- Страна
- Россия
- Зарплата
- 300 000 ₽ – 400 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

AI-инженер (Middle+)
Привлекательная вакансия с четко описанными задачами, современным стеком и конкурентной зарплатой. Удаленный формат работы и работа над реальным продуктом добавляют баллов.
Сложность вакансии
Роль требует сочетания сильного бэкенд-бэкграунда и глубокой экспертизы в AI-инструментах (RAG, векторные БД). Высокая планка ответственности за безопасность данных и производительность в продакшене.
Анализ зарплаты
Предложенная зарплата 300-400к рублей полностью соответствует рыночным ожиданиям для уровня Middle+/Senior AI-инженера в России и СНГ. Это конкурентный диапазон для специалистов с сильным бэкенд-опытом и навыками интеграции LLM.
Сопроводительное письмо
Меня заинтересовала вакансия AI-инженера, так как мой опыт в бэкенд-разработке и работе с LLM-системами полностью соответствует вашим задачам. Я имею практический опыт построения RAG-систем, оптимизации гибридного поиска и работы с векторными базами данных, что позволит мне эффективно развивать AI-слой вашей платформы.
Особое внимание я уделяю вопросам безопасности данных и анонимизации PII, а также контролю стоимости токенов и задержек в продакшене. Знакомство со стеком Node.js, TypeScript и инструментами вроде Langfuse поможет мне быстро влиться в процессы и начать приносить пользу команде. Буду рад обсудить, как мои навыки помогут в реализации ваших амбициозных планов.
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь уже сейчас
Присоединяйтесь к команде и создавайте передовые AI-решения для реального бизнеса!
Описание вакансии
AI-инженер (Middle+) в продуктовую IT-компанию
Локация и формат: удаленно по РФ, СНГ
Формат: полная занятость
ЗП: 300 000 – 400 000 руб./мес
Мы ищем AI-инженера, который усилит техническую команду. Нам нужен практик — человек, который умеет интегрировать возможности LLM в реальный продукт и берет на себя ответственность за результат.
Ваша основная задача — строить надежный 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 отчетности на основе данных клиентов.
— Интеграции: строить защищенные 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, задержками (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.
— Понимание разницы между прототипом в чате и отказоустойчивым решением в продакшене.
— Умение самостоятельно реализовывать логику внутри существующего бэкенда.
Стек: TypeScript, Node.js, NATS, Weaviate (векторная БД), Langfuse (трейсинг и Evals), PostHog.
Будет плюсом:
— Опыт работы с транскрибацией и голосовыми данными.
— Опыт развертывания OSS-моделей в контуре клиента.
@job_for_relocation
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 RAG-системах?
Важный аспект вакансии — безопасность и анонимизация данных.
Какие инструменты и подходы вы использовали для автоматического обнаружения и маскирования PII-данных перед отправкой в LLM?
Проверка навыков оптимизации ресурсов и стоимости.
Как вы контролируете и оптимизируете потребление токенов и latency в высоконагруженных AI-сервисах?
Оценка опыта работы с инструментами мониторинга AI.
Расскажите о вашем опыте работы с Langfuse или аналогичными системами для трейсинга и оценки (Evals) качества ответов моделей.
Проверка архитектурного мышления.
В чем, по вашему мнению, заключаются главные сложности при переходе от прототипа AI-функции к отказоустойчивому решению в продакшене?
Похожие вакансии
AI-инженер (Middle+) & Node.js
AI-инженер (Middle+)
Middle+ AI-инженер
AI Content Engine Builder / AI контент-дизайнер-генератор
Prompt-инженер / AI Engineer
AI-разработчик (Python) Junior / Middle
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 ₽