Разработчик программного обеспечения управления искусственного интеллекта и цифровых инноваций
Оценка ИИСтабильная работа в государственном вузе с четким графиком и интересным технологическим стеком (LLM, AI Agents). Зарплата указана прозрачно, хотя для опытного AI-инженера она может быть на нижней границе рынка.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИТребуется уверенное владение современным стеком AI (LLM, RAG) и навыками бэкенд-разработки (FastAPI, Docker). Сложность умеренная для специалиста с опытом от 2 лет, но требует широкого кругозора в области MLOps и безопасности ИИ.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная зарплата от 437 500 ₸ (около $900) является достойной для государственного сектора Казахстана, однако на коммерческом рынке специалисты уровня Middle AI Engineer в Алматы могут претендовать на суммы от 600 000 до 900 000 ₸.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
*📍* Формат/working arrangement: офис в Алматы
*✔️* Должность/position: Разработчик программного обеспечения управления искусственного интеллекта и цифровых инноваций
*🏢* Место работы/workplace: НАО «Казахский национальный женский педагогический университет»
*💸* Заработная плата/salary estimate: от 437 500 ₸ в месяц, до вычета налогов
*📈* Обязанности/responsibilities:
— Разрабатывать и внедрять ML/DL-решения.
— Работать с LLM, RAG, AI-агентами и векторными базами данных.
— Выполнять prompt engineering и дообучение моделей.
— Разворачивать AI-модели через FastAPI и Docker.
— Работать с данными, SQL и Python.
— Документировать решения и объяснять результаты нетехническим коллегам.
*📌* Требования/requirements:
— Высшее образование в IT, прикладной математике, информатике или Data Science.
— Практический опыт разработки от 2 лет.
— Python, SQL, Git, Linux.
— PyTorch или TensorFlow, Scikit-learn, Pandas, NumPy.
— Опыт с LLM, RAG, vector databases и AI Agents.
— Docker, FastAPI, базовое понимание MLOps.
— Понимание AI security и защиты персональных данных.
— Самостоятельность и готовность осваивать новые технологии.
*🌟* Будет плюсом:
— Профильные сертификаты и опубликованные проекты.
— Опыт с GPU и cloud platforms.
— JavaScript / PHP.
*🛠* Технический стек:
— Python
— SQL
— PyTorch / TensorFlow
— Scikit-learn
— Pandas / NumPy
— LLM
— RAG
— Vector Databases
— AI Agents
— FastAPI
— Docker
— Git
— Linux
— MLOps
*✅* Условия/working conditions:
— Полная занятость.
— Оформление по трудовому договору.
— График 5/2, 8 часов.
— Офисный формат.
— Выплаты раз в месяц.
*📍* Адрес: Алматы, улица Богенбай батыра, 142.
*📢**❗️**🚨* Вакансия: Откликнуться
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- SQL
- Git
- Linux
- PyTorch
- TensorFlow
- Scikit-learn
- Pandas
- NumPy
- LLM
- RAG
- FastAPI
- Docker
- MLOps
- JavaScript
- PHP
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с архитектурой RAG.
Расскажите о вашем опыте построения RAG-систем: какие векторные базы данных вы использовали и как решали проблему релевантности ответов?
Оценка навыков оптимизации и работы с моделями.
Какие методы дообучения (fine-tuning) LLM вы применяли на практике и в каких случаях это было эффективнее, чем Prompt Engineering?
Проверка навыков деплоя и MLOps.
Как вы организуете процесс контейнеризации и деплоя ML-моделей с использованием Docker и FastAPI для обеспечения высокой доступности?
Важно для работы в государственном/образовательном секторе.
Как вы подходите к вопросу AI Security и защиты персональных данных при работе с внешними API языковых моделей?
Оценка умения работать с данными.
Опишите ваш типичный пайплайн обработки данных с использованием Pandas и SQL перед подачей их в модель машинного обучения.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
