yandex
А
Авито
Страна
Россия
+500% приглашений

Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Ускорим процесс поиска работы
УдалённоПолная занятость

Python-разработчик в команду единого ассистента AI

ИИОценка ИИ

Авито — один из лучших работодателей в РФ с сильной инженерной школой. Работа над AI-ассистентом — это актуальное и перспективное направление с использованием современного стека (n8n, RAG).


Вакансия из Quick Offer Global, списка международных компаний
Пожаловаться

Сложность вакансии

ЛегкоСложно
ИИОценка ИИ

Роль требует не только отличного знания Python, но и специфических навыков в области AI (RAG, мультиагентные системы) и интеграций. Высокая планка инженерной культуры в Авито подразумевает ответственность за весь жизненный цикл продукта.

Анализ зарплаты

Медиана400 000 ₽
Рынок300 000 ₽ – 550 000 ₽
ИИОценка ИИ

В вакансии не указан точный уровень дохода, однако для Senior/Middle+ Python-разработчика в AI-направлении в Авито зарплаты обычно соответствуют верхнему сегменту рынка. Предлагаемый диапазон 300-500к рублей является стандартом для топовых технологических компаний России в этой нише.

Сопроводительное письмо

Меня крайне заинтересовала вакансия Python-разработчика в команду единого ассистента AI в Авито. Мой опыт разработки на Python и интерес к области искусственного интеллекта, в частности к реализации RAG-систем и мультиагентных структур, идеально соответствуют задачам вашей команды. Я разделяю ваш подход к тому, что инженерная роль включает в себя не только написание кода, но и глубокое проектирование, мониторинг и работу с обратной связью.

В своей практике я всегда стремлюсь к созданию масштабируемых решений и готов к экспериментам в рамках гибкой разработки. Опыт интеграции различных систем и работа с инструментами автоматизации, такими как n8n, позволяют мне быстро включиться в процессы Авито. Буду рад возможности обсудить, как мои навыки помогут в развитии внутреннего ассистента компании.

+250% к просмотрам

Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в Авито уже сейчас

Присоединяйтесь к команде Авито, чтобы создавать инновационного ИИ-ассистента и работать с передовыми технологиями RAG и мультиагентных систем!

Описание вакансии

Python-разработчик в команду единого ассистента AI

#удаленка

Компания: Авито

☑️Вам предстоит:

– проектировать, разрабатывать и поддерживать внутреннего ассистента Авито и инфраструктуру вокруг него;

– проектировать и развивать мультиагентные системы;

– реализация RAG и интеграций с различными системами Авито;

– интеграции и написание плагинов к n8n.

☑️Мы ждём, что вы:

– отлично владеете Python, но не боитесь использовать другие языки и инструменты там, где это уместно;

– понимаете, что инженер — это не только код, но и проектирование, мониторинг, документация и обратная связь от пользователей;

– понимаете, что такое гибкая разработка, готовы много экспериментировать и тестировать новые идеи.

Контакты: Откликнуться

Python Job 💬 в Telegram | 💙 в VK | 💬 в Max

+400% к собеседованиям

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки

  • Python
  • RAG
  • Infrastructure
  • Monitoring
  • n8n
  • Multi-agent systems

Возможные вопросы на собеседовании

Вакансия подразумевает работу над ИИ-ассистентом, где RAG является ключевой технологией.

Расскажите о вашем опыте реализации RAG: какие векторные базы данных вы использовали и как решали проблему релевантности ответов?

В описании указано проектирование мультиагентных систем.

С какими фреймворками для создания мультиагентных систем вы знакомы (например, LangGraph, CrewAI) и как вы организуете взаимодействие между агентами?

Упоминается написание плагинов для n8n.

Был ли у вас опыт работы с low-code инструментами автоматизации и создания кастомных узлов (nodes) для них?

Компания ценит инженерный подход, включая мониторинг.

Как вы организуете мониторинг и логирование для LLM-приложений, чтобы отслеживать качество ответов и затраты на токены?

Авито работает по гибким методологиям с большим количеством экспериментов.

Приведите пример, когда в ходе эксперимента гипотеза не подтвердилась. Как вы адаптировали архитектуру решения после этого?

Похожие вакансии

более 1000 офферов получено
4.9

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!

А
Авито
Страна
Россия