- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
AI Engineer / Machine Learning Engineer
Оценка ИИВакансия предлагает работу с передовым стеком (GenAI, LLM) в стабильной и крупной организации. Гибридный формат и масштабные задачи делают это предложение крайне привлекательным для опытных инженеров.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена требованиями к опыту вывода моделей в production и глубоким знаниям в области Generative AI (LLM, RAG). Работа в крупном банке подразумевает высокие стандарты качества кода и понимание сложных архитектурных процессов.
Анализ зарплаты
Оценка ИИВ вакансии указана 'рыночная заработная плата'. Для позиции Senior AI Engineer в банковском секторе Москвы медиана составляет около 400 000 - 500 000 рублей, что соответствует ожиданиям для такого уровня ответственности.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь уже сейчас
Присоединяйтесь к команде одного из крупнейших банков России и создавайте AI-решения будущего!
Описание вакансии
🚀 Один из крупнейших российских банков ищет AI Engineer / Machine Learning Engineer
Ищем сильного AI Engineer / Machine Learning Engineer, который будет разрабатывать и внедрять AI-решения для одного из ведущих банков России.
Это возможность работать с современным AI-стеком, большими языковыми моделями (LLM), классическим машинным обучением и продуктами, которыми ежедневно пользуются миллионы клиентов.
📌 Чем предстоит заниматься:
• Разрабатывать и внедрять AI-сервисы и ML-модели в production
• Создавать решения на базе LLM, RAG, AI-агентов и современных ML-подходов
• Разрабатывать пайплайны обработки данных и интеграции AI-моделей
• Работать с командами продукта, аналитики, Data Science и разработки
• Оптимизировать качество, скорость и стоимость работы AI-сервисов
• Участвовать в проектировании архитектуры AI-решений и выводе их в промышленную эксплуатацию
• Исследовать новые технологии и внедрять лучшие мировые практики в области Generative AI
📌 Что ожидают от кандидата:
• Опыт работы AI Engineer, Machine Learning Engineer или Applied Scientist
• Сильные знания Python и опыт разработки production-сервисов
• Хорошее понимание классического Machine Learning и современных Generative AI-подходов
• Опыт работы с LLM, RAG, embeddings, vector databases, LangChain, LangGraph или аналогичными инструментами будет преимуществом
• Опыт работы с PyTorch, TensorFlow или другими ML-фреймворками
• Знание SQL и опыт работы с большими объемами данных
• Опыт вывода ML/AI-моделей в production
• Умение работать в кросс-функциональной команде и решать сложные инженерные задачи
📌 Что предлагают:
• Работа в одном из крупнейших банков России
• Масштабные AI-продукты с миллионами пользователей
• Современный технологический стек и сильная инженерная команда
• Возможность работать над Generative AI и LLM-проектами
• Рыночная заработная плата
• Гибридный формат работы
• Широкие возможности для профессионального и карьерного роста
📩 Чтобы податься, прикрепите своё CV через Typeform:
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- Machine Learning
- LLM
- RAG
- PyTorch
- TensorFlow
- SQL
- LangChain
- LangGraph
- Generative AI
- Vector Databases
- Embeddings
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с современными LLM-архитектурами.
Расскажите о вашем опыте реализации RAG-систем: какие векторные базы данных вы использовали и как решали проблему релевантности поиска?
Оценка навыков инженерии и понимания жизненного цикла ML-модели.
Опишите ваш самый сложный кейс вывода ML-модели в production: с какими техническими трудностями вы столкнулись и как их преодолели?
Проверка знаний в области оптимизации и стоимости решений.
Какими методами вы пользуетесь для оптимизации скорости инференса и снижения стоимости эксплуатации LLM-сервисов?
Оценка владения инструментами разработки AI-агентов.
Работали ли вы с LangChain или LangGraph? В каких сценариях использование этих инструментов оправдано, а где лучше написать кастомное решение?
Проверка фундаментальных знаний Python и SQL.
Как вы обеспечиваете масштабируемость и отказоустойчивость ваших Python-сервисов при работе с большими объемами данных из SQL-источников?
Похожие вакансии
Архитектор мультиагентных систем на базе LLM
Applied AI / LLM Engineer (Python)
Аналитик AI-агентов Senior
Аналитик AI-агентов
Вайбкодер (AI-агенты)
Специалист по работе с нейросетями (обучение с нуля)
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!