- Страна
- Казахстан
- Зарплата
- от 600 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
AI Engineer (Backend / Python)
Оценка ИИИнтересный стек технологий на стыке AI и Backend, четко прописанные задачи и работа в перспективной нише CRM-систем. Офисный формат в Астане может быть ограничением для некоторых, но для локальных кандидатов это отличное предложение.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубоких знаний как в классическом Backend-разработке (Django, асинхронность), так и в специфических AI-технологиях (RAG, эмбеддинги, оптимизация LLM). Высокая планка из-за необходимости работать с race conditions и real-time системами.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная зарплата от 600 000 тенге является начальной планкой для Middle-специалиста в Казахстане. На рынке AI-инженеров с сильным бэкендом медиана обычно выше, особенно при наличии опыта с LLM и RAG.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в TwelveAI уже сейчас
Присоединяйтесь к TwelveAI и создавайте будущее сервисного бизнеса с помощью передовых LLM-технологий!
Описание вакансии
Астана / офис (5/2, full-time)
Вакансия: AI Engineer/(Backend / Python)
Компания: TwelveAI
от 600 000 тг.
О компании
TwelveAI — AI-ассистент и слотовая CRM для сервисного бизнеса. Мы автоматизируем коммуникацию с клиентами — продажи, запись, поддержку
Обязанности:
• Разрабатывать LLM-ассистента: чат, сценарии, логика диалогов
• Интеграция с БД и внешними сервисами
• Строить RAG-системы
• Оптимизация качество ответов и стоимости инференса
• Chunking, embeddings, retrieval
• Разрабатывать backend-логику: сценарии, API
• Проектировать REST и async API
• Работать с транзакциями, race conditions, real-time (WebSocket)
Наш стек
Backend: Django 4.2, Django Ninja, Django REST Framework, Daphne (ASGI), Django Channels
Хранилище: PostgreSQL, Redis
Асинхронные задачи: Celery, Django Celery Beat
AI / Data: OpenAI SDK, scikit-learn, NumPy, SciPy RAG, embeddings, vector DB
Инфраструктура: Docker, Docker Compose
Будет большим плюсом
Document AI: OCR, parsing, NLP
Semantic matching и сравнение документов
Опыт построения AI-агентов
Микросервисы
CI/CD
Если интересно, пишите в личку - Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- NumPy
- LLM
- PostgreSQL
- RAG
- NLP
- Redis
- Scikit-learn
- OCR
- Docker
- Django
- Celery
- SciPy
- OpenAI SDK
- WebSocket
- Django REST Framework
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания ключевой технологии RAG, указанной в вакансии.
Как вы подходите к выбору стратегии чанкинга (chunking) и метода ретривала для улучшения точности RAG-системы?
Вакансия предполагает работу с WebSocket и Daphne.
С какими сложностями вы сталкивались при реализации real-time коммуникаций через Django Channels и как решали проблему race conditions?
Оптимизация стоимости — одна из задач в описании.
Какие техники вы используете для снижения стоимости инференса LLM без значительной потери качества ответов?
Проверка навыков работы с базами данных.
В чем разница между обычным поиском в PostgreSQL и векторным поиском, и в каких случаях вы бы предпочли специализированную Vector DB?
Оценка опыта в создании сложных AI-систем.
Расскажите о вашем опыте проектирования AI-агентов: как вы организуете планирование действий и управление памятью агента?
Похожие вакансии
GenAI-разработчик / бизнес-аналитик
AI Engineer (Multi-Agent Systems & RAG) (Senior)
AI-тренер для обучения нейросетей
Python AI Engineer (Senior)
Senior ML-инженер
AI-инженер (автоматизация бизнеса)
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!