Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Senior AI Automation Engineer — Knowledge Graphs & LLMs
Отличная вакансия в передовом стартапе, работающем над актуальной проблемой GraphRAG. Удаленный формат работы в Европе и фокус на инновациях делают это предложение крайне привлекательным для опытных инженеров.
Сложность вакансии
Высокая сложность обусловлена требованием глубоких знаний как в области LLM, так и в специфической нише графов знаний (Knowledge Graphs). Роль уровня Senior предполагает самостоятельность в архитектурных решениях и автоматизации сложных пайплайнов.
Анализ зарплаты
Зарплата в объявлении не указана, но для Senior AI ролей в европейских стартапах рыночный диапазон обычно составляет от 70,000 до 110,000 евро в год в зависимости от страны и опыта. Данная позиция требует редкой комбинации навыков, что может поднять планку выше медианы.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в Graphwise уже сейчас
Присоединяйтесь к Graphwise и создавайте будущее корпоративного ИИ на стыке графов знаний и LLM!
Описание вакансии
Senior AI Automation Engineer — Knowledge Graphs & LLMs
Graphwise is a company that helps organizations turn fragmented data into a connected, trusted knowledge graph ready for search, analytics, and AI.
Remote or hybrid (Europe).
More details in Márcia R. Ferreira's Откликнуться.
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Python
- LLM
- RAG
- AI Automation
- Graph Databases
- Knowledge Graphs
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания основной технологии компании.
Как вы подходите к интеграции неструктурированных данных в Knowledge Graph для последующего использования в RAG-системах?
Оценка навыков автоматизации и масштабирования AI-решений.
Опишите ваш опыт создания автоматизированных пайплайнов для оценки качества ответов LLM на основе графовых данных.
Проверка архитектурного мышления.
В каких случаях использование графовой базы данных предпочтительнее векторной при построении корпоративного поиска?
Оценка опыта работы с современным стеком.
Какие инструменты и библиотеки вы считаете наиболее эффективными для связки LLM с графовыми структурами (например, LangChain, LlamaIndex или кастомные решения)?
Проверка навыков оптимизации.