AI Engineer / Python Developer | LLM Agents & Rag | Интеграция с корпоративными системами
Оценка ИИИнтересная роль на стыке классической разработки и AI в стабильной компании. Четко прописанный стек технологий и актуальные задачи по LLM-агентам делают вакансию привлекательной для опытных инженеров.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена требованием к значительному общему опыту (6+ лет) и глубокой экспертизе в специфических областях: RAG, MCP, Tool Calling и интеграция с 1С. Кандидат должен сочетать навыки Senior Python разработчика с компетенциями AI-инженера.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИВ объявлении не указана зарплата, однако для позиции Senior AI Engineer с опытом 6+ лет на российском рынке медиана составляет около 400,000 - 500,000 рублей. Учитывая требования к интеграции с корпоративными системами и RAG, предложение должно соответствовать верхнему сегменту рынка.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
ДеФакто
AI Engineer / Python Developer | LLM Agents & Rag | Интеграция с корпоративными системами
Опыт работы: более 6 лет
Полная занятость
График: 5/2
Формат работы: удалённо или гибрид или офис
*☑️* Наши пожелания к кандидатам
-Разработка инструментов для агентов и интеграций с корпоративными системами (1С, почта, файловые ресурсы)
-Обработка документов: договоры, счета, таблицы
-Автоматизация сбора и анализа информации из внешних источников, консолидация отчётности
-Вывод решений в работу: пилот, оценка качества, поддержка
-Сбор требований, описание текущего и целевого процесса, поиск краевых случаев
-Техническая документация и инструкции для пользователей
-Python, промышленная разработка от трёх лет (FastAPI, asyncio, REST API, webhooks)
-SQL, работа с базами данных
-Docker, Git, тесты, код-ревью
-Практический опыт с языковыми моделями: OpenAI-совместимый API, промптинг, structured output, tool calling, MCP
-RAG: embeddings, векторный поиск, переранжирование
-Оценка качества решений на моделях: тестовые наборы, анализ логов, поиск причин ошибок
-Понимание безопасности: разграничение доступа, хранение секретов, prompt injection
Контакты: Telegram Откликнуться
Python Job в Telegram | в VK | в Max
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- FastAPI
- asyncio
- REST API
- SQL
- Docker
- Git
- LLM
- RAG
- Embeddings
- Vector Search
- Prompt Engineering
- MCP
- Tool Calling
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с внешними инструментами через LLM.
Расскажите о вашем опыте реализации Tool Calling и MCP. С какими сложностями вы сталкивались при обработке структурированного вывода от моделей?
Оценка навыков построения качественных RAG-систем.
Как вы подходите к выбору стратегии эмбеддингов и переранжирования (reranking) для документов со сложной структурой, таких как договоры или таблицы?
Проверка понимания безопасности в AI-решениях.
Какие методы защиты от Prompt Injection вы применяете при разработке агентов, имеющих доступ к корпоративным данным и API?
Оценка навыков интеграции с legacy-системами.
Был ли у вас опыт интеграции Python-сервисов с 1С или почтовыми серверами? Какие протоколы и библиотеки вы использовали?
Проверка методологии оценки качества (Evaluation).
Как вы выстраиваете процесс оценки качества (LLM-as-a-judge, золотые наборы тестов) перед выводом AI-решения в продакшн?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
