- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Дата инженер ИИ/AI Data Engineer
Известный бренд в финансовом секторе, актуальный технологический стек (LLM, LangChain) и возможность удаленной работы делают вакансию очень привлекательной для опытных инженеров. Единственный минус — отсутствие открытой информации по зарплате в тексте.
Сложность вакансии
Роль требует редкого сочетания классического дата-инжиниринга (SQL, ClickHouse, ETL) и глубокой экспертизы в области LLM-фреймворков, таких как LangChain и Langgraph. Уровень Senior предполагает высокую автономность и умение проектировать сложные архитектуры.
Анализ зарплаты
В объявлении не указана зарплата, но для позиции Senior Data Engineer с фокусом на AI в Москве рыночные предложения обычно начинаются от 300 000 рублей. Учитывая специфику финтеха, компенсация может быть выше среднего по рынку.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в ФИНАМ уже сейчас
Присоединяйтесь к команде «Финам» и создавайте передовые ИИ-решения на стыке финтеха и технологий LLM!
Описание вакансии
Требуется «Дата инженер ИИ/AI Data Engineer» (Москва)
Компания «Финам» ищет хорошего специалиста на вакансию «Дата инженер ИИ/AI Data Engineer». Москва (Россия). Полный рабочий день. Можно удалённо. Требуемые навыки: #senior, #ClickHouse, #Docker, #SQL, #LLM, #Langgraph, #LangChain, #ETL.
*👉*Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- LLM
- SQL
- Docker
- ETL
- LangChain
- LangGraph
- ClickHouse
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта работы с ключевым инструментом хранения данных, указанным в вакансии.
Расскажите об особенностях оптимизации запросов и проектирования схем в ClickHouse для аналитических задач.
Вакансия ориентирована на ИИ, поэтому важно понимать опыт кандидата с современными фреймворками.
В чем принципиальное различие между LangChain и Langgraph, и в каких сценариях вы предпочтете использовать последний?
Оценка навыков построения пайплайнов для специфических данных.
Как вы организуете ETL-процесс для подготовки данных (векторизации) при создании RAG-систем?
Проверка инженерной культуры и навыков контейнеризации.
Опишите ваш подход к деплою и масштабированию LLM-сервисов с использованием Docker.
Оценка Senior-компетенций в области архитектуры.
С какими основными проблемами производительности LLM-приложений вы сталкивались и как их решали на уровне данных?
Похожие вакансии
Аналитик / MLE (Middle/Senior/Staff) в команду эффективности
ML разработчик
Data Engineer / DataOps Engineer
ML разработчик (Senior)
Data Scientist Middle+, Senior
Главный инженер Контроль качества данных
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!