- Страна
- Казахстан
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Middle / Senior AI & ML Engineer
Оценка ИИИнтересная позиция в активно развивающейся сфере Agentic AI и RAG. Компания использует современный стек технологий, предлагает гибкий формат работы и задачи на стыке LLM и классического финтех-ML.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена требованиями к глубоким знаниям современных LLM-фреймворков (LangGraph, MCP) и одновременно классического ML (XGBoost, CatBoost). Требуется подтвержденный опыт вывода AI-решений в продакшн.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для позиций Middle/Senior AI Engineer в Казахстане рыночный диапазон составляет от 1.2 до 2.5 млн тенге и выше в зависимости от квалификации. Предложение соответствует текущему высокому спросу на специалистов по LLM.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Relai.kz уже сейчас
Отправьте свое резюме Ансару прямо сейчас, чтобы стать частью команды Relai и создавать передовые AI-решения!
Описание вакансии
Вакансия: Middle / Senior AI & ML Engineer
Relai.kz | Астана | офис / гибрид
Обязанности:
• Разработка AI-агентов и LLM-приложений
• Построение RAG-систем и Agentic AI решений
• Разработка и улучшение ML и скоринговых моделей
• Интеграция AI-решений в процессы клиентов
• Запуск и сопровождение AI-продуктов
Требования:
• Коммерческий опыт AI/ML от 3 лет (Middle) / от 5 лет (Senior)
• Python, SQL
• Prompt Engineering
• Function Calling / Tool Calling
• MCP (Model Context Protocol)
• LangGraph, LangChain, LlamaIndex
• RAG Architecture
• Qdrant, Weaviate, Pinecone, pgvector
• XGBoost, LightGBM, CatBoost, Scikit-learn
• Docker, Kubernetes
• Опыт вывода AI/ML-решений в production
Будет плюсом:
• Fine-tuning LLM
• Multi-Agent Systems
• Airflow, Kafka, Spark
• Опыт в банках, финтехе или риск-моделях
• Computer Vision или NLP
Резюме: Откликнуться (с пометкой)
#Astana #AI #ML #LLM #RAG #LangGraph #LangChain #MLOps #Python #MachineLearning #SeniorML #AIEngineer #Relai #Fintech
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- SQL
- Prompt Engineering
- LangGraph
- LangChain
- LlamaIndex
- RAG Architecture
- Qdrant
- Weaviate
- Pinecone
- pgvector
- XGBoost
- LightGBM
- CatBoost
- Scikit-learn
- Docker
- Kubernetes
- Fine-tuning
- Airflow
- Kafka
- Spark
- Computer Vision
- NLP
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания современных архитектур LLM-приложений.
Расскажите о вашем опыте работы с LangGraph. В каких случаях использование графовых структур предпочтительнее стандартных цепочек LangChain?
Оценка навыков оптимизации поиска в RAG-системах.
Как вы решаете проблему релевантности поиска в RAG-системах при работе с большими объемами неструктурированных данных? Какие стратегии чанкинга и реранкинга вы использовали?
Проверка владения новыми протоколами взаимодействия с моделями.
Что такое Model Context Protocol (MCP) и какие преимущества он дает при разработке AI-агентов?
Оценка опыта в классическом машинном обучении.
В чем основные различия между XGBoost и CatBoost при работе с категориальными признаками в задачах скоринга?
Проверка навыков MLOps и деплоя.
Опишите ваш типичный CI/CD пайплайн для вывода LLM-сервиса в Kubernetes. Как вы организуете мониторинг качества ответов модели в продакшене?
Похожие вакансии
Python-разработчик (AI)
Вайбкодер (AI-агенты)
Разработчик с фокусом на интеграцию LLM и AI-технологий
Middle/Senior AI-разработчик
AI креативный менеджер
Старший LLM-разработчик в сервис Нейроюрист
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!