Откликайтесь
на вакансии с ИИ
AI Engineer - FDE (Forward Deployed Engineer)
Оценка ИИИсключительная вакансия в компании-лидере индустрии (Databricks). Полная удаленка по всему миру, работа с передовыми технологиями (GenAI, LLM) и высокий уровень влияния на продукт делают это предложение максимально привлекательным для Senior специалистов.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена ролью Senior уровня в одной из ведущих ИИ-компаний мира. Требуется не только глубокая техническая экспертиза в GenAI и LLM, но и навыки работы с клиентами (Forward Deployed), а также способность влиять на стратегию продукта.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в Databricks для Senior AI ролей обычно находится на верхнем пределе рынка США и глобального рынка, часто включая значительный пакет опционов (RSU). Указанный диапазон отражает рыночные стандарты для топовых Tier-1 компаний.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в databricks уже сейчас
Присоединяйтесь к элитной команде Databricks и создавайте будущее генеративного ИИ для крупнейших компаний мира!
Описание вакансии
Published time: 2026-08-27
Company name: Databricks
Title: AI Engineer - FDE (Forward Deployed Engineer)
Grades: senior
Job description: Join the AI Forward Deployed Engineering team, a customer-facing specialist group at Databricks that delivers professional services engagements helping customers build and productionize first-of-its-kind GenAI applications. You work cross-functionally with engineering, product and developer relations to shape long-term strategic priorities.
Location: Anywhere in the World
Anywhere: Yes
Remote: Yes
Tags:
#ai #machine_learning #genai #llm #rag #python #pytorch #langchain #remote #worldwide #senior #full_time #data_science
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- PyTorch
- Machine Learning
- LLM
- RAG
- Generative AI
- LangChain
Возможные вопросы на собеседовании
Роль FDE подразумевает работу с клиентами. Важно понять, как кандидат переводит бизнес-задачи в технические решения.
Расскажите о самом сложном случае внедрения GenAI решения для клиента: с какими техническими и коммуникационными барьерами вы столкнулись?
Databricks фокусируется на масштабируемых решениях. Нужно проверить знания в области оптимизации RAG.
Как бы вы оптимизировали RAG-систему для работы с миллионами документов при сохранении низкой задержки (latency)?
Проверка навыков работы с современным стеком.
В каких случаях вы предпочтете использование LangChain, а когда лучше написать кастомную логику на Python/PyTorch для управления цепочками LLM?
FDE влияют на продукт. Важно уметь давать обратную связь инженерам.
Как вы приоритизируете фидбек от клиентов для передачи продуктовой команде, если запросы разных заказчиков противоречат друг другу?
Проверка понимания жизненного цикла ИИ-моделей.
