- Страна
- Казахстан
- Зарплата
- 1 200 000 ₽ – 1 600 000 ₽
AI Engineer Instructor
Оценка ИИПривлекательная позиция для экспертов, желающих развивать личный бренд и делиться знаниями. Удаленный формат и проектная оплата обеспечивают гибкость, а актуальный стек технологий делает роль интересной.
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 ИИСредний уровень сложности. Требуется не только глубокое понимание AI-технологий (LLM, RAG, агенты), но и развитые навыки преподавания для объяснения сложных концепций студентам.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная оплата в 1.2–1.6 млн тенге за проект является конкурентоспособной для рынка Казахстана в сфере EdTech, особенно учитывая узкую специализацию AI Engineering. Это соответствует или слегка превышает средние ставки для приглашенных экспертов-практиков.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
AI Engineer Instructor
KAI
1,200,000 to 1,600,000 KZT NET per project
Remote
KAI is an IT academy that has been training specialists in technology and digitalization since 2013, with over 5,000 graduates. The course covers topics such as RAG and vector storage, MCP and AI agents, LLM and model fine-tuning, data and document handling, Evals, and CI/CD.
Responsibilities:
• Lead one or more modules of the AI Engineering course
• Share practical experience in AI Engineering
Requirements:
• Experience with LLM and AI projects
• Proficient in Python
• Understanding of production development
• Ability to explain complex concepts clearly
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- LLM
- RAG
- Vector Databases
- AI Agents
- Fine-tuning
- CI/CD
- Evals
- MCP
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с архитектурой RAG, заявленной в программе курса.
Как бы вы объяснили студентам разницу между использованием векторных баз данных и дообучением (fine-tuning) модели для конкретной бизнес-задачи?
Оценка способности кандидата структурировать учебный материал.
Как вы планируете структурировать модуль по AI-агентам, чтобы студенты перешли от теории к созданию работающего прототипа?
Проверка понимания жизненного цикла разработки AI-продуктов.
Какие основные этапы CI/CD для LLM-приложений вы считаете критически важными для освещения в курсе?
Оценка навыков работы с данными, что является фундаментом AI.
С какими сложностями при обработке неструктурированных документов для LLM вы сталкивались и как их решали?
Проверка педагогических способностей.
Представьте, что студент не понимает концепцию 'Evals'. Какую аналогию из реального мира вы бы использовали для объяснения?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
