Full-stack / AI-инженер
Оценка ИИИнтересный стек технологий (AI/LLM) и работа над современным продуктом в сфере HealthTech. Хотя зарплата не указана, сфера AI сейчас является одной из самых высокооплачиваемых и динамичных.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует не только навыков Full-stack разработки, но и глубокой экспертизы в работе с LLM (токены, контекст, промпт-инжиниринг), что делает порог входа выше среднего. Дополнительную сложность добавляет необходимость работы с мультимодальными задачами, такими как распознавание еды по фото.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПоскольку зарплата указана 'по договоренности', мы ориентируемся на рыночные показатели для AI-инженеров. В России и на международном рынке специалисты с опытом работы с AWS Bedrock и LLM получают значительно выше среднего по IT-сектору. Данная позиция предполагает оплату на уровне Senior-специалиста в области ML/Full-stack.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Full-stack / AI-инженер
Заработная плата по договоренности
Обязанности:
• Внутри приложения — AI-чат, инструменты ведения дневника питания, распознавание еды по фото, работа с рецептами, меню ресторанов с КБЖУ, отчёты...
Требования:
• Опыт интеграции с LLM-провайдерами (AWS Bedrock, Anthropic, OpenAI или аналогичные).
• Отличное понимание принципов работы LLM: токены, контекст, температура, лимиты...
Контакт:
+971506727381
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Fullstack
- Artificial Intelligence
- LLM
- AWS Bedrock
- Anthropic
- OpenAI
- Computer Vision
- Prompt Engineering
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с параметрами генерации.
Как изменение параметра 'температура' влияет на ответы LLM при анализе состава блюд по фото?
Важно для оптимизации затрат и производительности приложения.
Какие стратегии вы используете для управления длинным контекстом и лимитами токенов в AI-чате?
Оценка навыков интеграции с облачными AI-сервисами.
В чем основные различия при работе с AWS Bedrock по сравнению с прямым использованием API OpenAI?
Проверка понимания специфики продукта (Computer Vision + LLM).
Как бы вы реализовали пайплайн распознавания КБЖУ блюда на основе фотографии из ресторана?
Оценка навыков Full-stack разработки в контексте AI.
Как эффективно организовать стриминг ответов от LLM на фронтенд для улучшения UX в чате?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
