yandex
Страна
Россия
+500% приглашений

Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Ускорим процесс поиска работы
MiddleГибридПолная занятость

Разработчик Java/Python (LLM, гибрид)

Оценка ИИ

Интересная роль на острие технологий (LLM, AI-агенты) в крупной стабильной компании. Широкая география офисов и гибридный формат делают вакансию привлекательной, хотя отсутствие указанной вилки зарплаты является минусом.


Вакансия из Quick Offer Global, списка международных компаний
Пожаловаться

Сложность вакансии

ЛегкоСложно
Оценка ИИ

Вакансия требует редкого сочетания уверенного владения Java и Python, а также практического опыта работы с LLM. Дополнительную сложность создает требование к подтвержденному стажу по ТК РФ и знанию инфраструктурных инструментов (K8s, Docker).

Анализ зарплаты

Медиана310 000 ₽
Рынок250 000 ₽ – 380 000 ₽
Оценка ИИ

Работодатель не указал зарплатную вилку, предлагая индивидуальное обсуждение. Для специалиста уровня Middle с двойным стеком (Java/Python) и экспертизой в LLM рыночные предложения в России сейчас находятся в диапазоне 250 000 – 380 000 рублей.

Сопроводительное письмо

Меня крайне заинтересовала вакансия разработчика Java/Python в Bell Integrator, особенно в контексте работы с LLM и создания AI-агентов. Имея опыт разработки более трех лет и владея обоими языками программирования, я готов эффективно решать задачи по миграции и интеграции интеллектуальных систем. Мой опыт работы с Docker и Kubernetes позволит бесшовно внедрять разработанные решения в инфраструктуру компании.

Я внимательно слежу за развитием таких моделей, как GigaChat и DeepSeek, и имею практическое понимание того, как использовать FastAPI для создания производительных серверных API. Работа в Bell Integrator привлекает меня возможностью профессионального роста в команде экспертов и участием в масштабных проектах по AI-автоматизации. Буду рад обсудить, как мои навыки в Java, Python и DevOps помогут вашей команде в достижении поставленных целей.

+250% к просмотрам

Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в Bell Integrator уже сейчас

Отправьте свое резюме в Bell Integrator, чтобы создавать инновационных AI-агентов на стыке Java и Python!

Описание вакансии

Разработчик Java/Python (LLM, гибрид)

#гибрид #middle

Москва, Санкт-Петербург, Нижний Новгород, Сочи, Екатеринбург

Компания: Bell Integrator

☑️Мы ожидаем:

-Опыт работы с LLM (например: GigaChat, ChatGPT, DeepSeek, Perplexity, Qwen и др.).

-Опыт разработки от 3х лет (подтвержденный ТК РФ)

-Знание Java и Python (для Python желательно владение специфичными инструментами - Pandas и др. на уровне Junior/Middle).

-Опыт работы с Docker и Kubernetes

-Базовые знания DevOps

-Опыт разработки серверных API (FastAPI, Flask).

☑️Задачи будут связаны с разработкой LLM- решений и AI -автоматизацией, а именно:

Миграция и развитие агента по стандартным тарифам, интеграции с другими агентами/системами.

Создание новых AI агентов.

☑️Условия:

-Возможность участия в интересном проекте

-Возможность профессионального и карьерного роста в компании;

-Опыт работы в команде профессионалов;

-Уровень заработной платы обсуждается индивидуально.

-Гибридный формат работы на территории Москвы, Санкт-Петербурга, Нижнего Новгорода, Сочи, Екатеринбурга

Контакты: Откликнуться

─────────────────

+400% к собеседованиям

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки

  • Java
  • Python
  • LLM
  • GigaChat
  • ChatGPT
  • DeepSeek
  • Docker
  • Kubernetes
  • DevOps
  • FastAPI
  • Flask
  • Pandas

Возможные вопросы на собеседовании

Проверка практического опыта работы с языковыми моделями и понимания их ограничений.

С какими конкретными LLM вы работали и какие методы оптимизации ответов (например, prompt engineering или RAG) использовали?

Вакансия требует знания двух языков; важно понять, как кандидат разделяет их применение.

В каких сценариях при разработке AI-агентов вы бы отдали предпочтение Java, а в каких — Python?

Проверка навыков проектирования серверной части для AI-решений.

Как бы вы спроектировали масштабируемое API на FastAPI для обработки длительных запросов к LLM?

Оценка навыков работы с контейнеризацией, указанных в требованиях.

Опишите ваш опыт настройки CI/CD пайплайнов для деплоя Python-сервисов в Kubernetes.

Проверка владения инструментами анализа данных на Python.

Для каких задач в контексте работы с LLM вы использовали библиотеку Pandas и с какими объемами данных работали?

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!

Страна
Россия