- Зарплата
- 4 000 $ – 6 000 $
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Python-разработчик (AI-агенты)
Оценка ИИОтличное предложение с высокой зарплатой в долларах, удаленным форматом работы и работой над актуальными технологиями (AI-агенты). Компания Dats.Team известна своими интересными проектами.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена необходимостью сочетать классическую бэкенд-разработку (Python/Go, микросервисы, K8s) с глубокой экспертизой в области LLM, RAG и протокола MCP.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредлагаемая зарплата ($4000–6000) находится на верхней границе рынка для Senior Python/AI ролей, значительно превышая средние показатели по СНГ.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в DatsTeam уже сейчас
Откликайтесь на вакансию в Dats.Team, чтобы создавать передовых ИИ-агентов в динамичной IT-среде!
Описание вакансии
*☺️ Python-разработчик (AI-агенты)*
4 000 — 6 000 $
Удалёнка
#python@proglib_jobs Dats.Team — динамично развивающаяся IT-компания.
Требования:
– Уверенный опыт разработки на Python / Go в микросервисной архитектуре.
– Понимание асинхронного программирования: async/await, конкурентность, многопоточность.
– Опыт разработки ИИ-агентов или прикладных решений с использованием LLM.
– Понимание того, как устроены LLM: контекст, токены, промпты, embeddings, RAG, ограничения моделей.
– Опыт или хорошее понимание MCP.
– Опыт работы с SQL и NoSQL-базами данных.
– Понимание Docker и Kubernetes.
– Автоматизированное тестирование.
– Опыт работы с Git и привычка работать в Agile-среде.
– Понимание инструментов наблюдаемости для AI-систем, например Langfuse.
*➡️{{apply_contact}}📍* Навигация: База знаний • Обучение
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- Go
- Microservices
- SQL
- NoSQL
- Docker
- Kubernetes
- Git
- Agile
- LLM
- RAG
- Langfuse
- Unit Testing
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания архитектуры современных ИИ-приложений.
Расскажите о вашем опыте реализации RAG-систем: какие векторные БД использовали и как решали проблему релевантности контекста?
MCP — относительно новый стандарт, его знание критично для данной роли.
Как вы используете Model Context Protocol (MCP) для расширения возможностей ИИ-агентов?
Важно для высоконагруженных микросервисов.
В каких случаях в Python вы предпочтете asyncio вместо многопоточности (threading) при работе с внешними API моделей?
Оценка навыков мониторинга специфических ИИ-метрик.
Какие ключевые метрики вы отслеживаете в Langfuse для оценки качества работы агентов в продакшене?
Проверка навыков проектирования систем.
Как бы вы спроектировали систему обработки длинных диалогов, если контекстное окно модели ограничено?
Похожие вакансии
Разработчик с фокусом на интеграцию LLM и AI-технологий
AI креативный менеджер
Python-разработчик в команду LLM платформы
Python-разработчик / AI-интегратор в финтех-стартап
AI/LLM Инженер
AI Harness Engineer / ML 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!