- Страна
- Казахстан
- Зарплата
- до 2 000 000 ₽
Senior AI/ML Engineer (LLM Engineer)
Оценка ИИПривлекательная вакансия для экспертов в области AI с конкурентной для Казахстана зарплатой. Ограничением может стать строго офисный формат работы.
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 ИИВысокая сложность обусловлена требованием Senior-уровня и глубокой специализации в LLM, RAG и AI-агентах. Работа предполагает офисный формат в Астане, что сужает круг кандидатов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная зарплата до 2 000 000 тенге net является очень высокой для рынка Казахстана и соответствует уровню Senior/Lead специалистов в топовых технологических компаниях региона. Она находится в верхнем сегменте рыночных ожиданий для Астаны.
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/ML Engineer (LLM Engineer) Semantics Innovations
Зарплата: до 2 000 000 тг net - по результатам технического интервью
Местоположение: Астана
Формат работы: Офис
Опубликована: 15.09.2026
Требования:
• Уверенный Python
• Подтверждённый коммерческий опыт разработки LLM/GenAI-решений
• Практический опыт с RAG и AI Agents
• PyTorch, Hugging Face
О компании:
Semantics Innovations разрабатывает и внедряет корпоративные AI-решения и создаёт собственную AI-платформу.
Контакт: Откликнуться
Откликнуться опубликована в LinkedIn у Асема Маженова
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- LLM
- Generative AI
- RAG
- AI Agents
- PyTorch
- Hugging Face
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с Retrieval-Augmented Generation.
Расскажите о наиболее сложной архитектуре RAG, которую вы внедряли: как вы решали проблему качества поиска и галлюцинаций?
Оценка навыков проектирования автономных систем.
Какие фреймворки для создания AI Agents вы использовали и как обеспечивали надежность выполнения цепочек задач?
Проверка владения основным стеком для работы с моделями.
Опишите ваш опыт дообучения (fine-tuning) моделей из Hugging Face: какие методы оптимизации параметров (например, LoRA/QLoRA) вы применяли?
Оценка инженерной зрелости в Python.
Как вы организуете процесс тестирования и мониторинга LLM-решений в продакшене?
Проверка понимания работы с данными для обучения.
С какими векторными базами данных вы работали и по каким критериям выбирали конкретное решение для проекта?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
