- Страна
- Беларусь
Junior+ ML/AI Engineer
Оценка ИИОтличная вакансия для старта карьеры с сильным соцпакетом (страховка, бонусы, обучение) и работой над актуальными технологиями (RAG, LLM). Офисный формат в Минске и требование B2+ English делают её привлекательной для локальных специалистов, готовых к интенсивному росту.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция Junior+ требует не только базовых знаний ML, но и практического опыта с RAG, LLM и графовыми базами данных, что повышает планку для начинающего специалиста. Однако наличие менторства и четкий стек технологий делают эту роль достижимой для талантливых кандидатов с хорошим портфолио.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в вакансии не указана, но для уровня Junior+ ML в Минске рыночный диапазон обычно составляет от $1200 до $2200 в зависимости от глубины знаний RAG и LLM. Предложенный соцпакет (13-я зарплата, страховка) значительно повышает общую ценность предложения.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Откликнитесь в Interexy уже сейчас
Присоединяйтесь к динамичной команде в Минске и создавайте инновационные AI-решения — откликайтесь прямо сейчас!
Описание вакансии
#vacancy #hiring #ML #AI #MachineLearning #Minsk #Python #RAG
🚀 We are hiring: Junior+ ML/AI Engineer
Our team is actively growing, and we are looking for a Junior+ ML/AI Engineer to join us and help develop AI-powered solutions.
📍 Location: Minsk — Office
⏰ Format: Full-time
🌍 English: B2+
We are looking for an engineer with hands-on experience in RAG-based systems, graph databases, and voice/text AI models. Experience in telecom, IoT, or network-related projects will be a strong advantage.
🔹 Required Skills:
• Strong Python skills
• Hands-on experience with RAG (Retrieval-Augmented Generation) systems
• Experience working with LLMs (OpenAI, open-source models, etc.)
• Understanding of embeddings, vector search, chunking, and prompt engineering
• Practical experience with Speech-to-Text (STT) and Text-to-Speech (TTS)
• Experience with graph databases such as Neo4j or similar
• Experience integrating ML services into backend applications
• REST APIs and webhooks
• Ability to quickly understand a new technical domain
➕ Nice to Have:
• n8n or other workflow automation tools
• Deep Learning experience
• Docker and cloud platforms (AWS, GCP, Azure)
• MLOps knowledge
• Data visualization tools
• Telecom / IoT / network services experience
• Personal ML projects or Kaggle experience
🎁 What we offer:
From the 1st working day:
• 12th-month pay policy
• Corporate events
• Cash benefits for significant life events
• Online/offline literature compensation
• Birthday gifts
After the probation period:
• Medical insurance, including dental services
• 25 vacation days
• 3 additional days off
• Corporate English
• Educational course compensation
• Sports compensation
• Corporate gifts
📩 Contacts:
Telegram: Откликнуться 💬
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- RAG
- LLM
- OpenAI
- Vector Search
- Prompt Engineering
- Speech-to-text
- Text-to-Speech
- Neo4j
- REST API
- n8n
- Deep Learning
- Docker
- AWS
- Google Cloud Platform
- Azure
- MLOps
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания ключевой технологии, указанной в вакансии.
Расскажите о вашем опыте работы с RAG-системами: какие стратегии чанкинга и методы поиска в векторных БД вы использовали?
Вакансия требует опыта работы с Neo4j или аналогами.
В каких сценариях использование графовой базы данных дает преимущество перед обычным векторным поиском в задачах LLM?
Оценка практических навыков работы с аудио-данными.
С какими библиотеками или API для STT/TTS вы работали и как решали проблему задержки (latency) при интеграции в реальные приложения?
Проверка навыков интеграции ML-моделей в продукт.
Как вы обычно организуете взаимодействие между ML-сервисом и бэкендом через REST API или вебхуки?
Оценка способности быстро погружаться в специфику бизнеса.
