AI Engineer в команду тулинга для разработки в GenAI
Оценка ИИVK — топовый работодатель в РФ с сильной инженерной культурой. Работа над GenAI тулингом — это передовой край технологий, что гарантирует профессиональный рост и интересные задачи. Доступен удаленный формат работы.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует редкого сочетания навыков: глубокого понимания AI-технологий и системного программирования (компиляторы, Golang). Работа в VK над внутренним тулингом подразумевает высокую ответственность за производительность и стабильность инструментов, используемых другими разработчиками.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для позиции Middle AI Engineer в Санкт-Петербурге в крупных тех-компаниях уровня VK рыночный диапазон составляет от 250 000 до 400 000 рублей. Предложение, скорее всего, будет соответствовать верхней границе рынка при наличии специфического опыта в компиляторах.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Требуется «AI Engineer в команду тулинга для разработки в GenAI, Санкт-Петербург» (Санкт-Петербург)
Компания «VK» ищет хорошего специалиста на вакансию «AI Engineer в команду тулинга для разработки в GenAI, Санкт-Петербург». Санкт-Петербург (Россия). Полный рабочий день. Можно удалённо. Требуемые навыки: #middle, #Компиляторы, #Golang, #Python, #CI/CD, #Git.
*👉*Откликнуться
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Go
- Python
- CI/CD
- Git
- Compilers
- Generative AI
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия предполагает работу в команде тулинга, где важна эффективность кода.
В каких случаях при разработке на Golang вы бы предпочли использование интерфейсов, а когда — конкретных типов с точки зрения производительности?
Упоминание компиляторов в навыках указывает на необходимость понимания низкоуровневых процессов.
Расскажите о вашем опыте работы с LLVM или другими фреймворками для создания компиляторов/анализаторов кода.
Для AI Engineer важно понимать, как модели интегрируются в продакшн.
Как бы вы организовали CI/CD пайплайн для автоматического тестирования и деплоя GenAI моделей, учитывая их размер и требования к GPU?
Работа с GenAI требует оптимизации инференса.
Какие методы оптимизации весов моделей (квантование, прунинг) вы применяли на практике и как это влияло на тулинг?
Python часто используется как клей в AI, а Go — для высоконагруженных частей.
Опишите сценарий, в котором вы бы выбрали связку Python (для логики AI) и Golang (для инфраструктуры), и как бы вы организовали взаимодействие между ними?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
