AI Engineer (Senior)
Оценка ИИИнтересный стек технологий на острие прогресса (AI-агенты) и возможность удаленной работы. Однако уровень компенсации для позиции Senior AI Engineer находится на нижней границе рынка, что немного снижает общую привлекательность.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует не только глубоких знаний Python и классического бэкенда, но и специфического опыта работы с LLM-агентами и RAG. Высокая планка задана требованием уметь эффективно работать в связке с AI-кодинг ассистентами и обеспечивать надежность систем в продакшене.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенный оклад до 290 000 ₽ находится ниже среднерыночного диапазона для Senior AI-специалистов в РФ, который обычно стартует от 350 000 - 400 000 ₽. Вакансия может быть привлекательна для сильных Middle+ специалистов, стремящихся в Senior-роль, или тех, кому важен именно стек с агентами.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
*☺️*AI Engineer (Senior) — удалённо
Финтех, РФ
Оклад: до 290 000 ₽/мес
Задачи:
Агентные системы с LLM: tool calling, многошаговые workflow, RAG, контекст и память, human-in-the-loop.
Быстрые прототипы и MVP → проверка гипотез → production.
Разработка через coding-агентов: декомпозиция задач, контекст, проверка и интеграция изменений.
Архитектура и оценка качества LLM-систем: корректность, устойчивость, ограничения, баланс качества/скорости/стоимости/безопасности.
Сервисы на Python: API, интеграции, async, фоновые задачи, события. Надёжность и эксплуатация.
Требования:
Опыт LLM-решений: агенты с инструментами, RAG, многошаговые workflow или обработка документов.
Интеграция моделей через API/локально; понимание токенов, контекста, structured output, tool calling.
Ежедневная работа через coding-агентов и умение проверять AI-generated код: diff, тесты, ошибки, поведение системы.
От 3 лет коммерческой разработки; уверенный Python, asyncio, FastAPI/REST, SQL/PostgreSQL, Docker, Linux, Git, автотесты.
Понимание надёжности: retries, идемпотентность, конкурентный доступ, восстановление после сбоев, наблюдаемость.
Тг для резюме Откликнуться
Канал с вакансиями jobbytokhastik
#вакансия#vacancy
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- LLM
- RAG
- FastAPI
- PostgreSQL
- Docker
- Linux
- Git
- asyncio
- REST
- AI Agents
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания архитектуры агентных систем и управления состоянием.
Как вы подходите к проектированию памяти и сохранению контекста в многошаговых LLM-workflow?
Оценка навыков работы с внешними инструментами и API через LLM.
С какими сложностями вы сталкивались при реализации Tool Calling и как обеспечивали корректность Structured Output?
Проверка умения оценивать качество работы вероятностных моделей.
Какие метрики и подходы вы используете для оценки качества RAG-систем и минимизации галлюцинаций?
Важно понять, как кандидат обеспечивает стабильность системы при сбоях внешних API или моделей.
Как вы реализуете паттерны отказоустойчивости (retries, circuit breaker) в асинхронных Python-сервисах, работающих с LLM?
Проверка критического мышления при работе с AI-генерацией кода.
Опишите ваш процесс ревью и тестирования кода, созданного AI-агентами: на что вы обращаете внимание в первую очередь?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
