Наставник в онлайн-школу программирования Хекслет в Хекслет удалённо

Наставник в онлайн-школу программирования Хекслет

Хекслет формирует команду наставников по направлениям: AI-автоматизация, ИИ для разработчиков, LLM-разработка, системный дизайн и вайбкодинг.

О нас
Хекслет — онлайн-школа программирования с 10-летним опытом и десятками тысяч студентов по всему миру. Мы обучаем новичков и развиваем опытных разработчиков.

Задачи

• Проводить практические занятия и воркшопы.
• Отвечать на вопросы в учебных чатах.
• Проводить код-ревью проектов и практик.
• Делиться статьями, видео и актуальными кейсами.

Условия

• Доход 30 000–80 000 рублей в зависимости от нагрузки.
• Гибкий график и возможность совмещать наставничество с основной работой.
• Поддержка методистов и кураторов, сообщество из 100+ наставников.
• Бесплатные учебные материалы, скидка 50% на интенсивы и возможность нанимать студентов в свои проекты.
• Опыт преподавания и развитие личного бренда.

Общие требования

• От 3 лет практического опыта в выбранном направлении.
• Глубокое знание профильных инструментов и технологий.
• Опыт менторства, преподавания, публичных выступлений или работы team lead.
• Умение понятно объяснять сложное и готовность к обратной связи. Выступления на конференциях и митапах будут плюсом.

Требования по направлениям

AI-автоматизация: JavaScript и обработка данных; HTTP, JSON, API, вебхуки и интеграции; Git, CLI, cloud/serverless и работа с секретами; n8n или аналоги; формы, UTM, Яндекс Метрика и Тег Менеджер; генеративные модели в бизнес-процессах.

ИИ для разработчиков: агентная разработка с OpenCode или аналогами; управление контекстом, AGENTS.md и памятью; tools, MCP, skills и разрешения; Spec Driven Development, Design First, ADR и API-контракты; тестирование кода; ИИ в SDLC, GitHub Actions, CI/CD и контейнерный деплой; оркестрация субагентов.

LLM-разработка: разработка LLM-приложений; LLM API, промпты, streaming, Structured Output и Function Calling; RAG, чанкинг, embeddings и PostgreSQL/pgvector; агенты, MCP и Hermes; локальные модели через Ollama, LM Studio или llama.cpp; безопасность, evals, Human-in-the-Loop, retries, fallback и мониторинг.

Системный дизайн: высоконагруженные и распределённые системы; расчёт нагрузки и поиск узких мест; базы данных, индексы, кэширование, репликация и партиционирование; очереди, стриминг, outbox, CDC и идемпотентность; мультирегиональные архитектуры; надёжность, безопасность, наблюдаемость и disaster recovery; архитектурные ревью.

Вайбкодинг: разработка с Claude Code; постановка задач, выбор моделей и проверка кода; CLAUDE.md, планы, декомпозиция и субагенты; Git и деплой через GitHub Pages, Netlify или Vercel; REST API, JSON, вебхуки, MCP, парсинг сайтов и Telegram; skills, hooks, cron и GitHub Actions.

Как откликнуться
Пришлите резюме и будьте готовы выполнить тестовое задание.

Присоединяйтесь к Хекслету и помогайте студентам осваивать востребованные технологии!