- Зарплата
- 140 000 $ – 180 000 $
Lead AI Engineer (LLM & Agents)
Высокая зарплата, работа в топовом мировом Web3-проекте и возможность влиять на продукт с огромной базой пользователей. Полная удаленка добавляет привлекательности.
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
Роль требует редкого сочетания глубоких знаний в LLM/агентах, сильного владения Golang и опыта в Web3. Высокая планка ответственности за продукт с аудиторией в 200 млн пользователей значительно повышает сложность.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Предложенная зарплата ($140k–$180k) находится на уровне или чуть выше медианы для Lead-позиций в международном Web3-секторе, особенно учитывая возможность удаленной работы из любой точки мира.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Описание вакансии
#вакансия #vacancy #ai #llm #golang #backend #web3 #remote
*💼* Trust Wallet — безопасный некастодиальный Web3-кошелёк с более чем 200 млн пользователей по всему миру.
- ЗП: ~$140,000 – $180,000 в год (гросс).
- Опыт: продакшн-опыт с LLM/Agent системами (10,000+ активных пользователей), сильный бэкенд на Golang.
- Задачи: построение и развитие AI-бэкенда и агентных workflow, проектирование мультитёрн-диалогов (контекст, tool calling, RAG, state management), оценка качества и мониторинг, обеспечение надёжности в продакшне.
- Требования: опыт создания evaluation sets, regression suites и production monitoring; ownership mindset; Web3-опыт (1+ год в crypto/DeFi/Web3).
- Локация: удалённо (глобально).
*🔥* Наши каналы:
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.

Навыки
- Go
- LLM
- AI Agents
- RAG
- Web3
- DeFi
- Production Monitoring
- State Management
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта работы с высоконагруженными AI-системами.
Расскажите о самом сложном кейсе масштабирования LLM-агента для 10,000+ активных пользователей: с какими проблемами задержки (latency) вы столкнулись?
Оценка навыков проектирования сложных диалоговых систем.
Как вы подходите к управлению состоянием (state management) и контекстом в мультитёрн-диалогах при использовании нескольких инструментов (tool calling)?
Проверка методологии обеспечения качества.
Какие метрики и инструменты вы считаете наиболее эффективными для создания regression suites в недетерминированных AI-системах?
Специфика Web3 и безопасности.
Как обеспечить безопасность и предотвратить prompt injection в контексте Web3-кошелька, где агент имеет доступ к транзакциям?
Технический стек.
В чем, по вашему мнению, основные преимущества и сложности использования Golang для построения AI-бэкенда по сравнению с Python?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

