- Страна
- Россия
- Зарплата
- 280 000 ₽ – 350 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
AI / ML Engineer (Разработчик AI-агентов)
Оценка ИИИнтересная позиция в актуальной нише AI-агентов с возможностью удаленной работы. Привлекает работа с разнообразным стеком LLM и фокус на реальную монетизацию продуктов.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубоких знаний в области LLM-оркестрации и практического опыта работы с современными фреймворками для создания агентов. Основная сложность заключается в необходимости масштабирования решений на большую аудиторию.
Анализ зарплаты
Оценка ИИУказанный в описании диапазон 280-350к рублей полностью соответствует текущим рыночным ожиданиям для Middle+/Senior AI-инженеров в России. Это конкурентная оплата для удаленного формата работы.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь уже сейчас
Откликнитесь прямо сейчас, чтобы создавать передовых AI-агентов на базе LLM для многомиллионной аудитории!
Описание вакансии
AI / ML Engineer (Разработчик AI-агентов)
*💰*По итогам собеседования (ср. рын. зп 280 000 ₽ – 350 000 ₽)
*📌*Условия и бонусы:
Фултайм, удаленно.
*📌*Чем предстоит заниматься:
Для нас монетизация продуктов на большую аудиторию – ключевой приоритет. Мы ищем инженера, который будет создавать и масштабировать AI-агентов для реальных пользователей. Проектировать, разрабатывать и оркестрировать AI-агентов на базе LLM (YandexGPT, OpenAI, Gemini, Open Source). Строить цепочки действий: orchestration, routing, memory, tool calling.
*✍🏼*Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- LLM
- Open Source
- Routing
- OpenAI
- Orchestration
- Gemini
- YandexGPT
- Tool Calling
- Memory
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания архитектуры агентов и умения выбирать инструменты под задачу.
Расскажите о вашем опыте проектирования AI-агентов: какие фреймворки для оркестрации (например, LangChain, CrewAI, AutoGen) вы использовали и почему?
Важно для обеспечения консистентности ответов агента в длинных диалогах.
Как вы подходите к реализации механизмов памяти (Memory) и управления контекстом в сложных цепочках действий?
Критический навык для взаимодействия агента с внешним миром.
С какими трудностями вы сталкивались при реализации Tool Calling и как обеспечивали надежность вызова внешних API?
Актуально для оптимизации затрат и производительности при больших нагрузках.
В каких случаях вы бы предпочли использовать YandexGPT или Open Source модели вместо OpenAI для решения задач роутинга?
Проверка навыков работы с высоконагруженными системами.
