- Страна
- Россия
Middle Python-разработчик (AI/LLM)
Оценка ИИСбер — это стабильность, масштабные задачи и работа с передовым стеком (AI/LLM). Гибридный формат работы является дополнительным плюсом для многих кандидатов.
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 не только уверенного владения Python и FastAPI, но и специфических знаний в области AI (RAG, LangChain, Prompt Engineering). Это повышает порог входа по сравнению с классической backend-разработкой.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, однако для Middle Python-разработчика со специализацией в AI/LLM в Москве рыночные предложения обычно выше среднего по рынку backend-разработки. Сбер традиционно предлагает конкурентные условия, соответствующие медиане или чуть выше.
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
Middle Python-разработчик
Грейд: Middle
Стек: Python, FastAPI, LLM, AI, Prompt Engineering, RAG, Embeddings, LangChain
Сбер Банк — крупнейший российский финансовый конгломерат, предоставляющий широкий спектр банковских услуг для частных лиц, малого бизнеса и корпоративных клиентов.
Откликнуться через Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- FastAPI
- LLM
- Artificial Intelligence
- Prompt Engineering
- RAG
- Embeddings
- LangChain
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания архитектуры современных AI-приложений.
Расскажите о вашем опыте реализации RAG (Retrieval-Augmented Generation). Какие векторные базы данных вы использовали?
Оценка навыков работы с основным фреймворком.
Как вы организуете обработку зависимостей и валидацию данных в FastAPI для высоконагруженных сервисов?
Проверка умения оптимизировать работу с языковыми моделями.
Какие стратегии Prompt Engineering вы считаете наиболее эффективными для минимизации галлюцинаций LLM?
Оценка опыта работы с инструментарием для AI.
В каких случаях использование LangChain оправдано, а когда лучше написать кастомную реализацию взаимодействия с моделью?
Проверка навыков работы с данными для AI.
Как вы подходите к выбору стратегии разбиения текста на чанки (chunking) при создании эмбеддингов?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
