- Страна
- Узбекистан
- Зарплата
- от 500 $
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
AI Prompt Engineer
Оценка ИИИнтересный проект на стыке AI и реального сектора (логистика) с четкими техническими требованиями и современным стеком. Относительно невысокая зарплата для узкой специализации компенсируется возможностью работы с передовыми технологиями (Gemini, мультиагентные системы).
Сложность вакансии
Оценка ИИСредний уровень сложности обусловлен необходимостью подтвержденного опыта (портфолио) и строгими KPI по точности и задержке ответов. Требуется не просто написание текстов, а инженерный подход с использованием метрик и пониманием архитектуры LLM.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная зарплата от $500 является стартовой для рынка Узбекистана в сфере AI, однако для опытного Prompt Engineer с навыками Python и знанием английского B2 она находится ниже среднерыночных значений для международных компаний. Тем не менее, для локального рынка это конкурентоспособное предложение для специалистов уровня Junior+/Middle.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь уже сейчас
Присоединяйтесь к разработке инновационной системы мониторинга логистики и покажите свои навыки работы с LLM на реальных метриках!
Описание вакансии
#prompt #ai
AI Prompt Engineer
Employment type: Full-time / Project based
Format: On-Site
Location: Tashkent
Company: Logistics
Salary: 500$ +
About the Company
We are building a real-time AI monitoring platform for the trucking industry. Our platform analyzes driver-dispatcher communications from Telegram groups using 7 independent AI agents in parallel, continuously updating the status of each truck in real time.
The system processes thousands of messages daily in EN/UZ/RU without translation, responding in 2-3 seconds. Stack: Python, FastAPI, AsyncIO, PostgreSQL, Redis, Google Gemini.
Your Responsibilities
Optimizing existing prompts
You will analyze and optimize prompts across 7 agents, reducing the alert false positive rate from the current to 5%. Every change is tested on real messages and measured with metrics.
Requirements
Must Have
— At least 6 months of production-level prompt engineering experience (portfolio required)
— Understanding of GPT, Gemini, Claude differences: tokenization, context window, temperature
— Experience extracting strict JSON schema responses from LLMs (few-shot, output parsing)
— Metric-driven approach: prompt → test → measure → improve cycle
— English B2+ (prompts are written in English)
— Git: branch, commit, PR
Nice to Have
— Knowledge of the trucking industry
— Multilingual NLP experience: code-switching, dialects, CB radio jargon
— Python: writing eval scripts, editing prompt files
— Evaluation frameworks: promptfoo, DeepEval, LangSmith
— Proficiency in Uzbek, Russian, and English ....
Success Metrics (KPI)
— Alert false positive rate: reduce to 5%
— Real issue detection coverage: 95%+
— JSON validity rate: 99.5%+
— Accuracy across all languages: 90%+
— Agent latency: must not exceed 2–3 seconds
Tech Stack
— LLM: Google Gemini Flash (production)
— Backend: Python 3.11+, FastAPI, AsyncIO
— Database: PostgreSQL, Redis
— Deployment: Docker, Cloudflare Tunnel
— Monitoring: Custom admin dashboard, token/cost tracking
How to Apply
Please include the following with your application:
— Portfolio — prompts you have written or their results
— Before/after metrics — if you have optimization case studies
— Brief intro about yourself: your experience and any connection to trucking or logistics
Note: We are looking for specialists who can demonstrate real metrics, not just a vibe check.
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Prompt Engineering
- Python
- FastAPI
- asyncio
- PostgreSQL
- Redis
- Google Gemini
- LLM
- JSON Schema
- Git
- Docker
- Cloudflare Tunnel
- NLP
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с форматами вывода, критичными для стабильности системы.
Как вы обеспечиваете 99.5% валидности JSON-ответов от LLM, и какие стратегии используете, если модель возвращает некорректный формат?
Оценка навыков оптимизации и работы с конкретными бизнес-метриками.
Опишите ваш процесс снижения уровня ложноположительных срабатываний (False Positive Rate). Какие изменения в промптах обычно дают наибольший эффект?
Проверка понимания технических ограничений моделей, используемых в проекте.
В чем заключаются основные особенности работы с Google Gemini Flash по сравнению с моделями GPT, и как это влияет на структуру ваших промптов?
Важно для системы, работающей в реальном времени.
Как вы балансируете между сложностью промпта (для точности) и временем генерации (latency), чтобы уложиться в лимит 2-3 секунды?
Проверка способности работать с мультиязычным контентом без перевода.
Был ли у вас опыт работы с code-switching (смешением языков) в одном сообщении? Как вы адаптируете промпты для корректной обработки узбекского и русского сленга?
Похожие вакансии
AI Engineer/Senior ML Engineer
Python разработчик (Senior)
Специалист по работе с ИИ
Head of AI
Руководитель MLOps команды
Lead AI Engineer — Java with Claude Code
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
- Узбекистан
- Зарплата
- от 500 $