- Страна
- Польша
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Principal AI Engineer
Высокий балл за работу в крупной международной компании Intellias над амбициозными задачами в сфере Fintech. Удаленный формат в Европе и работа с передовыми технологиями (AI Agents, RAG) делают вакансию крайне привлекательной.
Сложность вакансии
Роль уровня Principal требует не только глубоких технических знаний в области LLM и RAG, но и умения работать в жестко регулируемой финансовой среде. Ожидается высокий уровень ответственности за архитектурные решения и безопасность данных.
Анализ зарплаты
Предлагаемая позиция Principal уровня в Европе (Польша, Испания, Великобритания) обычно предполагает доход выше среднего по рынку. В Великобритании и Испании вилки могут существенно различаться, но для уровня Principal это топовый сегмент.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в Intellias уже сейчас
Присоединяйтесь к Intellias и создавайте надежные AI-решения для управления активами на сотни миллиардов долларов!
Описание вакансии
Published time: 2026-08-20
Company name: Intellias
Title: Principal AI Engineer
Grades: principal, lead
Job description: Build the data foundations and evaluation frameworks that make AI agents reliable inside a regulated financial firm managing over $228B in assets. You would engineer document ingestion and extraction pipelines, measure output quality and groundedness, and turn the findings into practical improvements across agentic security and AI-ready data.
Location: Remote - Poland, Spain, United Kingdom
Anywhere: No
Remote: Yes
Forbidden locations: Outside Poland, Spain and the United Kingdom
Tags:
#ai #machine_learning #llm #rag #python #data_engineering #fintech #remote #principal #full_time #europe #poland #spain #uk
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Python
- Machine Learning
- LLM
- Data Engineering
- RAG
- Fintech
- AI Agents
Возможные вопросы на собеседовании
Важно понимать, как кандидат обеспечивает точность ответов в финансовых системах.
Как вы подходите к измерению и обеспечению 'groundedness' (обоснованности) ответов AI-агентов в контексте RAG?
Работа с $228B активами требует высочайшего уровня безопасности.
Какие специфические меры безопасности вы внедряете при проектировании агентских систем для регулируемых финансовых организаций?
Эффективность AI зависит от качества входных данных.
Опишите ваш опыт построения пайплайнов инжестирования документов: с какими основными сложностями вы сталкивались при обработке неструктурированных финансовых данных?
Роль Principal подразумевает лидерство в выборе стека.
Как вы выбираете между различными фреймворками для оценки качества AI (например, Ragas, DeepEval) и когда стоит разрабатывать собственное решение?
Необходимо оценить навыки масштабирования систем.