- Страна
- Россия
- Зарплата
- до 200 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Python / LLM Engineer: RAG и ИИ-агенты
Оценка ИИИнтересная роль в актуальной нише ИИ-агентов с возможностью удаленной работы. Однако зарплатное предложение находится на среднем уровне для Middle-специалиста, а формат неполного рабочего дня может подойти не всем.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует уверенного владения Python и специфического опыта в области LLM/RAG от полугода. Основная сложность заключается в необходимости практических навыков работы с фреймворками типа LangChain и понимании архитектуры ИИ-агентов.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная зарплата до 200 000 ₽ соответствует рыночному уровню для Middle Python разработчика в России, однако для узкой специализации LLM/RAG это скорее нижняя граница медианы. На рынке специалисты с подтвержденным опытом в AI-агентах часто претендуют на более высокие компенсации при полной занятости.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в М Тех уже сейчас
Отправьте свое резюме на info@m-tex.pro и станьте частью команды, создающей будущее ИИ-автоматизации!
Описание вакансии
ООО «М-ТЕХ»
Python / LLM Engineer: RAG и ИИ-агенты
до 200 000 ₽
Опыт работы: коммерческая разработка на Python от 2–3 лет
Неполный рабочий день
Формат работы: можно удалённо (Москва, Санкт-Петербург, Самара)
ООО «М-ТЕХ» — динамично развивающаяся ИТ-компания, развивающая направление ИИ-автоматизации: прикладные LLM/RAG-решения и ИИ-агенты для процессов малого и среднего бизнеса.
*☑️* Чем предстоит заниматься
-Проектирование, разработка и внедрение ИИ-агентов под конкретные бизнес-задачи
-Настройка сценариев работы агента: диалог, вызов инструментов, работа с базой знаний
-Интеграция ИИ-агентов с внешними и внутренними системами (API, БД, ERP/CRM, мессенджеры)
-Проектирование RAG-пайплайнов: загрузка документов, чанкинг, embeddings, поиск, ранжирование
*☑️* Наши пожелания к кандидатам
-Опыт коммерческой разработки на Python от 2–3 лет
-Практический опыт с LLM-приложениями, RAG, ИИ-ассистентами от 6 месяцев
-Опыт работы хотя бы с одним из инструментов: LangChain, LangGraph и аналоги
Контакты: Откликнуться
IT Jobs в Telegram | в VK | в Max
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- CRM
- ERP
- Python
- LLM
- RAG
- API
- LangChain
- LangGraph
- Embeddings
Возможные вопросы на собеседовании
Вопрос проверяет понимание архитектуры RAG и умение оптимизировать поиск релевантной информации.
Какие стратегии чанкинга и методы ранжирования (reranking) вы использовали для улучшения качества ответов в RAG-системах?
Важно понять, умеет ли кандидат строить сложные логические цепочки для агентов.
В чем разница между использованием LangChain и LangGraph при проектировании многошаговых ИИ-агентов?
Проверка навыков интеграции ИИ в реальную бизнес-среду.
Расскажите о вашем опыте интеграции LLM с внешними инструментами через Function Calling. С какими трудностями вы сталкивались?
Оценка инженерного подхода к качеству продукта.
Как вы оцениваете качество работы LLM-агента? Какие метрики или фреймворки (например, RAGAS) вы применяли?
Проверка навыков работы с данными.
Какие векторные базы данных вы предпочитаете и почему? Как вы решаете проблему актуализации данных в индексе?
Похожие вакансии
AI Automation / Full-stack Engineer с опытом Claude Code / Codex, MCP, API
Python / LLM Engineer: RAG и ИИ-агенты
Python / LLM Engineer: RAG и ИИ-агенты
AI-тренер для обучения нейросетей
AI-тренер для обучения нейросетей
Middle Computer Vision Engineer
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!