- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
AI Разработчик/Python (Middle)
Оценка ИИBell Integrator — известный системный интегратор, предлагающий работу над актуальными AI-технологиями. Вакансия привлекательна четким стеком технологий и возможностью профессионального роста, однако ограничена гибридным форматом только для Москвы.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует сочетания сильного бэкенд-фундамента (Python, FastAPI, Kafka) и специализированных знаний в области AI (RAG, векторные БД, LangChain). Основная сложность заключается в необходимости иметь практический опыт внедрения AI-агентов и работы с LLM.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в вакансии не указана, но для позиции Middle AI Developer в Москве рыночный диапазон составляет от 250 000 до 400 000 рублей. Учитывая требования к опыту от 3 лет и знание специфических AI-фреймворков, можно ожидать предложение в верхней части этого диапазона.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Bell Integrator уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Bell Integrator и создавайте передовых AI-агентов — откликайтесь прямо сейчас!
Описание вакансии
#Вакансия #developer #Python #Москва
AI Разработчик/Python (Middle)
Компания: Bell Integrator
Позиция: AI Разработчик/Python
Формат работы: #Офис #Гибрид
Локация: #РФ #Москва
Должностные обязанности:
- Проектирование, разработка и внедрение AI-агентов;
- интеграция различных решений с другими системами, обеспечение их взаимодействия;
- работа с LLM, включая prompt engineering и оптимизацию взаимодействия с большими языковыми моделями.
- Уверенный коммерческий опыт backend-разработки на Python от 3х лет;
- Хорошее знание FastAPI, REST API и асинхронного программирования;
- Опыт работы с PostgreSQL, Docker / Docker Compose;
- Опыт работы с Qdrant или другими векторными базами данных;
- Практическое понимание RAG: chunking, embeddings, vector search, metadata filtering;
- Опыт интеграции LLM API: OpenAI, GigaChat, Anthropic или аналогов;
- Опыт работы с LangChain, LlamaIndex, HuggingFace или sentence-transformers;
- Опыт работы с Kafka; RabbitMQ может рассматриваться как аналог;
- Опыт написания unit- и интеграционных тестов.
Условия
- Возможность профессионального и карьерного роста в компании, возможность поучаствовать в разных проектах;
- Опыт работы в распределенной команде профессионалов;
- Уровень заработной платы обсуждается индивидуально;
- Работа в офисе/гибрид, только г. Москва.
Связь:
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Unit Testing
- Python
- LLM
- PostgreSQL
- RAG
- Docker
- Kafka
- REST API
- FastAPI
- LangChain
- RabbitMQ
- OpenAI
- Huggingface
- Anthropic
- LlamaIndex
- Qdrant
- Docker Compose
- GigaChat
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания архитектуры RAG-систем, указанных в требованиях.
Расскажите о вашем опыте настройки процесса chunking и выбора стратегии эмбеддингов для RAG-системы. С какими проблемами вы сталкивались?
Оценка навыков работы с векторными БД, критически важных для AI-разработки.
Почему в своих проектах вы выбирали Qdrant или аналоги? В чем преимущество векторного поиска перед обычным полнотекстовым в контексте LLM?
Проверка владения инструментами разработки AI-агентов.
В каких сценариях вы предпочтете использовать LangChain, а когда лучше написать кастомное решение для управления цепочками вызовов LLM?
Оценка навыков проектирования высоконагруженных систем.
Как вы организуете взаимодействие AI-сервиса с другими системами через Kafka для обеспечения отказоустойчивости?
Проверка навыков оптимизации работы с моделями.
