- Страна
- Сербия
AI Engineer (Agentic Systems)
Оценка ИИОтличная вакансия для опытных инженеров: работа в крупной компании над передовым стеком технологий (Agentic AI) в востребованной нише финтеха.
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 6+ лет опыта и глубокой специализацией на агентных фреймворках (LangGraph, AutoGen), которые являются относительно новыми технологиями.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИУказанная роль AI Engineer с таким глубоким стеком в Европе и СНГ оценивается выше среднего по рынку из-за дефицита специалистов по агентным системам. Предлагаемый уровень ответственности соответствует топовым рыночным позициям.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
AI Engineer (Agentic Systems) Andersen Lab
Местоположение: Сербия, Молдова, Албания, Казахстан, Грузия, Азербайджан, ЕС
Формат работы: Не указано
Опубликована: 30.09.2026
Требования:
• 6+ лет в IT как Software/ML/AI Engineer
• Продакшн-опыт с Amazon Bedrock / Azure AI Foundry (Azure OpenAI)
• Выпускал LLM-агентов для клиентов и для автоматизации внутренних процессов
• Фреймворки агентов: LangGraph, LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel, AutoGen, Strands, OpenAI Agents SDK
О компании:
Проект по разработке AI-ассистентов и интеллектуальных агентов для глобальной финтех-платформы цифровой торговли.
Контакт: Откликнуться
Откликнуться в LinkedIn
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Amazon Bedrock
- Azure AI Foundry
- Azure OpenAI
- LangGraph
- LangChain
- LlamaIndex
- Semantic Kernel
- Autogen
- OpenAI Agents SDK
- Python
- LLM
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с ключевыми инструментами вакансии.
Расскажите о самом сложном LLM-агенте, которого вы выводили в продакшн: с какими проблемами планирования или памяти вы столкнулись?
Важно понять, как кандидат выбирает инструменты под конкретные задачи.
В каких случаях вы предпочтете LangGraph вместо стандартного LangChain для построения агентной системы?
Вакансия требует опыта работы с облачными AI-платформами.
Каковы основные различия в безопасности и масштабируемости при работе с Amazon Bedrock по сравнению с Azure OpenAI?
Агенты часто ошибаются; важно знать методы контроля качества.
Какие стратегии оценки (evaluation) и отладки вы используете для многошаговых агентных цепочек?
Проверка понимания современных подходов к архитектуре агентов.
Как вы реализуете долгосрочную память и управление состоянием (state management) в распределенных агентных системах?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
