Откликайтесь
на вакансии с ИИ
AI Engineer
Оценка ИИАктуальный стек технологий (Claude, OpenAI, MCP, LangGraph) и удаленный формат работы делают вакансию очень привлекательной для AI-инженеров. Требования четко сформулированы, что говорит о зрелости процессов в команде.
Сложность вакансии
Оценка ИИВакансия требует не просто теоретических знаний, а реального опыта в production (от 1 года) с использованием современных инструментов: LangGraph, Langfuse и MCP. Необходимо глубокое понимание RAG и агентских архитектур, а также навыки работы с n8n.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для позиции AI Engineer с опытом от 1 года и знанием современного стека (RAG, Agents, LLM-ops) рыночные предложения в РФ и СНГ обычно начинаются от 250 000 рублей. Специалисты с навыками LangGraph и MCP сейчас высоко ценятся на международном рынке.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Wild & Organic уже сейчас
Отправьте свое резюме на почту и станьте частью команды, создающей передовые AI-решения!
Описание вакансии
AI Engineer
Требования:
1+ года разработки production AI/LLM-систем (не учебные пет-проекты), сильный Python. Мульти-агентная оркестрация / LLM-orchestration: агентные фреймворки (LangGraph-класс), tool/function calling, structured output, guardrails. RAG end-to-end: embeddings, стратегии chunking, векторные базы (Pinecone / pgvector / Qdrant), citation tracing, контроль галлюцинаций. Базы данных: SQL (PostgreSQL) + векторные. Моделирование данных, запросы, понимание дизайна data-слоя. Workflow-автоматизация: n8n (или аналог) на реальных кейсах. LLM-ops (базово): evals, observability (Langfuse-класс), контроль стоимости и латентности, fallback-цепочки моделей. Интеграции: REST / Webhooks, работа с API внешних платформ и CRM. LLM-провайдеры и инструментарий: практический опыт с API Claude (Anthropic) и/или OpenAI. Понимание MCP (Model Context Protocol). Английский B1+.
Локация:*📍*Удалённо.
Контакт для отклика: Откликнуться
*👉* Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- LLM
- SQL
- PostgreSQL
- REST
- RAG
- Webhooks
- Pinecone
- LangGraph
- Model Context Protocol
- n8n
- pgvector
- OpenAI API
- Langfuse
- Qdrant
- Claude API
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с агентными архитектурами.
Расскажите о самом сложном кейсе использования LangGraph или аналогичного фреймворка в вашей практике: как вы обрабатывали циклы и состояния?
Оценка навыков борьбы с галлюцинациями и обеспечения точности ответов.
Какие стратегии chunking и методы citation tracing вы использовали для минимизации галлюцинаций в RAG-системах?
Проверка знаний в области LLM-ops и мониторинга.
Как вы выстраиваете процесс observability и оценки (evals) для LLM в продакшене? Какие метрики в Langfuse для вас приоритетны?
Оценка понимания современных протоколов взаимодействия моделей.
Как вы планируете использовать Model Context Protocol (MCP) для интеграции LLM с внешними источниками данных?
Проверка навыков автоматизации.
Опишите пример сложного workflow в n8n, который вы реализовывали для интеграции LLM с CRM или другими внешними сервисами.
Похожие вакансии
AI креативный менеджер
Креатор / Менеджер по нейросетям
Senior AI Engineer / Senior Python Backend Developer
AI/LLM Инженер
Python-разработчик (NLP / AI)
Junior AI Engineer
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!