- Страна
- Россия
Senior / AI Tech Lead (AI-инициативы / Big Data / Production)
Оценка ИИИнтересная и актуальная роль на стыке AI и Big Data с возможностью удаленной работы. Вакансия предполагает высокий уровень ответственности и работу с современным стеком (LLM, RAG, Spark), что отлично подходит для профессионального роста Tech Lead уровня.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует редкого сочетания навыков: глубокой экспертизы в AI/LLM (RAG, агенты) и серьезного опыта в Big Data (Spark, Airflow, DWH). Высокая ответственность за архитектуру и надежность (NFR, SLA) в продакшн-среде делает позицию крайне сложной.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИУказанная роль Tech Lead в области AI и Big Data на российском рынке оценивается высоко. Медиана для Senior/Lead позиций в этом сегменте составляет около 450,000 - 550,000 рублей после налогов, учитывая дефицит специалистов с опытом в LLM-продакшене.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Контакты для отклика
Откройте контакты, указанные в вакансии.
Описание вакансии
Senior / AI Tech Lead (AI-инициативы / Big Data / Production)
#Senior #AITechLead #Fulltime #Удаленно #РФ #Remote #Job #Vacancy
Требования:
Опыт: 4–5+ лет в Python/Backend или тимлид AI/ML. ИИ и LLM: Опыт в продакшене с LLM/ML, разработка RAG и агентов. Разработка: API-сервисов, Git, CI/CD. Code Review, обеспечения надёжности, безопасности и observability. Понимание NFR (non-functional requirements) и умение их обеспечивать. Big Data & ETL: Apache Spark, Apache Airflow (DAGs, sensors, retries), слои DWH, инкрементальные загрузки. Понимание batch и streaming-обработки данных. Опыт с data quality, freshness и соблюдением SLA.Будет преимуществом: Опыт с evaluation frameworks для оценки качества LLM/AI-решений; с OpenSearch и pgvector; с Kafka и event-driven архитектурой. Знание предметной области B2B CRM / телеком.
Локация:*📍*РФ, Удалённо. Full-time. Гражданство: РФ.
Контакт для отклика: Откликнуться (При отклике, присылайте актуальное резюме, пишите ID вакансии: AIt_DNA)
*👉* Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- LLM
- RAG
- Apache Spark
- Apache Airflow
- ETL
- DWH
- API
- Git
- CI/CD
- OpenSearch
- Kafka
- Event-Driven Architecture
- Observability
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта внедрения LLM в реальные продукты.
Расскажите о самом сложном кейсе вывода LLM-агента или RAG-системы в продакшн: с какими проблемами производительности или галлюцинаций вы столкнулись?
Оценка навыков работы с большими данными и ETL-процессами.
Как вы организуете мониторинг Data Quality и соблюдение SLA при обработке инкрементальных загрузок в Spark/Airflow?
Проверка понимания нефункциональных требований.
Какие конкретно NFR вы считаете критическими для AI-сервисов и как вы обеспечиваете их соблюдение на уровне архитектуры?
Оценка опыта в области оценки качества моделей.
Какие evaluation frameworks вы использовали для оценки качества ответов LLM и как вы автоматизировали этот процесс?
Проверка лидерских качеств и технического видения.
Как вы выстраиваете процесс Code Review в команде, где пересекаются задачи классического бэкенда и ML-экспериментов?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
