Откликайтесь
на вакансии с ИИ
AI Engineer / Applied AI Engineer
Оценка ИИОтличная вакансия для инженеров, желающих работать с самым современным стеком (LangGraph, MCP, RAG) в полностью удаленном формате по всему миру. Четкие требования и актуальные технологии делают это предложение очень привлекательным.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует не только навыков разработки на Python, но и глубокого понимания современных ИИ-фреймворков, архитектуры RAG и облачных технологий. Высокая планка по опыту (3+ года) и необходимость работы с несколькими провайдерами LLM делают позицию сложной, но интересной.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для позиции AI Engineer с опытом от 3 лет на мировом рынке (Remote Worldwide) медиана составляет около $6,000 - $8,000 в месяц. В зависимости от региона проживания кандидата и уровня компании, вилка может значительно расширяться.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Codetact Recruit уже сейчас
Отправьте свое резюме сегодня, чтобы начать работу над передовыми ИИ-агентами в глобальной команде!
Описание вакансии
AI Engineer / Applied AI Engineer
#AIEngineer #AppliedAIEngineer #Удаленно #Remote #Job #Vacancy
Требования:
3+ лет опыта в программной инженерии. Сильные навыки программирования на Python. Опыт с API OpenAI, Anthropic или Gemini. Опыт с LangChain, LangGraph или подобными ИИ-фреймворками. Знакомство с RAG, вложениями и векторными базами данных. Опыт создания REST API и облачных приложений. Глубокое понимание архитектуры программного обеспечения и масштабируемых систем. Приятно иметь: Опыт с агентами ИИ и MCP. Знания Kubernetes и Docker. Опыт развертывания AI-рабочих нагрузок на AWS, Azure или GCP. Знание оценочных рамок и инструментов наблюдаемости. Английский.
Локация:*📍*Удалённо по всему миру.
Контакт для отклика: Откликнуться Тема: Инженер по искусственному интеллекту / Инженер прикладного ИИ-Прикладное-удалённое (по всему миру)
*👉* Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- AWS
- Azure
- Python
- Kubernetes
- RAG
- Vector Database
- Google Cloud Platform
- Docker
- REST API
- LangChain
- LangGraph
- OpenAI
- Anthropic
- Gemini
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с современными инструментами оркестрации ИИ.
Можете ли вы описать случай, когда вы использовали LangGraph для создания сложного циклического графа в ИИ-агенте?
Оценка понимания архитектуры RAG и методов оптимизации поиска.
Как вы подходите к выбору стратегии разбиения текста (chunking) и выбора векторной базы данных для RAG-системы?
Проверка навыков проектирования масштабируемых систем.
Как бы вы спроектировали архитектуру для обработки тысяч одновременных запросов к LLM, учитывая ограничения API по rate limits?
Оценка опыта работы с облачной инфраструктурой.
Расскажите о вашем опыте развертывания ИИ-моделей или сервисов в AWS/Azure/GCP: с какими трудностями вы сталкивались?
Проверка знаний в области оценки качества ответов ИИ.
