Full-Stack (Python) AI Engineer
Оценка ИИПривлекательная вакансия для опытных инженеров, желающих работать на острие технологий AI. Удаленный формат и работа с современным стеком (LangChain, GCP) делают позицию конкурентной, хотя отсутствие указанной зарплаты является минусом.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена требованием глубокой экспертизы одновременно в классическом бэкенде (Python, FastAPI, PostgreSQL) и в современных AI-фреймворках (LangChain, RAG, multi-agent). Также необходим опыт работы с Big Data и свободный английский.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИДля позиции Senior AI Engineer с опытом 6+ лет на международном рынке (учитывая требования к английскому и GCP) предлагаемая роль соответствует высокому зарплатному сегменту. Рыночные ставки для таких специалистов в Европе и США значительно выше средних по РФ.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
V4Scale
Full-Stack (Python) AI Engineer
Опыт работы: более 6 лет
Полная занятость
График: 5/2 или свободный
Формат работы: удалённо
*☑️* Наши пожелания к кандидатам
-5-6+ years of software engineering experience with strong hands-on Python, FastAPI, PostgreSQL DB, and microservices
-Strong experience designing AI architecture and building scalable production AI systems using LangChain/LangGraf, RAG, embeddings, reranking, and multi-agent workflows
-Proven ability to handle big data, perform complex data analysis, and build systems that operate at large scale
-Hands-on experience with GCP, Docker, and model evaluations, including AI quality, reliability, and performance optimization
-English speaking (B2+)
Контакты: Откликнуться
Python Job в Telegram | в VK | в Max
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Data Analysis
- Python
- GCP
- PostgreSQL
- Microservices
- RAG
- Docker
- Big Data
- FastAPI
- LangChain
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с LLM-фреймворками.
Расскажите о наиболее сложной задаче, которую вы решали с помощью LangChain или LangGraph. С какими ограничениями вы столкнулись?
Оценка навыков оптимизации AI-систем.
Какие стратегии вы используете для улучшения качества ответов в RAG-системах (например, методы реранжирования или оптимизация эмбеддингов)?
Проверка архитектурного мышления в контексте больших данных.
Как бы вы спроектировали архитектуру AI-сервиса, который должен обрабатывать миллионы запросов в день с минимальной задержкой?
Оценка навыков работы с инфраструктурой.
Опишите ваш опыт развертывания и мониторинга AI-моделей в GCP с использованием Docker. Как вы обеспечиваете надежность системы?
Проверка владения английским языком и коммуникативных навыков.
Can you describe a time when you had to explain a complex technical AI concept to a non-technical stakeholder in English?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
