- Страна
- Казахстан
- Зарплата
- от 700 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
LLM Engineer / Разработчик AI-бота (Data Scientist)
Оценка ИИИнтересный проект государственного масштаба с современным стеком технологий (LLM, RAG). Из минусов — временный характер позиции (декретная ставка) и работа строго в офисе, однако зарплата выше среднего по рынку для госсектора.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует глубоких знаний в узкой нише LLM и RAG, а также владения специфическим стеком (LangChain, CrewAI). Дополнительную сложность накладывает требование к знанию трех языков (казахский, русский, английский) и работа в офисе.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредлагаемая зарплата от 700 000 ₸ (до вычета налогов) является конкурентной для рынка Алматы, особенно в государственном или квазигосударственном секторе, хотя опытные Senior LLM инженеры в частных финтех-компаниях могут рассчитывать на более высокие суммы.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Центр Data-аналитики города Алматы уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Центра Data-аналитики Алматы и создавайте инновационные решения для развития города!
Описание вакансии
*📍* Формат/working arrangement: на месте работодателя, полная занятость
*✔️* Должность/position: LLM Engineer / Разработчик AI-бота (Data Scientist)
*🏢* Место работы/workplace: Центр Data-аналитики города Алматы
*💸* Заработная плата/salary estimate: от 700 000 ₸ в месяц (до вычета налогов)
*📈* Обязанности/responsibilities:
- Разработка и оптимизация LLM-агентов на базе современных языковых моделей (Anthropic Claude, OpenAI)
- Построение и развитие RAG-систем (Retrieval-Augmented Generation)
- Реализация механизмов Context Engineering, Context Compaction и кэширования промптов
- Разработка и отладка Text-to-SQL решений для PostgreSQL с использованием Function Calling
- Интеграция AI-компонентов с бэкендом на FastAPI
- Разработка аналитических интерфейсов с использованием Plotly и Folium
- Генерация интерактивной аналитики, отчетов и визуализаций
- Работа со стеком LLMOps (LangChain, Langfuse или аналоги)
- Оркестрация, логирование и контроль качества ответов моделей
- Участие в разработке интеллектуального мультиагентного чат-бота для анализа городских данных
*📌* Требования/requirements:
- Опыт работы Data Scientist, AI Developer или LLM/ML Engineer от 3 лет
- Отличное знание Python
- Практический опыт разработки микросервисов на FastAPI
- Уверенное владение SQL
- Опыт работы с PostgreSQL
- Глубокое понимание API современных LLM-моделей (Anthropic Claude, OpenAI)
- Опыт проектирования архитектуры диалоговых агентов
- Опыт работы с Claude Agent SDK, LangChain, CrewAI или аналогичными фреймворками
- Понимание принципов работы векторных баз данных
- Опыт оценки качества RAG-пайплайнов
- Навыки визуализации данных (Plotly, Matplotlib, Folium)
- Владение казахским и русским языками на уровне C1
- Английский язык на уровне не ниже B2
Будет плюсом:
- Опыт работы с городскими и пространственными данными (GIS)
- Навыки оптимизации стоимости инференса
- Опыт выбора моделей для маршрутизации задач (Model Routing)
- Опыт снижения задержек API
- Понимание подходов к защите AI-систем от галлюцинаций (Guardrails)
- Опыт работы с Langfuse и другими инструментами мониторинга LLM
*✅* Условия/working conditions:
- Участие в значимом городском проекте с реальными данными Ситуационного центра Алматы
- Полная поддержка со стороны аналитиков и инженеров данных
- Четко очерченная зона ответственности: от запроса до результата
- Гибкий график работы после завершения испытательного срока
- Официальное трудоустройство по трудовому договору
- График работы 5/2 (8 рабочих часов)
- Штатная временная позиция на период декретного отпуска сотрудника
- Вознаграждение обсуждается индивидуально
*📢**❗️**🚨* Контакты для связи/Contact information: Откликнуться
Место работы: Алматы, Алатау, проспект Абая, 90
Ключевые навыки:
Python, FastAPI, SQL, PostgreSQL, LangChain, CrewAI, Anthropic Claude, OpenAI API, RAG, LLMOps, Plotly, Folium, машинное обучение
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- Machine Learning
- SQL
- PostgreSQL
- RAG
- FastAPI
- LangChain
- LLMOps
- CrewAI
- GIS
- OpenAI API
- Anthropic Claude
- Plotly
- Folium
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с RAG-системами и понимания их архитектуры.
Расскажите о вашем опыте построения RAG-систем: какие стратегии индексации и поиска вы использовали для повышения точности ответов?
Оценка навыков работы с базами данных в контексте LLM.
С какими сложностями вы сталкивались при реализации Text-to-SQL решений и как обеспечивали безопасность выполнения сгенерированных запросов?
Проверка знаний в области LLMOps и мониторинга.
Как вы организуете процесс оценки качества (evaluation) и логирования ответов моделей в продакшене? Знакомы ли вы с Langfuse?
Оценка умения работать с агентами.
В чем разница между использованием одного агента и мультиагентной системы (например, на CrewAI) для решения аналитических задач?
Проверка навыков визуализации.
Какие библиотеки вы предпочитаете для визуализации геоданных и как интегрируете их в веб-интерфейсы на FastAPI?
Похожие вакансии
AI креативный менеджер
Креатор / Менеджер по нейросетям
Senior AI Engineer / Senior Python Backend Developer
AI/LLM Инженер
Python-разработчик (NLP / AI)
Junior AI Engineer
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!