- Страна
- Россия
AI Python Engineer
Оценка ИИКомпания с большой историей (20 лет) и понятными процессами — это признак стабильности. Стек технологий максимально актуален для 2024-2025 годов, что гарантирует профессиональный рост в сфере AI. Удаленный формат работы добавляет привлекательности.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует сочетания сильного классического бэкенда (Python, SQL, Async) и актуального опыта в AI (LLM, RAG, векторные БД). Высокая планка в 3 года коммерческого опыта и знание специфических фреймворков вроде LangGraph делают позицию сложной для новичков.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в вакансии не указана, но для специалиста уровня Middle+/Senior в сфере AI Python Engineering на российском рынке вилка составляет от 250 до 450 тысяч рублей. Учитывая требования к опыту с агентами и RAG, компания, вероятно, предлагает конкурентную оплату в этом диапазоне.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
*🤗 AI Python Engineer*Удаленно (Санкт-Петербург)
CRT — IT-компания с 20-летним опытом разработки, понятными процессами и профессиональным менеджментом. Мы работаем с разными IT-проектами и базируемся в Тюмени.
Требования:
— От 3 лет коммерческой разработки на Python и сильный backend-фундамент
— Практический опыт с LLM, RAG или AI-агентами в реальных проектах
— Знание async, типизации, тестирования и разработки REST API
— Опыт работы с FastAPI, Django, Flask или аналогами
— Уверенный SQL, PostgreSQL и опыт с одной из векторных баз данных
— Опыт с LangGraph, LangChain, LlamaIndex, CrewAI, AutoGen или собственными решениями
*➡️*Откликнуться
*📍 Навигация:[База знаний](https://t.me/pyproglib) • [Задачи](https://t.me/py_problems_lib) •* Собеседования
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- LLM
- RAG
- REST API
- FastAPI
- Django
- Flask
- SQL
- PostgreSQL
- LangGraph
- LangChain
- LlamaIndex
- CrewAI
- Autogen
- Vector Database
- Asynchronous Programming
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с Retrieval-Augmented Generation, что указано в требованиях.
Расскажите о вашем опыте реализации RAG: какие стратегии индексации и поиска вы использовали для улучшения релевантности ответов?
Вакансия предполагает работу с AI-агентами и сложными цепочками.
В чем ключевое различие между использованием LangChain и LangGraph при построении многоагентных систем?
Важно понимать, как кандидат работает с производительностью в Python.
Как вы обеспечиваете высокую производительность и асинхронность в FastAPI при интеграции с тяжелыми LLM-запросами?
Работа с AI требует специфических навыков хранения данных.
С какими векторными базами данных вы работали (например, Pinecone, Milvus, Chroma) и по каким критериям вы выбираете конкретное решение для проекта?
Проверка фундаментальных знаний бэкенда.
Как вы подходите к тестированию AI-сервисов, учитывая недетерминированность ответов языковых моделей?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
