- Страна
- Россия
Разработчик AI-агентов
Оценка ИИСбер — это сильный бренд с масштабными задачами и доступом к передовым технологиям. Локация в Сочи является уникальным преимуществом для тех, кто ценит комфортный климат, а работа с AI-агентами — одно из самых перспективных направлений в IT.
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 ИИРабота требует специфических навыков в области LLM и инструментов вроде Langflow, однако использование low-code среды снижает порог входа по сравнению с чистым ML-инжинирингом. Основная сложность заключается в качественной настройке RAG и интеграции тулов для бизнес-задач.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в вакансии не указана, но для позиции разработчика AI-агентов в крупном тех-гиганте уровня Сбера в регионе Сочи рыночные ожидания составляют от 150 000 до 280 000 рублей в зависимости от уровня компетенций. Учитывая специфику low-code, оплата может быть чуть ниже, чем у классических ML-инженеров, но выше среднего по рынку разработки.
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 / Сбер
*🗺* Сочи.
По договоренности
Обязанности:
- Создание прототипов агентов по бизнес-требованиям в low-code среде Langflow, в том числе с использованием туло…
Требования:
- code среде Langflow, в том числе с использованием тулов и RAG для автоматизации ручных процессов обработки обр…
*➡* Откликнуться
Вакансии │ Стажировки │ За рубежом │ Удалёнка │ БИГТЕХ │ Мероприятия │ По всему миру │ IT и DIGITAL
*🐣* Софи - первый ai ассистент для автооткликов и поиска работы.
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- LangFlow
- RAG
- LLM
- AI Agents
- Low-code
- Python
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с основным инструментом, указанным в вакансии.
Расскажите о самом сложном агенте, которого вы собирали в Langflow: какие компоненты использовали и с какими ограничениями столкнулись?
RAG является ключевым требованием для обработки обращений. Важно понять, как кандидат борется с галлюцинациями.
Как вы оптимизируете RAG-цепочки для повышения точности ответов и минимизации нерелевантной информации?
Агенты должны выполнять действия, а не только отвечать на вопросы.
Каким образом вы настраиваете взаимодействие AI-агента с внешними API и инструментами (tools)?
Важно понимать, как разработчик оценивает качество своей работы.
Какие метрики вы используете для оценки эффективности работы AI-агента в бизнес-процессах?
Проверка понимания архитектуры LLM-приложений.
В каких случаях вы бы предпочли кастомный код на Python вместо low-code платформы Langflow?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
