- Страна
- Узбекистан
- Зарплата
- от 4 500 $
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
AI Engineer (Agents)
Оценка ИИВысокая заработная плата (от $4500), работа с передовым стеком технологий (Agentic AI) и возможность удаленной работы после запуска проекта делают вакансию очень привлекательной для опытных инженеров.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубоких знаний в области LLM, RAG и агентских фреймворков, а также специфического опыта в Speech-to-Text и Text-to-Speech. Дополнительную сложность создает необходимость работы на стыке Python и C#, а также требование по релокации в Ташкент на начальном этапе.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредлагаемая зарплата от $4500 (около 415 000 RUB) находится на уровне или чуть выше верхней границы рыночных ожиданий для Middle/Senior AI инженеров в СНГ, особенно учитывая фокус на узкую нишу AI-агентов.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в HaaS Platform уже сейчас
Присоединяйтесь к HaaS Platform и создавайте будущее AI-агентов — отправьте резюме @sourserXP прямо сейчас!
Описание вакансии
#jobs #vacancy #вакансия #AI #LLM
Должность: AI Engineer (Agents)
Грейд:Middle / Senior
Локация: Ташкент (до запуска проекта\сентябрь) → далее удалённо
Занятость: полная
Компания: HaaS Platform
ЗП: от 4500$- до (обсуждаемо)
AI Engineer (Agents) Middle / Senior
Мы-продуктовая команда, которая строит платформу с фокусом на виртуальных AI-агентах для автоматизации коммуникации. Работаем быстро, без лишней бюрократии, много экспериментируем и внедряем новые подходы. Сейчас усиливаем направление агентных систем и ищем инженера, который понимает, как это работает не только снаружи, но и “под капотом”.
Чем предстоит заниматься:
-Разработка и развитие голосовых и текстовых AI-агентов (pipeline: STT → LLM → TTS)
-Построение и улучшение агентных сценариев: prompting, tool use, orchestration
-Оптимизация latency, качества ответов и стабильности пайплайна
-Fine-tuning и оценка LLM и speech-моделей под реальные кейсы
-Интеграция AI-компонентов в продакшн (C# / SIP / RTP стек)
-Исследование и внедрение новых моделей, фреймворков и подходов
Наш стек
-Python, C#
-Whisper (STT), Qwen / LLaMA / Mistral (LLM), Kokoro (TTS)
-LangChain / LlamaIndex
-vLLM / Ollama / llama.cpp
-SIP / RTP, Windows / Linux
Мы ожидаем
-2+ года опыта в AI/ML в продакшене
-Понимание LLM: prompting, RAG, fine-tuning
-Опыт работы с агентными системами
-Понимание, как устроены модели и пайплайны
-Опыт со speech (STT / TTS) -будет сильным плюсом
-Умение оценивать качество моделей end-to-end
-Опыт on-premise инференса (локальный запуск, квантизация, latency)
-Уверенная работа с Linux и/или Windows
Что важно :
-Интерес к агентным системам и AI
-Готовность работать в динамичной среде: задач много, они разные
-Способность самостоятельно разбираться и доводить решения до продакшена
Будет плюсом:
-HuggingFace ecosystem
-Опыт в Telecom / VoIP
Agentic AI (tool use, multi-agent systems)
Формат работы:
-Релокация в Ташкент на период запуска (до сентября)
Далее -full remote
-Гибкий формат сотрудничества
📩 Контакты: Откликнуться
--
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- C++
- Python
- Linux
- LLM
- Fine-tuning
- RAG
- LangChain
- Hugging Face
- LlamaIndex
- SIP
- vLLM
- RTP
- TTS
- STT
- Whisper
- Ollama
- llama.cpp
Возможные вопросы на собеседовании
Вопрос проверяет понимание архитектуры агентных систем и умение выбирать инструменты для конкретных задач.
Расскажите о вашем опыте проектирования агентных сценариев: какие фреймворки (LangChain, LlamaIndex и др.) вы использовали и как решали проблему зацикливания агента?
Критически важный навык для голосовых агентов, упомянутый в вакансии.
Какие методы оптимизации latency в пайплайне STT -> LLM -> TTS вы применяли на практике для достижения real-time отклика?
Вакансия предполагает on-premise инференс.
Каков ваш опыт работы с квантизацией моделей и использованием vLLM/llama.cpp для развертывания локальных LLM?
Проверка навыков оценки качества, необходимых для улучшения продукта.
Как вы выстраиваете процесс оценки качества (evaluation) ответов LLM в агентных системах, где результат может быть нелинейным?
В стеке указан C# и SIP/RTP, что специфично для телекома.
Был ли у вас опыт интеграции AI-моделей в инфраструктуру на базе C# или работу с протоколами передачи голоса (SIP/RTP)?
Похожие вакансии
Python разработчик (Senior)
Преподаватель и Автор курса по AI agent (Senior LLM engineer)
Python Middle+/Senior (AI/LLM)
LLM engineer
Senior Python AI Developer
Senior Python Automation / Computer Vision 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!