- Страна
- Россия
- Зарплата
- 240 000 ₽ – 260 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

AI разработчик
Интересный стек технологий и амбициозные задачи по созданию AI-платформы. Однако предлагаемая зарплата находится на нижней границе рынка для Senior AI специалиста с таким широким набором требований.
Сложность вакансии
Высокая сложность обусловлена требованиями к глубоким знаниям в области LLM (RAG, мультиагентные системы, fine-tuning) и одновременно серьезным бэкенд-стеком (K8s, Kafka, Airflow). Роль требует Senior-уровня компетенций как в AI, так и в системной архитектуре.
Анализ зарплаты
Предложенная вилка (240-260к руб. гросс) значительно ниже среднерыночной для позиции Senior AI Developer в РФ, которая обычно начинается от 350-400к руб. Учитывая требования к знанию K8s, Kafka и глубокой экспертизе в LLM, компенсация выглядит недостаточно конкурентной.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в Top Selection уже сейчас
Откликнитесь сейчас, чтобы создавать передовые AI-платформы и мультиагентные системы в Top Selection!
Описание вакансии
#вакансия #удаленнаяработа #AI #AIразработчик #РФ #senior
**✅Позиция: AI разработчик💻
✅Вилка: 240.000 - 260.000 руб. гросс💰
✅Занятость: Полная
✅Локация и гражданство:РФ 📌
✅Оформление: Как ИП**
**👋Привет! Меня зовут Ирина. Я представляю группу компаний Top Selection.
🔥В данный момент мы в поисках AI разработчика**🔥
🛠Требования:
- Глубокое понимание архитектуры трансформеров, их возможностей и ограничений;
- Работа с embeddings, vector search и RAG-архитектурами; обеспечение структурированного вывода данных (structured output) и корректного вызова инструментов (tool calling);
- Проектирование agentic workflows и multi-agent систем: управление состоянием, контекстом, уровнем автономности и сценариями human-in-the-loop;
- Построение evals для LLM: разработка метрик оценки ответов, контроль галлюцинаций и мониторинг дрейфа поведения системы;
- Выявление и митигация рисков информационной безопасности: защита от prompt injection, предотвращение утечек персональных данных (PII/privacy) и аудит прав доступа агента;
- Практика работы с API языковых моделей (OpenAI, Anthropic), платформой Hugging Face и orchestration-фреймворками;
- Оценка экономики решений: расчет стоимости, латентности (latency) и масштабируемости;
- Опыт работы в e-commerce, retail или других продуктовых highload-системах;
- Опыт работы со стеком оркестрации и мониторинга: Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes, Prometheus, Grafana;
- Оптимизация инференса на GPU-инфраструктуре;
- Адаптация и fine-tuning моделей под задачи бизнеса, включая применение методов LoRA/PEFT;
- Опыт проектирования agentic workflows или multi-agent-систем;
- Понимание принципов информационной безопасности, privacy и работы с персональными данными.
📌Обязанности:
- Проектирование и разработка микросервисов ядра AI-платформы для оркестрации функциональных агентов и ассистентов;
- Создание среды разработки (SDK/Tooling) для агентов: исследование, тестирование и интеграция open-source фреймворков, подготовка серверной части (backend runtime) для их выполнения;
- Разработка сервиса управления реестром и скиллами агентов;
- Построение единого слоя управления знаниями (Unified Knowledge Service, Knowledge Lake API): проектирование архитектуры агрегатора данных и реализация коннекторов к крупным корпоративным источникам (например, Яндекс Вики, Confluence, SharePoint).
📲Контакт для связи: нажмите для отклика
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Python
- LLM
- Kubernetes
- Prometheus
- Grafana
- LoRA
- Transformers
- RAG
- Redis
- Airflow
- Kafka
- MLflow
- Vector Search
- Hugging Face
- GPU
- OpenAI API
- Embeddings
- Anthropic API
- PEFT
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта проектирования сложных AI-систем.
Расскажите о самом сложном кейсе проектирования мультиагентной системы: как вы управляли состоянием и решали конфликты между агентами?
Важно для обеспечения качества продукта в продакшене.
Какие метрики и инструменты вы используете для оценки галлюцинаций LLM и мониторинга дрейфа поведения системы в реальном времени?
Проверка навыков обеспечения безопасности AI-решений.
Какие стратегии митигации prompt injection и защиты PII вы внедряли в своих предыдущих проектах?
Оценка умения работать с инфраструктурой и оптимизацией.
Как вы подходите к оптимизации инференса моделей на GPU-инфраструктуре для снижения latency в highload-системах?
Проверка навыков работы с данными для RAG.
С какими проблемами вы сталкивались при построении Knowledge Lake и интеграции данных из корпоративных источников вроде Confluence или SharePoint?
Похожие вакансии
GenAI-разработчик / бизнес-аналитик
AI Engineer (Multi-Agent Systems & RAG) (Senior)
Python AI Engineer (Senior)
Senior ML-инженер
Senior / Middle AI Engineer (Computer Vision)
AI-разработчик (Senior)
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!