- Страна
- Россия
- Зарплата
- до 200 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Python / LLM Engineer: RAG и ИИ-агенты
Оценка ИИИнтересная ниша ИИ-агентов и RAG, возможность удаленной работы и гибкий график (неполный день). Однако зарплата в 200к для Middle LLM Engineer является средней по рынку, а частичная занятость может подойти не всем.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует специфического опыта с LLM и RAG (от 6 месяцев), что сужает круг кандидатов, но уровень Middle и частичная занятость делают вход более доступным. Основная сложность заключается в необходимости практических навыков работы с LangChain/LangGraph.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная зарплата до 200 000 ₽ соответствует рыночному уровню для Middle Python разработчика с частичной занятостью или специализацией в LLM на начальном этапе. Для полной занятости в Москве на аналогичной позиции медиана составляет около 280 000 - 350 000 ₽.
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 ключевым разработчиком ИИ-агентов в М-ТЕХ!
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
-Оптимизация качества, скорости ответа и стоимости использования токенов
*☑️* 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
Python Job в Telegram | в VK | в Max
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- CRM
- ERP
- Python
- LLM
- RAG
- API
- LangChain
- LangGraph
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?
LangGraph используется для создания сложных циклических агентов. Важно понять, как кандидат управляет состоянием.
Расскажите о вашем опыте работы с LangGraph: как вы проектировали графы состояний и обрабатывали ошибки в логике агента?
Эффективность ИИ-решений напрямую зависит от затрат. Вопрос проверяет бизнес-ориентированность инженера.
Какими способами вы оптимизировали стоимость использования токенов без значительной потери качества генерации?
Агенты часто должны взаимодействовать с внешним миром. Проверка навыков Tool Calling.
Как вы реализовывали механизм вызова инструментов (function calling) и обеспечивали безопасность при выполнении агентом внешних API-запросов?
Проверка базовых инженерных навыков на Python.
Как вы организуете асинхронное взаимодействие с LLM API для обработки множественных запросов в высоконагруженных сценариях?
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!