- Страна
- Узбекистан
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

NLP Lead
Позиция лида в крупном банке с фокусом на современные технологии (LLM, Generative AI) предлагает отличные возможности для профессионального роста и влияния на продукт. Локация в Ташкенте и работа в офисе могут быть ограничением для некоторых, но статус проекта компенсирует это.
Сложность вакансии
Роль требует не только глубоких технических знаний в области LLM и Generative AI, но и лидерских качеств для управления командой и взаимодействия с вендорами. Дополнительную сложность может представлять необходимость владения узбекским или английским языком.
Анализ зарплаты
В объявлении указана конкурентная зарплата по результатам собеседования. Для позиции NLP Lead в Ташкенте рыночные ожидания обычно выше среднего по IT-сектору региона из-за дефицита специалистов по Generative AI.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в AGROBANK уже сейчас
Присоединяйтесь к команде AGROBANK и возглавьте разработку передовых AI-решений в банковском секторе Узбекистана!
Описание вакансии
NLP Lead/Срочно нужен NLP lead.
AGROBANK развивает AI-направление и ищет NLP Team Lead для запуска и развития продуктов на базе LLM, NLP и Generative AI.
Что предстоит делать:
• Руководить разработкой NLP/LLM-решений
• Запускать AI-продукты: чат-боты, AI-ассистенты, RAG-системы
• Работать над MVP и выводом решений в production
• Взаимодействовать с командами, вендорами и развивать направление внутри банка
Требования:
• Опыт в NLP / ML от 2–3 лет
• Уверенный Python
• Опыт с PyTorch, LangChain, Vector DB, Docker
• Понимание LLM, Generative AI, production AI
• Опыт координации команды — плюс
• Владение узбекским или английским языком
Будет преимуществом:
RAG, AI Agents, Voice AI, SQL, CI/CD, MLOps.
Ташкент | офис
Конкурентная зарплата (обсуждается индивидуально)
Если интересно — пишите в личные сообщения.
TG Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Python
- PyTorch
- LLM
- SQL
- CI/CD
- MLOps
- RAG
- NLP
- Docker
- Generative AI
- LangChain
- Vector DBs
Возможные вопросы на собеседовании
Вопрос проверяет практический опыт кандидата в построении систем с использованием внешних данных для LLM.
Расскажите о вашем опыте внедрения RAG-систем: какие векторные базы данных вы использовали и как решали проблему галлюцинаций модели?
Для лида важно понимать процесс доставки кода до конечного пользователя.
Как вы организуете процесс вывода NLP-модели в production и какие инструменты MLOps считаете наиболее эффективными?
Проверка навыков проектирования сложных систем на базе агентов.
В чем заключаются основные сложности при разработке многоагентных AI-систем (AI Agents) и как вы их преодолевали?
Оценка лидерского потенциала и умения управлять ресурсами.
Опишите ваш подход к управлению командой разработки: как вы распределяете задачи и контролируете качество кода в ML-проектах?
Важно понимать, как кандидат оценивает эффективность внедряемых решений.
Какие метрики вы используете для оценки качества работы LLM в бизнес-задачах банка?
Похожие вакансии
Lead AI Engineer — Java with Claude Code
AI архитектор
Ai Tech Lead
Лид AI подсистем (Lead AI)
Senior/Lead AI Automation Engineer
Senior / Lead AI Platform Engineer (RAG / Agents / Skills)
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!