Откликайтесь
на вакансии с ИИ

RAG/AI Developer
Интересная позиция в сфере AI с фокусом на востребованные технологии (RAG, n8n). Удаленный формат и работа с крупными корпоративными системами делают вакансию привлекательной для опытных разработчиков.
Сложность вакансии
Роль требует глубокой специализации в RAG-системах и векторных БД, а также уверенного владения английским языком. Интеграция с SAP добавляет сложности из-за специфики корпоративного ПО.
Анализ зарплаты
Зарплата в объявлении не указана, но для специалиста с опытом 3+ года в RAG и уровнем английского B2 рыночные предложения начинаются от 4000 USD. В международном сегменте такие роли могут оплачиваться значительно выше в зависимости от сложности интеграций с SAP.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в DYN-IT уже сейчас
Присоединяйтесь к DYN-IT и создавайте передовые RAG-системы для корпоративного сектора — откликайтесь прямо сейчас!
Описание вакансии
RAG/AI Developer / DYN-IT ⚡️
Remote
Accelerating growth through AI, n8n & SAP integration at enterprise level.
Требования к кандидату:
- 3+ years of experience in building RAG systems
- Experience with vector databases and embeddings
- Proficiency in LLM frameworks (LangChain or similar)
- English - B2 or above
Читать подробнее:
⚡️ - прямой контакт
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- SAP
- LLM
- RAG
- Vector Database
- LangChain
- n8n
- Embeddings
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта оптимизации точности ответов LLM.
Какие стратегии чанкинга (chunking) и индексации вы использовали для улучшения качества поиска в RAG-системах?
Оценка навыков работы с векторными хранилищами.
Как вы выбираете векторную базу данных для проекта и какие метрики сходства (similarity metrics) предпочитаете использовать?
Проверка умения работать с современными инструментами автоматизации.
Был ли у вас опыт интеграции LLM через n8n и с какими основными трудностями вы сталкивались при построении таких цепочек?
Оценка понимания ограничений и безопасности LLM.
Как вы решаете проблему галлюцинаций и обеспечиваете актуальность данных в контекстном окне модели?
Проверка навыков работы в корпоративной среде.