- Страна
- Россия
- Зарплата
- 220 000 ₽ – 250 000 ₽
C# Developer
Оценка ИИИнтересная позиция на стыке классического бэкенда и AI с конкурентной зарплатой и удаленным форматом. Компания работает с крупными заказчиками, что гарантирует масштабные задачи.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИВакансия требует не только глубоких знаний .NET стека, но и специфического опыта в AI-разработке: RAG, векторные БД и интеграция LLM. Это делает роль сложной для обычного backend-разработчика без опыта в ML/AI.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная зарплата (220-250к) находится в рамках рыночного медианного значения для Middle+/Senior .NET разработчиков в России, однако требования к AI-компетенциям могли бы предполагать чуть более высокий верхний порог.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Контакты для отклика
Откройте контакты, указанные в вакансии.
Описание вакансии
💻 C# Developer
220 000 – 250 000 ₽
Удалёнка
#c_sharp@proglib_jobs OutKod — аботает над крупными IT-проектами в сферах fintech, telecom и retail, включая backend, mobile, data и MLOps-направления.
Требования:
– Уверенный .NET, опыт с C#
– Опыт интеграции LLM в реальные продукты
– Базовые фронтенд-знания, достаточные для работы с AI
– Уверенная работа с реляционными БД (MSSQL или PostgreSQL)
– Опыт с Docker и Git
– Практический опыт с LLM-приложениями: RAG, агенты, function/tool calling, prompt-инжиниринг
– Работа с API языковых моделей (OpenAI, Anthropic и др.) и фреймворками (LangChain, LlamaIndex)
– Опыт с векторными БД (pgvector, Pinecone)
– Оценка качества моделей (evals), мониторинг и наблюдаемость AI-систем
– AI-ассистированная разработка: ежедневное использование инструментов типа Claude Code, Cursor, OpenAI Codex, GitHub Copilot; практика code-review и тестирования для изменений
*➡️*Откликнуться
*📍* Навигация: База знаний • Обучение
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- C++
- .NET
- LLM
- MSSQL
- PostgreSQL
- Docker
- Git
- RAG
- LangChain
- LlamaIndex
- pgvector
- Pinecone
- GitHub Copilot
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания архитектуры современных AI-приложений.
Расскажите о вашем опыте реализации RAG-систем: какие векторные базы данных вы использовали и как решали проблему релевантности поиска?
Оценка навыков работы с API языковых моделей.
В чем разница между function calling и обычным промптингом при интеграции LLM в бизнес-логику приложения?
Проверка владения основным стеком .NET.
Как вы организуете работу с асинхронностью в C# при длительных запросах к внешним AI API, чтобы не блокировать потоки?
Оценка культуры разработки.
Как вы используете AI-ассистентов (Cursor, Copilot) в повседневной работе и как это влияет на процесс code-review в вашей команде?
Проверка навыков работы с данными.
Какие стратегии индексации в PostgreSQL (или pgvector) вы применяете для оптимизации поиска по векторным эмбеддингам?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
