- Страна
- Россия
- Зарплата
- 220 000 ₽ – 250 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Аналитик AI (Middle / Senior)
Оценка ИИИнтересный проект на стыке финтеха и AI с современным стеком технологий. Предлагается удаленный формат работы и конкурентная заработная плата, соответствующая рыночным ожиданиям для Middle+/Senior позиций.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует редкого сочетания навыков классического системного анализа (Kafka, REST, SQL) и глубокой экспертизы в области Generative AI (RAG, LangChain, промпт-инжиниринг). Высокие требования к подтвержденному опыту работы с AI-агентами делают порог входа выше среднего.
Анализ зарплаты
Оценка ИИУказанная вилка 220 000 – 250 000 руб. на руки полностью соответствует рыночным медианам для системных аналитиков уровня Middle+ в России, однако для специалистов с глубокой экспертизой в AI (Senior) верхняя граница может быть несколько выше рыночного максимума.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Bellintegrator уже сейчас
Присоединяйтесь к Bellintegrator и создавайте будущее финтеха с помощью передовых AI-агентов!
Описание вакансии
#вакансия# Аналитик AI #системный_аналитик #job
🔥 T-shape Аналитик AI (Middle / Senior) на финтех
Компания: Bellintegrator
Проект: Платформа, автоматизирующая весь жизненный цикл инвестиционной
сделки для юридических лиц.
Локация и формат: Удаленка График/Таймзона: Мск ±2 часа
Занятость: Полная, оформление по ТК РФ
💵 Зарплатная вилка: 220 000 – 250 000 руб. на руки (зависит от грейда).
🎯 Что мы ждем от кандидата (Требования):
Опыт работы от 3-х лет.
Опыт работы в проектах по разработке и внедрению AI-фич и AI-агентов (включая агентов в формате .md)
Понимание принципов работы LLM и современных агентных архитектур (ReAct, LangChain, AutoGen и др.)
Понимание NLP, архитектуры RAG (retrieval-augmented generation) и уверенные навыки prompt engineering
Опыт работы с harness-агентами.
Уверенное владение технологическим стеком: REST API, WebSocket, OpenAPI/AsyncAPI, брокеры сообщений (Kafka), реляционные БД (PostgreSQL).
Опыт работы с инструментами моделирования и документации.
🛠 Обязанности:
Проектирование AI- и классических решений: разработка агентов, tools,
skills, subagents, SDK к OpenCode
Применение нейросетей для ускорения собственной работы —
генерация спецификаций, промпт-инжиниринг, прототипирование
диаграмм (PlantUML), написание MCP, агентов, скилов и т.д.
Работа в концепции Doc-as-code
Согласование и коммуникация: плотное взаимодействие с разработкой
и сопровождением.
🧠 Софт-скиллы:
Активная позиция (инициативность, поиск компромиссов).
Умение аргументированно доносить свою точку зрения.
Коммуникабельность, активное слушание и нетоксичность.
⚠️ ВАЖНОЕ ТРЕБОВАНИЕ К РЕЗЮМЕ:
Рассматриваются резюме только с подтвержденным опытом.
По каждому проекту в резюме должно быть отражено:
Описание проекта
Ваша роль, задачи и зона ответственности
Используемые технологии и инструменты
📬 Контакты для отклика: Пишите в личку: Откликнуться
Пожалуйста, ответьте сразу на два вопроса при отклике:
Ваши ожидания по ЗП на руки?
Есть ли опыт работы с LLM?
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- LLM
- PostgreSQL
- RAG
- Prompt Engineering
- NLP
- Kafka
- REST API
- OpenAPI
- LangChain
- WebSocket
- PlantUML
- AsyncAPI
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания ключевой архитектуры, указанной в требованиях.
Расскажите о вашем опыте проектирования RAG-систем: какие векторные базы данных вы использовали и как оптимизировали релевантность выдачи?
Вакансия предполагает работу с агентными архитектурами.
В чем принципиальное различие между подходами ReAct и LangChain при проектировании поведения AI-агента?
Проверка навыков системного анализа в контексте интеграций.
Как бы вы спроектировали взаимодействие AI-агента с внешним API через Kafka для обеспечения отказоустойчивости?
Оценка владения современными методологиями документирования.
Опишите ваш опыт работы в концепции Doc-as-code: какие инструменты вы использовали для синхронизации документации с кодом?
Проверка практических навыков промпт-инжиниринга.
Какие техники Few-shot или Chain-of-Thought вы применяли для минимизации галлюцинаций LLM в финтех-задачах?
Похожие вакансии
Senior System Analyst (Websoft HCM)
Ведущий системный аналитик (Интеграции с гос. сервисами)
Системный аналитик (Senior)
Системный аналитик КХД (Senior)
System Analyst (Middle)
Системный аналитик (Agentic Engineering) (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!