- Страна
- Казахстан
- Зарплата
- от 800 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
ML Engineer / LLM Engineer
Оценка ИИПривлекательная позиция в актуальной сфере AI/EdTech с четко прописанными технологиями и официальным трудоустройством. Зарплата соответствует рынку Казахстана для данного уровня, а гибридный формат работы в Астане обеспечивает хороший баланс.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует уверенного владения Python и специфического опыта с LLM/RAG, однако отсутствие жестких требований к научной степени или глубокому математическому бэкграунду делает её доступной для крепких Middle-разработчиков. Основная сложность заключается в необходимости совмещать разработку моделей с задачами системного администрирования и DevOps.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная зарплата от 800 000 ₸ (около 1 650 USD) является достойной стартовой точкой для Middle ML-инженера в Казахстане. Рыночные медианы для опытных специалистов в этой области могут достигать 1 200 000 ₸ и выше, в зависимости от глубины экспертизы в MLOps и LLM.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в БР Сервис уже сейчас
Присоединяйтесь к разработке инновационного AI/EdTech-продукта в Астане и реализуйте свой потенциал в работе с LLM!
Описание вакансии
*📍* Формат/working arrangement: гибрид, полная занятость
*✔️* Должность/position: ML Engineer / LLM Engineer
*🏢* Место работы/workplace: ТОО «БР Сервис»
*💸* Заработная плата/salary estimate: от 800 000 ₸ в месяц (до вычета налогов)
*📈* Обязанности/responsibilities:
- Разработка и настройка AI-функций продукта
- Работа с LLM, RAG, embeddings и векторными базами данных
- Интеграция OpenAI, Gemini, DeepSeek и других AI API
- Настройка промптов и повышение качества ответов моделей
- Работа с учебными материалами и базой знаний
- Поддержка серверной части (Linux, Docker, логи, конфигурации, деплой)
- Оптимизация скорости работы и стоимости AI-запросов
*📌* Требования/requirements:
- Опыт разработки на Python
- Практический опыт работы с LLM, RAG и embeddings
- Опыт интеграции AI API
- Понимание FastAPI и REST API
- Опыт работы с Linux-серверами
- Владение Docker и Git
- Работа с переменными окружения и логами
- Умение доводить AI-функции до промышленного использования
Будет плюсом:
- Опыт работы с Qdrant, Pinecone, Weaviate или Chroma
- Знание PostgreSQL и Redis
- Опыт работы с TTS/STT и голосовыми агентами
- Опыт разработки Telegram Bot API или Mini App
- Опыт с MLOps
- Опыт в области компьютерного зрения (Computer Vision)
Ключевые навыки:
- Python
- LLM
- RAG
- Embeddings
- Prompt Engineering
- OpenAI API
- Gemini API
- DeepSeek API
- FastAPI
- REST API
- Docker
- Linux
- Git
- PostgreSQL
- Redis
- Qdrant
- Pinecone
- Weaviate
- Chroma
- MLOps
- Computer Vision
- TTS
- STT
- Telegram Bot API
*✅* Условия/working conditions:
- Полная занятость
- Официальное трудоустройство или оформление по договору ГПХ
- Формат работы: гибрид
- График 5/2
- Рабочий день — 8 часов
- Заработная плата от 800 000 ₸ до вычета налогов
- Выплата заработной платы два раза в месяц
- Возможность долгосрочного сотрудничества
- Работа над AI/EdTech-продуктом
*📍* Адрес/work location:
Астана, улица Сарайшык, 5
*📢**❗️**🚨* Контакты для связи/Contact information: Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- LLM
- RAG
- Embeddings
- Prompt Engineering
- OpenAI API
- Gemini API
- DeepSeek API
- FastAPI
- REST API
- Docker
- Linux
- Git
- PostgreSQL
- Redis
- Qdrant
- Pinecone
- Weaviate
- Chroma
- MLOps
- Computer Vision
- TTS
- STT
- Telegram Bot API
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с архитектурой RAG, которая является ключевой в вакансии.
Расскажите, как вы подходите к выбору стратегии разбиения текста на чанки (chunking) и выбора эмбеддингов для конкретной базы знаний?
Вакансия подразумевает оптимизацию стоимости и скорости.
Какие методы вы используете для снижения задержек (latency) и стоимости токенов при работе с внешними LLM API в высоконагруженных сервисах?
Проверка навыков работы с векторными БД, указанными в требованиях.
В чем разница между использованием Qdrant и Chroma в продакшн-среде, и как вы решаете проблему актуализации данных в векторном индексе?
Оценка навыков Prompt Engineering.
Опишите ваш процесс тестирования и версионирования промптов. Как вы оцениваете качество ответов модели (evaluation) перед деплоем в продакшн?
Проверка навыков деплоя и работы с инфраструктурой.
С какими сложностями вы сталкивались при контейнеризации ML-сервисов на базе FastAPI и их развертывании на Linux-серверах?
Похожие вакансии
Head of AI
AI-ИНЖЕНЕР (MIDDLE+)
Python-developer / AI developer
Senior/Lead AI Engineer
AI-разработчик Senior
ML разработчик ( 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!