- Страна
- Россия
Инженер по созданию агентов ИИ/AI Agent Engineer
Оценка ИИИнтересная и актуальная позиция в известной финансовой компании с возможностью удаленной работы и использованием самого современного стека технологий (LangGraph, LangChain).
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 ИИРоль требует глубокой экспертизы в области LLM и специализированных фреймворков для создания агентов, что предполагает высокий порог входа и опыт работы с современным стеком ИИ.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в вакансии не указана, однако для специалистов уровня Senior в области AI/LLM на московском рынке характерны высокие предложения, соответствующие сложности задач.
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
Требуется «Инженер по созданию агентов ИИ/AI Agent Engineer» (Москва)
Компания «Финам» ищет хорошего специалиста на вакансию «Инженер по созданию агентов ИИ/AI Agent Engineer». Москва (Россия). Полный рабочий день. Можно удалённо. Требуемые навыки: #senior, #LLM, #Langgraph, #LangChain.
*👉*Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- LLM
- LangGraph
- LangChain
- Artificial Intelligence
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с ключевым инструментом, указанным в вакансии.
Расскажите о вашем опыте использования LangGraph для создания сложных циклических графов в ИИ-агентах.
Важно понимать, как кандидат справляется с ограничениями моделей.
Как вы решаете проблему «галлюцинаций» и обеспечиваете надежность ответов агента в финансовых сценариях?
Оценка навыков оптимизации и работы с контекстом.
Какие стратегии управления памятью и контекстным окном вы применяете при разработке долгоживущих агентов?
Проверка архитектурного мышления.
В каких случаях вы предпочтете использование LangChain, а когда выберете низкоуровневую реализацию взаимодействия с API LLM?
Оценка навыков интеграции.
Опишите ваш опыт реализации RAG-систем (Retrieval-Augmented Generation) для предоставления агенту доступа к актуальным рыночным данным.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
