Разработка AI-агента на Python для автоматизации поиска работы

Как вы считаете: если о встрече с работодателем в компанию, которая внедряет ИИ-инструменты, договариваться будет ваш персональный AI-агент — это повысит ваши шансы получить оффер? Наверняка как минимум удивит и заинтересует рекрутеров!

Приглашаем вас на практический интенсив от ментора Константина Зивенко, где мы вместе создадим умного помощника, который автоматизирует рутину по поиску работы.

Будет 2 онлайн встречи  - 30 июня и 2 июля.

Что сделает ваш AI-агент к концу воркшопа:

• Проанализирует ваше резюме и пожелания к будущей работе (зарплата, стек, формат).
• Соберет (спарсит) актуальные вакансии с job-сайтов.
• Сопоставит требования компаний с вашим опытом и отфильтрует лучшие варианты.
• Запросит детали: если в описании вакансии мало данных для принятия решения, агент сам напишет письмо работодателю с уточнениями.
• Отправит отклик: для идеальных вакансий сформирует и отправит мотивационное письмо вместе с вашим CV, а также предложит удобное время для созвона.
• Поработает с календарем: получив ответ с предложением интервью, агент сверит его с вашим графиком, подтвердит встречу или предложит другой слот, если вы заняты.

Главная цель воркшопа

Познакомиться с основами создания AI-агентов на базе генеративных сетей.

Важно: Наша цель — научить вас логике и архитектуре, а не просто дать готовый сервис. Вы получите набор рабочих функциональных блоков в Jupyter Notebook. Их можно легко модифицировать, расширять и комбинировать, чтобы в будущем создавать собственных сложных агентов под любые бизнес-задачи.

Технологический стек и инструменты

Работаем локально, без лишнего усложнения архитектуры, чтобы фокусироваться на коде:

• Язык: Python
• LLM Core: Модели семейства Gemini (через официальный SDK Gemini)
• Валидация данных: библиотека instructor (для получения структурированных JSON-ответов от ИИ)
• Сеть: httpx + вспомогательные Python-библиотеки
• Среда: PyCharm / Jupyter Notebook

Кому подойдет этот воркшоп?

Вебинар рассчитан на новичков, которые хотят перейти от теории AI к реальной практике.

Минимальные требования к участникам:

• Знание базового синтаксиса Python и поверхностное понимание ООП.
• Понимание, что такое HTTP-запрос и формат JSON.
• Установленный PyCharm или VSCode.

Все шаги и строки кода ментор будет подробно объяснять в процессе, поэтому если у вас есть минимальный опыт написания кода — у вас не возникнет никаких проблем с пониманием материала!

Ментор воркшопа

Константин Зивенко — Lead Software Engineer, 7 лет в коммерческой разработке. Web, AI, ML, DevOps, базы данных. Сильные стороны: алгоритмы и математика, архитектурные решения, прямой диалог с заказчиком, организация процесса работы над проектами групп разработчиков.

Условия участия: бесплатно по предварительной регистрации.