Python/LLM/AI Infrastructure Engineer
Оценка ИИИнтересная и актуальная позиция в сфере AI с возможностью удаленной работы из Европы или Украины. Четкие требования и работа с передовым стеком технологий делают вакансию привлекательной для опытных инженеров.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубоких знаний в области инфраструктуры ИИ, работы с LLM и построения высоконагруженных SaaS-систем. Уровень Senior+ подразумевает высокую ответственность за архитектурные решения и масштабирование данных.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата не указана, но для позиций Senior/Senior+ в области AI Infrastructure на европейском рынке и в Украине медиана обычно составляет от $6000 до $8500. Предложение будет сильно зависеть от конкретной локации кандидата и глубины его экспертизы в LLM.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Published time: 2026-11-04
Company name: Anadea
Title: Python/LLM/AI Infrastructure Engineer
Grades: senior, senior+
Job description: Design and scale the backend infrastructure powering an LLM-based AI platform: multi-tenant SaaS services, high-throughput batch and streaming data pipelines, and APIs integrating LLM inference, retrieval systems, and knowledge graphs.
Location: Europe or Ukraine
Anywhere: No
Remote: Yes
Forbidden locations: Outside Europe and Ukraine
Tags:
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- LLM
- AI Infrastructure
- SaaS
- API
- Knowledge Graph
- Data Pipelines
- Batch Processing
- Streaming
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта проектирования систем для нескольких клиентов с изоляцией данных.
Как бы вы спроектировали архитектуру базы данных для multi-tenant SaaS приложения, чтобы обеспечить безопасность и производительность при масштабировании?
Оценка навыков работы с потоковыми данными, что критично для AI-платформ.
Какие инструменты и подходы вы используете для обеспечения отказоустойчивости в высоконагруженных стриминговых пайплайнах данных?
Проверка понимания специфики работы с языковыми моделями.
С какими основными проблемами производительности вы сталкивались при интеграции LLM inference в API и как их решали?
Оценка опыта работы с современными методами поиска информации для ИИ.
Расскажите о вашем опыте работы с векторными базами данных и системами RAG (Retrieval-Augmented Generation).
Проверка навыков оптимизации инфраструктуры.
Как вы подходите к мониторингу и оптимизации затрат на облачную инфраструктуру при работе с ресурсоемкими AI-вычислениями?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
