- Страна
- Россия
- Зарплата
- 300 000 ₽ – 400 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
AI-инженер (Middle+)
Оценка ИИПривлекательная вакансия в продуктовой компании с четким стеком и актуальными задачами. Хороший уровень зарплаты и возможность удаленной работы.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубоких знаний в области RAG, векторных БД и безопасности данных (PII/NER), а также солидного опыта в бэкенд-разработке на Node.js. Высокая планка ответственности за продакшн-решения.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная зарплата в 300-400 тысяч рублей полностью соответствует рыночным ожиданиям для позиции Middle+/Senior AI-инженера в России и СНГ. Это конкурентоспособное предложение для специалистов с опытом работы от 3-5 лет.
Сопроводительное письмо
I am writing to express my strong interest in the AI Engineer (Middle+) position at Flomni. With over 5 years of experience in backend development and a deep focus on LLM integration, I have built production-ready RAG systems and optimized data processing pipelines that balance performance with cost-efficiency.
Your focus on data security (PII/NER) and hybrid search optimization aligns perfectly with my technical background. I have extensive experience with TypeScript and Node.js, and I am proficient in working with vector databases like Weaviate and orchestration tools. I am particularly excited about the opportunity to implement robust AI features that go beyond simple prototypes and deliver measurable value to your platform's users.
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Flomni уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Flomni и создавайте передовые AI-решения для реального бизнеса!
Описание вакансии
🔝
✍️ Вакансия AI-инженер (Middle+) в продуктовую IT компанию
Локация и формат: удаленка по РФ, СНГ
Формат: полная занятость
ЗП 300 000 - 400 000 р/мес
Мы ищем AI-инженера, который усилит техническую команду Flomni. Нам нужен практик — человек, который умеет интегрировать возможности LLM в реальный продукт и берёт на себя ответственность за результат.
Твоя основная задача — строить надёжный и безопасный слой сервисов, обеспечивающий работу AI-функций внутри платформы: от обработки текстов до аналитики больших массивов данных.
Чем предстоит заниматься:
— RAG и поиск: настраивать и оптимизировать гибридный поиск по базам знаний (семантика + ключевые слова), работать со стратегиями чанкинга, ранжированием и тестированием качества ответов
—Безопасность данных: внедрять инструменты анонимизации (PII/NER) перед отправкой данных во внешние LLM-провайдеры, строить аудит действий AI
—Аналитика диалогов: автоматическое тегирование, оценка качества диалогов, генерация отчётности на основе данных клиентов
—Интеграции: строить защищённые интерфейсы между AI-компонентами и внешними базами данных, CRM и провайдерами (OpenAI, YandexGPT, GigaChat)
—Работа с данными: внедрять решения для анализа текстовых и голосовых коммуникаций (транскрибация, тегирование, классификация)
—Оптимизация: следить за стоимостью токенов, latency и участвовать в развитии AI-инфраструктуры
Кого мы ищем:
—Сильный опыт бэкенд-разработки (3–5+ лет)
—Глубокое понимание устройства современных LLM-систем — RAG, векторные базы данных, оркестрация
—Понимаешь разницу между прототипом в чате и отказоустойчивым решением в продакшене
—Умеешь самостоятельно реализовывать логику внутри существующего бэкенда
Стек: TypeScript, Node.js, NATS, Weaviate (векторная БД), Langfuse (трейсинг и Evals), PostHog
Будет плюсом:
—Опыт с транскрибацией и голосовыми данными
—Опыт развёртывания OSS-моделей в контуре клиента
😎 Контакты для отправки резюме: Откликнуться
✅ Вакансии: @c_level_top
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- TypeScript
- LLM
- RAG
- Node.js
- Weaviate
- OpenAI
- PostHog
- NATS
- Langfuse
- NER
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с RAG и понимания нюансов поиска.
Как вы подходите к выбору стратегии чанкинга и балансировке между семантическим и ключевым поиском в гибридных системах?
Вакансия делает акцент на безопасности данных перед отправкой в LLM.
Какие инструменты или библиотеки для NER вы использовали для анонимизации PII-данных в реальном времени?
Важно понимать, как кандидат контролирует расходы компании.
Какие методы оптимизации стоимости токенов и снижения latency вы применяли в своих предыдущих проектах?
Проверка навыков работы с инструментами мониторинга, указанными в стеке.
Расскажите о вашем опыте работы с Langfuse для трейсинга и оценки (Evals) качества ответов моделей.
Проверка умения работать с инфраструктурой.
Был ли у вас опыт развертывания Open Source моделей (например, Llama или Mistral) внутри закрытого контура клиента?
Похожие вакансии
AI Content Engine Builder / AI контент-дизайнер-генератор
Prompt-инженер / AI Engineer
AI-разработчик (Python) Junior / Middle
Middle AI/ ML Engineer
Remote AI Implementation Specialist
MLOps Engineer (Python)
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!
- Страна
- Россия
- Зарплата
- 300 000 ₽ – 400 000 ₽