AI Workflow Automation Engineer

Введение в AI-инжиниринг и Workflow Automation

Темы: что такое AI Workflow Automation и где AI даёт реальную пользу; отличие «просто ChatGPT» от AI в процессе; обзор Make, Zapier и n8n; правила выбора первого кейса.

Практика: регистрация на platform.openai.com; список 3–5 реальных рутинных процессов вокруг себя; для своего процесса — Problem → Goal → Success Metric и схема в Miro: Trigger → Steps → Checks → Output.

Поиск процессов для автоматизации

Темы: как находить рутину в работе; карта процесса as-is/to-be; оценка эффекта и приоритизация кейсов; риски и ограничения автоматизации.

Практика: описать входы, выходы, решения и guardrails процесса; собрать скелет в Make, Zapier или n8n; интегрировать и запустить процесс.

Промпт-инжиниринг для Generative AI

Темы: структурированные промпты и JSON-ответы; системные инструкции и шаблоны; валидация результата; базовые guardrails и принцип «не выдумывай».

Практика: промпт-классификатор обращений; извлечение полей из заметок встречи в строгий JSON со сводкой; промпты для 2–3 кейсов из своих процессов.

No-code инструменты: Zapier, Make, n8n

Темы: триггеры, модули, роутеры и фильтры; маппинг данных; интеграции с Google Sheets, Gmail и Telegram; отладка сценариев.

Практика: флоу в Zapier по шаблону; сценарий в Make с видео-демо; по желанию — бот вакансий с hh.kz: RSS → Telegram.

Глубокая работа в n8n

Темы: базовые nodes и self-host/cloud подход; HTTP Request и Function/Code node; credentials и webhook-сценарии.

Практика: установить n8n локально; собрать простой флоу в n8n; собрать флоу в Flowise по шаблону.

Интеграция LLM через API, агенты и внешние данные

Темы: HTTP-запросы и методы GET/POST; headers, JSON и error handling; нормализация данных между сервисами.

Практика: оформить регулярную задачу как навык SKILL.md; RAG вручную — ответы строго по своему mini-FAQ; флоу AI + Pinecone (RAG) + Telegram-бот.

Проект I: сборка MVP

Практика: фрейминг проекта (MVP и финальная версия); архитектура в Miro/BPMN; рабочий скелет MVP end-to-end с 2-минутным видео-демо и отчётом: цель, метрика, что работает.

Проект II: тестирование и доработка

Темы: ретраи, fallback и human-in-the-loop; логирование и защита персональных данных (PII); стоимость запуска, time saved, ROI и success rate.

Практика: тест-отчёт: кейсы, статусы, баги; E2E-процесс с обработкой ошибок, логами и уведомлениями; видео-демо, по желанию — процессы в Git.

AI-Assisted Development для не-программистов

Практика: экспорт своего процесса; видео-демо с экраном; добавить в процесс скрипт или код.

Деплой и масштабирование

Практика: финальный фрейминг и архитектура проекта; файл финального процесса; деплой мини-проекта.

Защита финальных проектов

Темы: сборка финального workflow; документация проекта; презентация «как было / как стало»; метрики и демонстрация результата.

Практика: файл финального процесса и презентация.

Сертификация и карьерные шаги

Практика: демо и файл процесса на n8n или Make; найти вакансию Junior AI Workflow Developer, подготовить резюме и откликнуться.