- Страна
- Казахстан
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
AI Software Engineer
Оценка ИИИнтересная позиция в крупной продуктовой компании с фокусом на современные технологии (LLM, Multi-agent systems). Локация в Алматы и работа с передовым стеком делают вакансию привлекательной для опытных инженеров.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует не только классических навыков бэкенд-разработки (Python/Go/Rust), но и глубокой экспертизы в области LLM, RAG и векторных БД. Необходимость вывода AI-решений в продакшн повышает планку ответственности.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для позиции уровня Senior AI Engineer в Алматы рыночные показатели составляют от 1.5 до 2.5 млн тенге (в эквиваленте USD). Предложенный диапазон соответствует международным стандартам для опытных разработчиков в регионе.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в ProHunters уже сейчас
Отправьте свое резюме на почту и станьте частью команды, создающей передовые AI-продукты в Алматы!
Описание вакансии
*✅ AI Software Engineer*
*📍* Алматы
О компании
Крупная продуктовая IT-компания.
Задачи:
• Разработка AI-продуктов и агентных систем на базе LLM.
• Интеграция OpenAI, Anthropic, Gemini и других AI-моделей.
• Построение RAG-решений и работа с Vector DB.
• Интеграция AI-решений с внутренними сервисами и API.
• Проектирование и вывод AI-продуктов в production.
Мы ищем вас, если:
• Имеете от 3 лет опыта в Backend- или Fullstack-разработке.
• Уверенно владеете Python, Go или Rust.
• Работали с API, Docker, Git и CI/CD.
• Имеете практический опыт работы с LLM API, RAG и VectorDB.
• Знаете основы Prompt Engineering и умеете доводить AI-решения до production.
• Опыт с LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Kubernetes, облачными платформами или multi-agent systems станет преимуществом.
*📩 Email:* Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Git
- Python
- Rust
- LLM
- Kubernetes
- CI/CD
- RAG
- Prompt Engineering
- Docker
- Go
- LangChain
- LangGraph
- OpenAI
- Anthropic
- Gemini
- LlamaIndex
- Vector DB
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с архитектурой RAG.
Расскажите, как вы подходите к выбору векторной базы данных и стратегии чанкинга для RAG-системы?
Оценка навыков оптимизации работы с моделями.
Какие методы вы используете для уменьшения галлюцинаций и повышения точности ответов LLM?
Проверка инженерных навыков в контексте AI.
Как вы организуете мониторинг и логирование AI-агентов в production-среде?
Оценка владения современными фреймворками.
В каких случаях вы бы предпочли использовать LangGraph вместо стандартного LangChain?
Проверка навыков интеграции.
