- Страна
- Казахстан
- Зарплата
- 800 000 ₽ – 1 200 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Senior AI Engineer / Агентные LLM-системы
Интересный проект в академической среде с реальным продакшеном и собственной инфраструктурой. Высокая для региона зарплата и гибкий график делают вакансию привлекательной, однако проект ограничен сроком в 6 месяцев и оформлением по ГПХ.
Сложность вакансии
Роль требует глубокой экспертизы не только в разработке на Python, но и в специфических аспектах LLM: от квантования и KV-кэша до сложной оркестрации агентов и выстраивания систем оценки качества (evals). Высокая планка ожиданий по опыту в production (от 4 лет) и наличие портфолио делают отбор достаточно строгим.
Анализ зарплаты
Предложенная зарплата (800к - 1.2м тенге) находится на уровне выше среднего для рынка Казахстана для Senior-позиций, особенно учитывая возможность удаленной работы. Однако для специалистов мирового уровня в области AI/LLM такие цифры могут быть базовыми.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в Институт инжиниринга и информационных технологий КБТУ уже сейчас
Присоединяйтесь к команде КБТУ и создавайте передовые мультиагентные системы на собственной GPU-инфраструктуре!
Описание вакансии
*📍* Формат/working arrangement: удалённо или гибрид, полная занятость
*✔️* Должность/position: Senior AI Engineer / Агентные LLM-системы
*🏢* Место работы/workplace: ТОО Институт инжиниринга и информационных технологий КБТУ
*💸* Заработная плата/salary estimate: от 800 000 до 1 200 000 ₸ в месяц на руки
*📈* Обязанности/responsibilities:
— Проектирование и развитие агентной архитектуры: оркестрация, tool use, memory, обработка ошибок и деградаций LLM
— Построение инфраструктуры качества: eval-пайплайны, трейсинг вызовов агентов, регрессионное тестирование при смене моделей и промптов
— Развитие RAG-пайплайна: гибридный поиск, re-ranking, устойчивость к edge cases retrieval
— Контроль поведения системы в production
— Самостоятельное принятие архитектурных и продуктовых решений
— Прямое взаимодействие с заказчиком: обсуждение задач, демонстрация результатов и сбор обратной связи
*📌* Требования/requirements:
— От 4 лет production-разработки, включая значительный опыт с LLM/агентными системами в эксплуатации
— Практический опыт агентных пайплайнов: function calling, многошаговая оркестрация, structured outputs (Pydantic / Pydantic AI или аналоги)
— Опыт наблюдаемости и оценки качества LLM-систем: трейсинг (Langfuse или аналог), eval-фреймворки, офлайн-метрики
— Опыт работы с RAG в production: гибридный поиск, chunking, re-ranking
— Уверенный Python production-уровня: async, типизация, тестирование
— Понимание LLM serving: батчинг, KV-cache, квантование
— Наличие портфолио: production-система, open-source, статьи или другие проекты
— Уверенное владение AI-агентами разработки (Pi, opencode или аналоги) для написания, ревью и рефакторинга кода
— Готовность быстро работать и использовать AI-агентов и автоматизацию для ускорения разработки
— Английский язык — B1
— Русский язык — C1
Ключевые навыки:
— Python
— LLM
— RAG
— Pydantic AI
— KV-cache
— AI Agents
— Agentic AI
— LangGraph
— Langfuse
— LLM Evaluation
— LLM Serving
— vLLM
— Structured Outputs
— Function Calling
— Асинхронное программирование
— Тестирование
— Оркестрация AI-агентов
Будет плюсом:
— LangGraph
— Самостоятельная эксплуатация inference-серверов (vLLM/TGI/SGLang)
— Опыт с Airflow/DWH
— NLP для русского и казахского языков
*✅* Условия/working conditions:
— Проект на 6 месяцев
— Оформление по ГПХ
— Свободный график
— Рабочие часы по договорённости
— Формат работы: удалённо или гибрид
— Работа над мультиагентной AI-системой в production
— Собственная GPU-инфраструктура на vLLM
— Реальные пользователи и растущий каталог AI-агентов
*📍* Адрес/work location:
Алматы, Алмалы, Жибек Жолы
*📢**❗️**🚨* Контакты для связи/Contact information: Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Python
- LLM
- Asynchronous Programming
- RAG
- Airflow
- Testing
- LangGraph
- AI Agents
- Agentic AI
- LLM Evaluation
- vLLM
- Langfuse
- DWH
- Pydantic AI
- Function Calling
- Structured Outputs
- KV-cache
- LLM Serving
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания архитектурных компромиссов при работе с LLM в реальном времени.
Как вы подходите к оптимизации задержек (latency) в многошаговых агентных пайплайнах, учитывая использование KV-cache и батчинга?
Оценка навыков обеспечения надежности системы.
Опишите ваш подход к созданию eval-пайплайна для RAG-системы: какие метрики вы считаете ключевыми и как боретесь с галлюцинациями при поиске?
Проверка опыта работы с современными фреймворками оркестрации.
В каких случаях вы предпочтете LangGraph вместо линейной цепочки вызовов, и как вы обрабатываете циклы и ошибки в таких графах?
Оценка практического опыта работы с инфраструктурой вывода.
С какими сложностями вы сталкивались при эксплуатации vLLM в production и как решали вопросы масштабирования при росте нагрузки?
Проверка навыков работы со структурированными данными.
Как вы обеспечиваете консистентность Structured Outputs при смене базовой модели (например, с GPT-4 на локальную Llama 3)?
Похожие вакансии
GenAI-разработчик / бизнес-аналитик
AI Engineer (Multi-Agent Systems & RAG) (Senior)
Python AI Engineer (Senior)
Senior ML-инженер
AI-разработчик (Senior)
Senior / Middle AI Engineer (Computer Vision)
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!