- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
ML Engineer
Оценка ИИТ1 — крупный и стабильный игрок на рынке IT. Вакансия предлагает работу с актуальным стеком (GenOps, LLM-агенты) и удаленный формат, что делает её очень привлекательной для опытных инженеров.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубоких знаний как в классической бэкенд-разработке (FastAPI, Kafka, асинхронность), так и в специфических LLM-фреймворках и метриках оценки качества генерации. Высокая планка ответственности за масштабируемость и мониторинг AI-агентов.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для позиции ML-инженера с фокусом на LLM и GenOps в крупных российских компаниях уровня Т1 рыночные вилки обычно начинаются от 300 000 рублей для Middle+ и выше.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в t1 уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Т1 и создавайте передовых AI-агентов для банковского сектора!
Описание вакансии
ML Engineer
#удаленка
Компания: Т1
🔹Вместе с нами тебе предстоит:
-Проектировать и внедрять AI-агентов для конкретных бизнес-задач банка
-Развитие GenOps-платформы — участвовать в создании selfсервисных бэкендсервисов (REST/gRPC), которые позволят датасайентистам и бизнеспользователям быстро разворачивать и настраивать агентов без погружения в инфраструктуру.
-Организация мониторинга качества — выстраивать систему оценки работы агентов: от метрик качества генерации (ответы, галлюцинации) до бизнеспоказателей (точность, скорость выполнения задач).
-Проведение code-review, рефакторинг и оптимизация кода;
-Написание unit-тестов;
-Обеспечение высокой доступности и масштабируемости систем на основе LLM
🔹Какие знания и навыки для нас важны:
-Знание Python, FastAPI, aiohttp, aiokafka;
-Понимание основ алгоритмов и структур данных;
-Опыт работы с брокером сообщений (Kafka, RabbitMQ);
-Умение работать с асинхронным/многопоточным кодом;
-Обязательно опыт работы с фреймворками для разработки приложений на базе LLM-моделей (llamaindex/langgraph/langchain/haystack)
-Знание метрик оценки качества (BLEU, ROUGE, BERTScore и пр), подходов к выявлению галлюцинаций.
-Приветствуется опыт FullStack разработки, опыт взаимодействия с фронтенд-разработчиками в части передачи API, опыт верстки по макетам;
Контакты: Откликнуться
Python Job 💬 в Telegram | 💙 в VK | 💬 в Max
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- FastAPI
- aiohttp
- aiokafka
- Kafka
- RabbitMQ
- LlamaIndex
- LangGraph
- LangChain
- Haystack
- LLM
- REST
- gRPC
- Unit Testing
- Code Review
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия предполагает создание AI-агентов для бизнеса. Важно понимать, как кандидат структурирует логику принятия решений агентом.
Расскажите о вашем опыте проектирования AI-агентов: какие архитектурные паттерны (например, ReAct) вы использовали и как обеспечивали надежность их работы?
В описании указано развитие GenOps-платформы. Вопрос проверяет навыки построения инфраструктуры для ML.
Как бы вы спроектировали self-service сервис для дата-сайентистов, чтобы они могли деплоить LLM-приложения без глубоких знаний Kubernetes или CI/CD?
Упоминается борьба с галлюцинациями и метрики качества.
Какие методы валидации ответов LLM в реальном времени вы считаете наиболее эффективными для банковских задач, где критична точность?
Требуется знание aiokafka и асинхронности.
С какими сложностями вы сталкивались при работе с асинхронными потребителями Kafka в Python и как решали проблемы с обработкой ошибок?
Упоминается FullStack опыт как плюс.
Был ли у вас опыт проектирования API (REST/gRPC) специально для интеграции ML-моделей с фронтенд-частью, и на что стоит обращать внимание при передаче данных?
Похожие вакансии
Data engineer
ML Engineer, Senior
Senior Data Scientist
Senior Data Engineer
Специалист по подготовке данных для ИИ (удалённо)
Data Scientist Senior
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!