- Страна
- Россия
AI Developer (Senior)
Оценка ИИИнтересная роль на стыке AI и DevOps в управляющей компании. Удаленный формат работы и работа с передовым стеком (AI Agents, RAG) делают вакансию привлекательной, однако отсутствие указанной вилки зарплаты и названия конкретного бренда снижают балл.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена требованием Senior-уровня и редким сочетанием глубокой экспертизы в AI (агенты, RAG) с навыками MLOps/DevOps (K8s, Helm). Кандидат должен одинаково хорошо разбираться как в архитектуре LLM-приложений, так и в инфраструктурных вопросах.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана. Для позиции Senior AI Developer с навыками MLOps на российском рынке медиана составляет около 400 000 - 450 000 рублей, что соответствует высокому спросу на таких специалистов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
AI Developer (Senior)
Местоположение: РФ
Формат работы: Удаленно
Опубликована: 23.09.2026
Требования:
• Backend-разработчик на Python полного цикла, увлечённый AI и выучивший Docker/K8s, ИЛИ MLOps-инженер
• AI Development: Python, LangChain / LlamaIndex / Semantic Kernel, понимание AI Agents, RAG, Tool Calling
• DevOps / MLOps: Docker, Kubernetes, Helm (умение написать Dockerfile и values.yaml)
• Глубокое понимание зависимостей Python (virtualenv, poetry, pip)
О компании:
Управляющая компания. Разработка AI-агентов с полной ответственностью за их доставку и поддержку в микросервисной среде.
Контакт: Откликнуться
Откликнуться опубликована в LinkedIn у Anna Gorbacheva
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- LangChain
- LlamaIndex
- Semantic Kernel
- RAG
- Docker
- Kubernetes
- Helm
- Poetry
- MLOps
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания архитектуры современных AI-приложений.
Расскажите о вашем опыте реализации RAG-систем: какие векторные базы данных вы использовали и как решали проблему релевантности ответов?
Оценка навыков проектирования автономных систем.
Как вы проектируете AI-агентов с использованием Tool Calling? Какие стратегии обработки ошибок вы применяете, если модель вызывает инструмент некорректно?
Проверка MLOps-компетенций, указанных в требованиях.
Опишите процесс деплоя AI-сервиса в Kubernetes: какие ресурсы вы обычно описываете в Helm-чартах и как настраиваете мониторинг?
Проверка владения инструментарием.
В чем, по вашему мнению, ключевые различия между LangChain и LlamaIndex при работе с неструктурированными данными? Что бы вы выбрали для проекта с большим количеством PDF-документов?
Оценка инженерной культуры.
Как вы управляете зависимостями в сложных Python-проектах, чтобы избежать конфликтов в Docker-контейнерах? Используете ли вы Poetry или стандартный pip?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
