Розробка AI-агента на Python для автоматизації пошуку роботи. Частина 2

Якщо ви вже побачили, як AI-агенти можуть автоматизувати пошук роботи, то настав час перейти до найцікавішого — завершити створення власного помічника та навчити його виконувати повний цикл взаємодії з вакансіями й роботодавцями.

Запрошуємо вас на другу частину практичного інтенсиву від ментора Костянтина Зівенка, де ми продовжимо розробку AI-агента на Python та реалізуємо ключові можливості, які перетворять його на справжнього помічника для пошуку роботи.

До завершення воркшопу ваш AI-агент зможе:

- аналізувати ваше резюме та побажання щодо майбутньої роботи (зарплата, стек, формат);
- збирати (парсити) актуальні вакансії з job-сайтів;
- співставляти вимоги компаній із вашим досвідом і відбирати найкращі пропозиції;
- самостійно звертатися до роботодавців, якщо у вакансії бракує інформації для прийняття рішення;
- формувати персоналізований мотиваційний лист і надсилати його разом із вашим CV;
- погоджувати час співбесіди, перевіряючи ваш календар і пропонуючи зручні часові слоти.

Нагадаємо, головна мета воркшопу — не просто показати готовий сервіс, а навчити вас принципам побудови AI-агентів на базі генеративних моделей. Ви отримаєте набір готових функціональних блоків у Jupyter Notebook, які зможете адаптувати, розширювати та використовувати для створення власних AI-рішень.

Технологічний стек залишається незмінним:

- Python;
- моделі сімейства Gemini (через офіційний SDK Gemini);
- instructor для отримання структурованих JSON-відповідей;
- httpx та допоміжні Python-бібліотеки;
- PyCharm або Jupyter Notebook.

Друга частина буде особливо корисною тим, хто хоче побачити повний цикл роботи AI-агента — від аналізу вакансій до автоматизації комунікації з роботодавцями та організації співбесід.