- Страна
- Россия
- Зарплата
- 220 000 ₽ – 320 000 ₽
Разработчик AI агентов
Оценка ИИИнтересная роль в известной ИТ-компании с фокусом на актуальные технологии (AI/LLM). Предлагается рыночная зарплата и гибридный формат работы, что привлекательно для специалистов среднего и старшего уровня.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИВакансия требует сочетания сильного бэкенд-фундамента (Python, FastAPI, Kafka) и специализированных знаний в области Generative AI (RAG, векторные БД, LangChain). Основная сложность заключается в необходимости иметь практический опыт интеграции LLM в коммерческие продукты.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИУказанный в описании диапазон 220 000 – 320 000 ₽ полностью соответствует текущим рыночным ожиданиям для Middle+/Senior Python разработчиков с экспертизой в AI в московском регионе.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Разработчик AI агентов в Bell Integrator
*💰*По итогам собеседования (ср. рын. зп 220 000 ₽ – 320 000 ₽)
*📌*Условия и бонусы:
Фултайм, гибрид (МСК).
*📌*Наши ожидания:
– Уверенный коммерческий опыт backend-разработки на Python от 3-х лет.
– Хорошее знание FastAPI, REST API и асинхронного программирования.
– Опыт работы с PostgreSQL, Docker / Docker Compose.
– Опыт работы с Qdrant или другими векторными базами данных.
– Практическое понимание RAG: chunking, embeddings, vector search, metadata filtering.
– Опыт интеграции LLM API: OpenAI, GigaChat, Anthropic или аналогов.
– Опыт работы с LangChain, LlamaIndex, HuggingFace или sentence-transformers.
– Опыт работы с Kafka; RabbitMQ может рассматриваться как аналог.
– Опыт написания unit- и интеграционных тестов.
Подробнее о вакансии Откликнуться.
*✍🏼* Откликнуться
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- FastAPI
- REST API
- PostgreSQL
- Docker
- Docker Compose
- Qdrant
- RAG
- LLM
- OpenAI
- GigaChat
- Anthropic
- LangChain
- LlamaIndex
- Huggingface
- Kafka
- RabbitMQ
- Unit Testing
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания ключевой технологии вакансии — Retrieval-Augmented Generation.
Расскажите о вашем опыте настройки RAG-систем: какие стратегии чанкинга и методы фильтрации метаданных вы использовали для повышения точности ответов?
Оценка навыков работы со специализированными базами данных для AI.
В чем особенности работы с Qdrant по сравнению с традиционными реляционными БД при масштабировании векторного поиска?
Проверка умения работать с асинхронностью в высоконагруженных системах.
Как вы организуете обработку длительных запросов к LLM API в FastAPI, чтобы не блокировать событийный цикл?
Оценка опыта работы с брокерами сообщений.
В каких сценариях при разработке AI-агентов вы бы предпочли использовать Kafka вместо RabbitMQ?
Проверка навыков тестирования недетерминированных систем.
Как вы подходите к написанию unit- и интеграционных тестов для кода, который взаимодействует с ответами от LLM?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
