- Страна
- Казахстан
- Зарплата
- 2 300 $ – 2 800 $
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Applied AI / LLM Engineer (Python)
Оценка ИИИнтересная позиция в известной аутсорс-компании с фокусом на современные технологии (LLM, RAG). Привлекательный формат удаленной работы на международные рынки и прозрачная вилка в долларах.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубоких знаний в специфической области LLM (RAG, LangGraph) и одновременно уверенных навыков бэкенд-разработки на Python. Высокий уровень английского и необходимость работы с международными рынками повышают планку требований.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная зарплата ($2300–2800) находится в пределах рыночной нормы для Middle/Senior LLM-инженеров в СНГ, однако для специалистов с опытом от 3 лет в AI на международном рынке это может считаться нижней границей. Тем не менее, для удаленной позиции с выплатой в валюте предложение выглядит конкурентоспособным.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Mad Devs уже сейчас
Присоединяйтесь к Mad Devs и создавайте передовые AI-решения для международного рынка!
Описание вакансии
*📍* Формат/working arrangement: удалённо, полная занятость
*✔️* Должность/position: Applied AI / LLM Engineer (Python)
*🏢* Место работы/workplace: Mad Devs (удалённая работа)
*💸* Заработная плата/salary estimate: от 2 300 до 2 800 $ в месяц (до вычета налогов)
*📈* Обязанности/responsibilities:
- Разработка и внедрение LLM-пайплайнов, AI-агентов и RAG-систем
- Реализация function/tool calling и structured output (JSON Schema)
- Разработка production-ready сервисов на Python (Django, Celery, Redis)
- Проверка продуктовых гипотез на основе реальных данных и аналитики
- Измерение и оптимизация качества, производительности и стоимости работы LLM
- Тесное взаимодействие с Product Manager и командой разработки
- Проектирование и масштабирование AI-решений для реальных продуктов
*📌* Требования/requirements:
- Опыт разработки production-приложений с использованием LLM от 3 лет
- Практический опыт работы с RAG, embeddings, vector search, prompt engineering и LLM evaluation
- Опыт работы с LangGraph, LangChain или аналогичными фреймворками
- Уверенное владение Python
- Опыт backend-разработки (Django, PostgreSQL, асинхронное программирование)
- Хорошие знания SQL и Pandas
- Data-driven подход к разработке
- Английский язык — уровень B2–C1
- Русский язык — уровень C1
- Возможность работать удалённо (кроме кандидатов из России и Беларуси)
Будет плюсом:
- Опыт работы с векторными базами данных (Qdrant, pgvector и др.)
- Опыт fine-tuning моделей, text classification или embedding-моделей
- Опыт работы с Kubernetes, gRPC или Go
*✅* Условия/working conditions:
- Полностью удалённый формат работы
- Полная занятость, график 5/2
- Работа над международными AI-проектами для Европы, США и Юго-Восточной Азии
- Возможность влиять на развитие AI-продуктов
- Гибкий формат работы
- Возможности для профессионального развития и роста
- Конкурентная заработная плата с выплатой 1 раз в месяц
*📢**❗️**🚨* Контакты для связи/Contact information: Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- LLM
- RAG
- LangChain
- LangGraph
- Django
- PostgreSQL
- Redis
- Celery
- Pandas
- SQL
- Vector Search
- Prompt Engineering
- Qdrant
- pgvector
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с графовыми структурами в AI-агентах.
Расскажите о вашем опыте использования LangGraph: в каких сценариях вы предпочитаете его обычному LangChain и как вы обрабатываете циклы в графе?
Оценка навыков оптимизации RAG-систем.
Какие стратегии чанкинга и методы улучшения релевантности поиска (например, re-ranking) вы применяли в своих проектах?
Проверка понимания бизнес-составляющей разработки.
Как вы подходите к оценке стоимости (cost optimization) и задержек (latency) при использовании LLM в высоконагруженных сервисах?
Техническая проверка навыков работы с данными.
В каких случаях вы бы выбрали специализированную векторную БД (например, Qdrant), а в каких — расширение pgvector для PostgreSQL?
Проверка навыков интеграции AI в бэкенд.
Как вы организуете обработку длительных LLM-запросов в связке Django + Celery + Redis, чтобы обеспечить стабильность системы?
Похожие вакансии
Архитектор мультиагентных систем на базе LLM
Аналитик AI-агентов Senior
Аналитик AI-агентов
Вайбкодер (AI-агенты)
Специалист по работе с нейросетями (обучение с нуля)
Разработчик с фокусом на интеграцию LLM и AI-технологий
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!