- Страна
- Россия
- Зарплата
- от 300 000 ₽
ML Engineer
Оценка ИИПривлекательная вакансия с конкурентной зарплатой и современным стеком технологий (RAG, LangGraph). Удаленный формат работы и фокус на актуальных AI-агентах делают позицию очень перспективной для профессионального роста.
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 глубоких знаний как в классической бэкенд-разработке на Python, так и в специфических AI-инструментах вроде LangGraph. Основная сложность заключается в необходимости интеграции сложных AI-агентов с корпоративными данными и обеспечении стабильности этих систем.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная зарплата от 300 000 ₽ соответствует верхней границе медианы для опытных ML-инженеров в России. Это конкурентное предложение для специалистов уровня Senior или крепкого Middle+, работающих с LLM-стеком.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
от 300 000 ₽/месяц
Удаленка, Фултайм
Мы ищем Python-разработчика с опытом от 3 лет для создания backend-сервисов, интеграции AI-агентов и RAG-систем в бизнес-процессы. Ключевые задачи включают разработку агентных пайплайнов на базе LangChain/LangGraph, работу с корпоративными данными через SQL и аналитические СУБД, а также подготовку решений к внедрению...(Откликнуться)
**⚠️ Будьте внимательны: иногда мошенники маскируют свои схемы под вакансии реальных компаний, никому не передавайте доступ к своим аккаунтам или устройствам.
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- LangChain
- LangGraph
- SQL
- RAG
- LLM
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с основным стеком вакансии.
Расскажите о самом сложном агентном пайплайне, который вы реализовывали с помощью LangChain или LangGraph. С какими проблемами столкнулись?
Важно понять, как кандидат обеспечивает точность ответов AI на корпоративных данных.
Какие стратегии оптимизации RAG-систем вы используете для уменьшения галлюцинаций и повышения релевантности поиска?
Вакансия предполагает работу с аналитическими СУБД.
Как вы подходите к проектированию схемы данных для эффективного извлечения информации AI-агентами из SQL-баз?
Проверка навыков написания качественного кода для продакшена.
Как вы организуете тестирование и мониторинг AI-сервисов после их внедрения в бизнес-процессы?
Оценка понимания современных архитектур LLM-приложений.
В каких случаях вы предпочтете использование LangGraph вместо стандартных последовательных цепочек LangChain?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
