Доход после окончания стажировки от 80 000 ₽ до 250 000 ₽ в месяц, на руки.

Зарабатывайте в валюте — живите дома!

GetRentacar.com — международный маркетплейс аренды автомобилей, который соединяет путешественников и владельцев машин по всему миру. Платформа на базе ИИ подбирает лучшие предложения, цены до 50% ниже традиционных агентств, большой выбор авто и мотоциклов, никаких скрытых платежей, а фото конкретного транспорта доступны до оплаты.

GetRentacar.com приглашает стажёра-юриста на позицию ИИ-DevOps / AI-инженер. Это шанс погрузиться в сферу разработки нового поколения с использованием передовых технологий искусственного интеллекта. За время стажировки вы освоите современные инструменты и получите реальный практический опыт решения юридических задач по всему миру. Лучшим кандидатам после успешной стажировки будет предложена постоянная оплачиваемая позиция с очень быстрым карьерным ростом.

Стажёр DevOps / AI-инженер

Обучаем с нуля! В команде работают высококлассные специалисты с многолетним опытом: backend- и frontend-разработчики, DevOps-инженеры, продуктовые менеджеры, аналитики данных, дизайнеры, маркетологи, креаторы, HR-специалисты, QA-инженеры. Задача стажёра — помочь автоматизировать процессы каждого из этих направлений с помощью AI-моделей и в процессе получить опыт полного цикла создания IT-продукта: от прототипа и разработки до деплоя в продакшен, аналитики, вывода на рынок и монетизации.

Прототипирование приложений, ботов и сервисов с использованием AI (Claude, GPT, Gemini, Mistarl, open-source LLM), настройка инфраструктуры, деплой, мониторинг и поддержка. Помимо кода — маркетинговые задачи: email-рассылки, создание лендингов, автоматизация маркетинга. Всё с помощью AI.

Задачи:

- Прототипирование приложений, Telegram-ботов, веб-сервисов и API с помощью AI-моделей (Claude, GPT, open-source LLM)
- Написание и адаптация кода: Python, Go, TypeScript/JS, Bash, SQL
- Контейнеризация (Docker, K8s) и деплой на серверы / Kubernetes
- Настройка CI/CD: GitHub Actions, GitLab CI — автоматическая сборка, тесты, доставка в продакшен
- Работа с облаками: GCP, AWS и аналоги (в зависмости от региональных нюансах и требований эксплуатации) — виртуальные машины, хранилища, DNS, CDN, WAF
- Серверная инфраструктура: Linux, Nginx/OpenResty, Traefik, Istio (service mesh), файрволы, Terraform (IaC)
- Мониторинг и алертинг: Grafana, Prometheus, логи — держать сервисы живыми
- Работа с базами данных: PostgreSQL, Redis, ClickHouse, Google BQ — запросы, бэкапы, оптимизация
- Создание лендингов и маркетинговых страниц с помощью AI
- Настройка email-рассылок, CRM-интеграций, аналитических дашбордов
- Автоматизация рутинных процессов: скрипты, пайплайны, интеграции между сервисами

Требования:

- Желание учиться — ключевое качество. Не требуется знать всё — требуется стремление разбираться
- Базовые знания веб-технологий — понимание HTTP, REST API, основы HTML/CSS/JS
- Насмотренность — опыт работы с различными инструментами, изучение чужого кода, попытки реализации собственных проектов
- Внимательность к деталям
- Критическое отношение к результатам AI — использование нейросетей как инструмента, а не слепое копирование. Понимание что AI может ошибаться и обязательная проверка результата перед применением

Преимуществом будет:

- Опыт работы с Docker, Git, Linux
- Собственные проекты — Telegram-бот, веб-сайт, скрипт автоматизации
- Понимание принципов CI/CD
- Английский язык на уровне чтения технической документации

Чему научим:

- Работать с AI-моделями как с инструментом разработки — формулировать задачи, проверять результат, итерировать
- Создавать приложения и сервисы с нуля и доводить их до продакшена
- Настраивать серверную инфраструктуру: Linux, Docker, Kubernetes, CI/CD
- Понимать полный цикл продукта — не только код, но и аналитика, маркетинг, монетизация
- Работать с данными: сбор метрик, мониторинг, принятие решений на основе цифр
- Автоматизировать бизнес-процессы — от рассылок до генерации контента
- Мыслить как инженер: декомпозировать задачи, искать корневые причины, документировать решения

Условия:

- Испытательный срок — 30 дней, обучающий, неоплачиваемый. За это время обучаем стек и процессы
- После испытательного срока — оформление, оклад 80 000 ₽ + процент
- Реальные задачи с первого дня
- Менторство от опытной команды
- Работа на стыке DevOps и AI
- Гибкий график, возможность удалённой работы

Не упустите шанс стать одним из первых AI-DEVOPS! Отправляйте своё резюме и начните карьеру в ИИ международных проектах будущего вместе с нами сегодня.