AI/AI-agent developer (Python)
Интересная позиция в известной ИТ-компании с фокусом на актуальные технологии (LLM, AI-агенты). Предлагается полная удаленка и работа в Agile-команде, что делает вакансию привлекательной для опытных Python-разработчиков.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Роль требует глубоких знаний как в классическом Backend (Python, FastAPI, SQL), так и в специфических инструментах AI-агентов (LangChain, LangGraph). Высокий порог входа обусловлен необходимостью опыта работы с LLM от 2 лет и пониманием архитектуры нейросетей.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Зарплата в объявлении не указана, но для позиции Middle/Senior AI Developer на российском рынке вилка обычно составляет от 250 000 до 450 000 рублей. ИЦ АЙ-ТЕКО обычно предлагает конкурентоспособные условия, соответствующие рыночным медианам для опытных инженеров.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Описание вакансии
ИЦ АЙ-ТЕКО
AI/AI-agent developer (Python)
Опыт работы: 3–6 лет
Полная занятость
График: 5/2
Формат работы: удалённо
*☑️* Чем предстоит заниматься
-Разработка сервисов с использованием LLM
-Разработка ai-агентов
-Разработка прикладного ПО на Python
-Оценка трудоёмкости задач, участие в планировании
-Написание unit-тестов
-Поиск наилучших решений совместно с дизайнерами и аналитиками
-Менторство (развитие tech skills) стажёров (актуально для middle, senior)
-Взаимодействие с разработчиками и другими командами в формате Agile
*☑️* Наши пожелания к кандидатам
-Опыт работы в роли разработчика от 4 лет в проектах по разработке ПО с использованием инструментов и технологий Python
-Опыт в AI/ML/NLP не менее 2 лет
-Опыт работы с языковыми моделями (LLM) через API
-Опыт использования библиотек для взаимодействия с LLM: LangChain, LangGraph, etc
-Опыт работы с фреймворками Python: FastAPI/Django/Flask
-Опыт разработки REST API
-Опыт работы с реляционными БД PostgreSQL, нереляционными БД - к примеру, mongodb
-Опыт интеграции инфраструктурных компонентов с внешними системами
-Опыт работы c использованием гибких методологий (Agile, DevOps и/или Scrum) разработки
-Будет плюсом:
-Опыт написания собственных моделей на PyTorch/TensorFlow
-Опыт референса моделей на vllm/SGLang/TRT
-Опыт дообучения LLM
-Опыт оптимизации производительности SQL-запросов (план запроса, индексы, распределение, полный скан), оптимизации моделей хранения данных
-Интерес к исследованиям в области AI/LLM и их стыка с BackEnd
Контакты: Откликнуться
*🔥* Откликнуться / Откликнуться / Откликнуться
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.

Навыки
- Python
- LLM
- LangChain
- LangGraph
- FastAPI
- Django
- Flask
- REST API
- PostgreSQL
- MongoDB
- Agile
- DevOps
- Scrum
- PyTorch
- TensorFlow
- vLLM
- SGLang
- NLP
- ML
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с фреймворками для AI-агентов.
Расскажите о самом сложном AI-агенте, которого вы проектировали с использованием LangChain или LangGraph. С какими проблемами зацикливания или галлюцинаций вы столкнулись?
Оценка навыков проектирования высоконагруженных систем.
Как вы организуете хранение истории диалогов и контекста для LLM в высоконагруженном FastAPI приложении? Какие БД выберете для разных типов памяти агента?
Проверка понимания оптимизации работы с моделями.
В чем разница между использованием LLM через API и локальным развертыванием через vLLM с точки зрения архитектуры приложения и задержек (latency)?
Оценка навыков работы с данными.
Опишите ваш подход к оптимизации сложного SQL-запроса в PostgreSQL, который стал узким местом в AI-сервисе. На что вы посмотрите в первую очередь в плане запроса?
Проверка soft skills и лидерских качеств.
Как вы подходите к менторству стажеров? Какие ключевые технические навыки вы считаете приоритетными для освоения начинающим AI-разработчиком?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

