Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Senior AI / R&D Engineer
Оценка ИИИнтересная роль для тех, кто любит R&D и создание продуктов с нуля. Отсутствие жестких рамок по стеку и фокус на AI-агентах делают вакансию актуальной, однако отсутствие информации о компании и зарплате снижает прозрачность предложения.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена требованием к универсальности: кандидат должен быть одновременно сильным инженером в области LLM и опытным Solution-архитектором, способным самостоятельно доводить прототипы до рабочего состояния. Ожидается высокая степень автономности и умение работать в условиях неопределенности R&D-задач.
Анализ зарплаты
Оценка ИИВ вакансии не указан бюджет, но для позиции Senior AI Engineer с R&D уклоном на российском рынке характерны зарплаты выше среднего. Учитывая требования к архитектурному мышлению и опыту с LLM, рыночные ожидания составляют от 400 000 до 600 000 рублей.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь уже сейчас
Если вы готовы превращать сложные бизнес-задачи в работающие AI-прототипы, откликнитесь прямо сейчас!
Описание вакансии
#9342
Senior AI / R&D Engineer
Локация: не указана
Требования к кандидату:
- Умение быстро разбираться в новой предметной области и формулировать техническое решение понятным языком.
- Будет плюсом: опыт построения AI-агентов или multi-agent решений.
- Опыт использования LLM в корпоративных процессах.
- Опыт автоматизации бизнес-процессов.
- Опыт работы с low-code / no-code платформами.
- Опыт создания внутренних цифровых продуктов.
- Понимание ELMA или других BPM-систем будет плюсом, но не является ключевым требованием.
- Опыт в роли R&D-инженера, solution engineer, product engineer или технического лидера прототипирования.
Личные качества:
- Ориентация на бизнес-результат.
- Самостоятельность и инициативность.
- Умение задавать уточняющие вопросы.
- Способность не уходить в избыточную аналитику и исследования без необходимости.
- Системное мышление.
- Техническая любознательность, но с фокусом на практическое применение.
- Умение объяснять сложные технические вещи простым языком.
- Готовность брать задачу целиком и доводить её до демонстрируемого результата.
Кто не подойдёт:
- Кандидаты, работавшие только в support-формате и выполнявшие задачи строго по входящей доске.
- Имеющие опыт только в одной платформе (например, только ELMA) без более широкого технического кругозора.
- Хорошо рассуждающие теоретически, но без практического опыта реализации AI-решений.
- При постановке бизнес-задачи сразу уходящие в технологии и не уточняющие цель, контекст и ожидания заказчика.
- Делающие много схем, документов и аналитики, но не доводящие задачу до прикладного результата.
- Требующие постоянного ручного управления и регулярного возвращения в фокус задачи.
Формат результата работы:
От кандидата ожидается, что по итогам работы над задачей он сможет показать:
- понятное описание бизнес-проблемы;
- предложенный подход к решению;
- рабочий прототип, MVP, workflow или демонстрационное приложение;
- объяснение, как решение может быть применено в бизнес-процессе;
- ограничения, риски и дальнейшие шаги по развитию решения.
Писать Откликнуться
Канал Аутстаф запросов @outstaff_requests_phpdev
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- LLM
- AI Agents
- Multi-agent systems
- BPM
- ELMA
- Low-code
- No-code
- R&D
- Solution Architecture
- MVP
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с современными AI-архитектурами.
Расскажите о вашем опыте проектирования multi-agent систем: с какими основными сложностями в координации агентов вы сталкивались?
Оценка способности кандидата фокусироваться на бизнес-ценности, а не только на технологиях.
Как вы определяете момент, когда пора прекращать исследование (R&D) и переходить к реализации MVP, чтобы не уйти в избыточную аналитику?
Проверка навыков интеграции AI в существующую корпоративную среду.
Опишите ваш подход к интеграции LLM в устоявшиеся бизнес-процессы компании. Какие метрики эффективности вы использовали?
Оценка гибкости в выборе инструментов.
В каких случаях вы предпочтете использование low-code платформ написанию кастомного кода для AI-решения, и наоборот?
Проверка коммуникативных навыков и умения работать с заказчиком.
Приведите пример ситуации, когда бизнес-задача была сформулирована размыто. Какие уточняющие вопросы вы задали, чтобы сформировать техническое решение?
Похожие вакансии
Архитектор мультиагентных систем на базе LLM
Аналитик AI-агентов Senior
Аналитик AI-агентов
Senior Analyst AI-агентов
Middle/Senior AI-разработчик
Python-разработчик (AI)
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!