- Страна
- Россия
- Зарплата
- от 350 000 ₽
Senior AI Engineer
Оценка ИИОтличная вакансия для опытного специалиста: работа в RnD отделе над передовыми задачами, высокая заработная плата и возможность удаленной работы. Тематика LLM сейчас находится на пике востребованности.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль Senior уровня в RnD требует глубоких знаний в области LLM и мультимодальности, а также умения переносить научные исследования в работающие бизнес-решения. Высокая планка ответственности за архитектуру и качество моделей.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная зарплата от 350 000 ₽ соответствует верхней границе рыночных предложений для Senior AI специалистов в России, особенно в сегменте RnD и LLM.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Откликнитесь уже сейчас
Откликнитесь на вакансию Senior AI Engineer, чтобы внедрять передовые LLM-решения в масштабные бизнес-процессы!
Описание вакансии
от 350 000 ₽/месяц
Удаленка, Фултайм
Ищем сотрудника в отдел AI RnD - команда занимается разработкой решений на основе LLM, включая задачи мультимодальности (текст, изображения, аудио). Сейчас исследуем и внедряем LLM для решения бизнес-задач внутри компании, улучшения пользовательского опыта и автоматизации процессов...(Откликнуться)
**⚠️ Будьте внимательны: иногда мошенники маскируют свои схемы под вакансии реальных компаний, никому не передавайте доступ к своим аккаунтам или устройствам.
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- LLM
- NLP
- Computer Vision
- Audio Processing
- Python
- PyTorch
- Machine Learning
- Deep Learning
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с мультимодальными данными.
Расскажите о вашем опыте интеграции различных модальностей (например, текст и аудио) в рамках одной LLM-архитектуры. С какими сложностями вы сталкивались?
Важно понимать, как кандидат оптимизирует модели для реального использования.
Какие методы оптимизации инференса LLM вы применяли для снижения задержек и стоимости эксплуатации в продакшене?
Оценка навыков работы с данными для обучения.
Как вы подходите к формированию датасетов для дообучения (fine-tuning) моделей под специфические бизнес-задачи компании?
Проверка умения следить за трендами и применять их.
Какие последние архитектурные изменения в области трансформеров или диффузионных моделей кажутся вам наиболее перспективными для автоматизации бизнес-процессов?
Оценка навыков RAG, так как это стандарт для бизнес-задач.
