- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Junior/Middle ML-инженер/Python разработчик [SmartDocs]
Оценка ИИМТС — стабильный и крупный работодатель с сильной инженерной культурой. Проект SmartDocs предлагает работу с самым актуальным стеком в области Generative AI (RAG, LangGraph, GraphRAG), что гарантирует профессиональный рост.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует глубоких знаний в современных AI-технологиях (RAG, агенты) и одновременно сильных навыков бэкенд-разработки на Python. Высокие требования к образованию и опыту работы с широким стеком БД (векторные, графовые, реляционные) делают отбор достаточно строгим.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для Middle ML-инженера в Москве в крупном финтехе или телекоме рынок предлагает конкурентные условия. Указанные рыночные значения соответствуют уровню Middle-специалиста с опытом от 2-3 лет.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в МТС уже сейчас
Присоединяйтесь к команде МТС и создавайте передовые AI-решения на базе RAG и LangChain!
Описание вакансии
Junior/Middle ML-инженер/Python разработчик [SmartDocs]
Компания: МТС
*☑️*Чем предстоит заниматься
-Проектировать микросервисы и API (REST/gRPC);
-Создавать RAG и AI-агенты: разрабатывать системы генерации ответов на основе документов, цепочек рассуждений и логики Tool Calling (LangChain/LangGraph/LlamaIndex);
-Работать с данными и текстом: парсинг, очистка и чанкинг текстов, извлечение сущностей (NER), классификация, реализация гибридного семантического и полнотекстового поиска;
-Проектировать базы данных: работать с реляционными (PostgreSQL), векторными (Qdrant/Milvus/pgvector) и графовыми (Neo4j) базами под задачи GraphRAG;
-Заниматься оптимизацией производительности, покрытием кода тестами (Pytest), написанием асинхронного кода на Python (FastAPI/Django);
-Проводить code review и контейнеризацию приложений (Docker).
*☑️*Что мы ожидаем
-Опыт коммерческой разработки на Python от 2 лет для выпускников профильных факультетов ведущих вузов (МФТИ, НИУ ВШЭ, МГУ, ИТМО, МГТУ им. Баумана, СПбГУ, МИФИ) или от 3 лет для кандидатов с другим образованием;
-Уверенное знание Python, асинхронного программирования, веб-фреймворков (FastAPI) и принципов проектирования микросервисной архитектуры (REST, Swagger, gRPC);
-Практический опыт работы с LangChain, LlamaIndex, LangGraph, современными LLM (GPT, open-source модели) и фреймворками для создания AI-агентов;
-Опыт обработки и классификации документов различных форматов (PDF, сканы), извлечения сущностей (NER, гибридный поиск) с использованием Transformers, BERT, SpaCy, Natasha;
-Опыт работы с реляционными БД (PostgreSQL), NoSQL/кэшированием (Redis), векторными БД (Qdrant/Milvus/pgvector) и графовыми системами (Neo4j);
-Опыт работы с брокерами сообщений (RabbitMQ, Kafka);
-Владение инструментами контейнеризации и CI/CD (Docker, Git, S3);
-Понимание полного жизненного цикла разработки ПО (SDLC);
-Опыт работы по ТЗ с чтением схем (UML, BPMN).
Python Job в Telegram | в VK | в Max
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- FastAPI
- Django
- PostgreSQL
- Docker
- LangChain
- LlamaIndex
- Qdrant
- Milvus
- Neo4j
- Redis
- RabbitMQ
- Kafka
- PyTest
- REST
- gRPC
- Transformers
- BERT
- spaCy
- NLP
- NER
- RAG
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания архитектуры RAG-систем, заявленной в вакансии.
Расскажите, как вы подходите к выбору стратегии чанкинга и индексации для RAG-системы при работе со сложными PDF-документами?
Вакансия предполагает работу с AI-агентами и Tool Calling.
В чем разница между использованием LangChain и LangGraph для создания сложных AI-агентов с циклами и ветвлением логики?
Упоминается работа с векторными и графовыми БД для GraphRAG.
В каких сценариях использование GraphRAG (Neo4j) дает преимущество перед обычным семантическим поиском в векторной БД?
Требуется опыт работы с асинхронным Python и FastAPI.
Как вы организуете обработку длительных ML-задач в FastAPI, чтобы не блокировать event loop?
Проверка навыков работы с брокерами сообщений.
В каких случаях в архитектуре SmartDocs вы бы предпочли RabbitMQ вместо Kafka, и наоборот?
Похожие вакансии
AI-ИНЖЕНЕР (MIDDLE+)
Middle-разработчик (AI-инженер)
Middle+ AI инженер
Middle+ AI инженер
Python / LLM Engineer: RAG и ИИ-агенты
Middle+ AI Engineer (Node.js)
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!