- Страна
- Саудовская Аравия
- Зарплата
- от 10 000 €
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
AI Agent Orchestrator (Python or Go)
Оценка ИИИсключительное предложение с очень высокой зарплатой (€10k+), удаленным форматом и работой над передовыми AI-технологиями в государственном проекте с серьезным финансированием. Идеально для топовых инженеров, желающих стоять у истоков формирования команды.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена требованием к огромному бэкенд-опыту (8+ лет) в сочетании с глубокой экспертизой в новейших AI-технологиях (агенты, MCP, LangGraph). Найти специалиста, который одновременно является экспертным инженером и активным пользователем AI-агентов в проде, — непростая задача.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная зарплата от €10 000 значительно превышает средние рыночные показатели для Senior/Lead AI инженеров в Европе и СНГ, которые обычно варьируются в пределах €6 000 – €8 000. Это предложение соответствует уровню топовых технологических компаний США или специализированных AI-лабораторий.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь уже сейчас
Присоединяйтесь к амбициозному государственному AI-проекту Саудовской Аравии и создавайте будущее мульти-агентных систем!
Описание вакансии
#vacancy #ai #llm #agentic #python #backend #mcp #remote #job
**AI Agent Orchestrator (Python or Go)
Компания:** государственный AI-проект Саудовской Аравии, финансируется суверенным инвестиционным фондом.
Локация: Полностью удалённо (Европа / СНГ). Релокация в КСА не обязательна и обсуждается отдельно.
Суть роли: Нужен инженер, который использует агентов как основной рабочий инструмент каждый день. Который умеет взять нечёткую задачу и превратить её в работающую мульти-агентную систему: расставить роли, выстроить оркестрацию, запустить в прод и убедиться, что это работает надёжно.
Чем предстоит заниматься:\* Проектировать и строить мульти-агентные системы в production: tool calling, memory, structured outputs, human-in-the-loop в нужных точках
\* Выстраивать оркестрацию через LangGraph / MCP / Claude Agent SDK или аналоги
\* Настраивать evaluation и observability: LangSmith, LLM-as-judge, трейсинг цепочек, контроль качества
\* Интегрировать агентные системы с реальными бизнес-процессами — API, очереди, базы данных, права доступа
\* Определять границу между детерминированной логикой и LLM, строить надёжные fallback-сценарии
Требования:
\ ! Сильная backend-основа: 8+ лет на Go или Python, очереди, production-системы !\ Ежедневная работа через агентов: Claude Code, Codex, Cursor или собственный pipeline как основной рабочий процесс
\* Практический опыт с мульти-агентными системами в production, реальные системы под нагрузкой
\* Понимание ограничений LLM и умение строить вокруг них защиту
\* Английский B2+
\* Готовность к B2B-контракту (можно из РФ или РБ)
Условия:
\* Долгосрочный B2B контракт
\* Вилка: от €10 000/мес
\* Команда формируется с нуля, 10 человек, высокий ownership
\* Удалённо, релокация в КСА по желанию
Контакт:
Чернова Анна, ТГ: Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- Go
- LangGraph
- MCP
- Claude Agent SDK
- LangSmith
- LLM-as-judge
- API
- Backend
- Multi-agent systems
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания архитектуры агентных систем и управления состоянием.
Расскажите о вашем опыте проектирования графов в LangGraph: как вы решаете проблему зацикливания агентов и управления долгосрочной памятью?
Оценка умения делать AI-системы надежными для бизнеса.
Как вы определяете границу между жесткой бизнес-логикой и гибкостью LLM? Приведите пример реализованного вами fallback-сценария.
Проверка навыков оценки качества работы моделей.
Какие метрики и подходы вы используете в LangSmith или аналогичных инструментах для оценки качества работы мульти-агентной системы в продакшене?
Проверка технического кругозора в области протоколов взаимодействия.
В чем, по вашему мнению, основные преимущества и ограничения Model Context Protocol (MCP) при интеграции с внешними API?
Оценка практического опыта работы с инструментами разработки.
Опишите ваш ежедневный рабочий процесс с использованием Claude Code или Cursor. Как это влияет на архитектурные решения, которые вы принимаете?
Похожие вакансии
Аналитик AI-агентов Senior
Аналитик AI-агентов
Вайбкодер (AI-агенты)
Специалист по работе с нейросетями (обучение с нуля)
Разработчик с фокусом на интеграцию LLM и AI-технологий
Python-разработчик (AI)
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!