- Страна
- Германия
Senior Applied Scientist (Agentic AI)
Оценка ИИОтличная позиция в топовом европейском ритейлере с релокационным пакетом. Работа над передовыми технологиями (Agentic AI) в сильной инженерной культуре делает вакансию крайне привлекательной для Senior-специалистов.
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 глубокой научной экспертизы в области LLM/агентов и сильных инженерных навыков для работы с продакшн-системами на больших масштабах. Высокая планка Senior-уровня в крупной европейской компании подразумевает жесткий отбор.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата для Senior Applied Scientist в Берлине обычно находится в диапазоне 85,000–110,000 евро в год. Zalando, как крупный игрок, обычно предлагает конкурентоспособные пакеты, включающие бонусы и акции, что может выводить общую компенсацию на верхнюю границу рынка.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Senior Applied Scientist (Agentic AI) / Zalando *⚡️*
*📍* Berlin (relocation support provided)
Zalando — это крупная европейская компания электронной коммерции со штаб-квартирой в Берлине, специализирующаяся на продаже одежды, обуви, аксессуаров и косметики
TL;DR: Ищут Senior Applied Scientist / AI Research Engineer, который умеет не только исследовать LLM и AI-агентов, но и доводить их до полноценного внедрения в production.
Что требуется:- Сильный опыт в ML, Deep Learning, NLP и LLM.
- Практический опыт создания AI-продуктов, работающих в production и в большом масштабе.
- Знание AI-агентов, RAG, оркестрации агентов и борьбы с галлюцинациями.
- Python, PyTorch, PydanticAI, SQL и Databricks.
- Умение самостоятельно вести сложные проекты, принимать решения в условиях неопределённости и объяснять технические идеи бизнесу.
Читать подробнее:
*⚡️*- прямой контакт
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- PyTorch
- PydanticAI
- SQL
- Databricks
- NLP
- LLM
- RAG
- Deep Learning
- Machine Learning
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с современными фреймворками для агентских систем.
Расскажите о вашем опыте использования PydanticAI или аналогичных библиотек для оркестрации AI-агентов. С какими сложностями вы сталкивались?
Критически важный аспект для надежности AI-продуктов в e-commerce.
Какие конкретные стратегии вы применяли для борьбы с галлюцинациями в LLM при работе с RAG-системами?
Оценка навыков масштабирования решений.
Как вы подходите к оптимизации производительности и задержек (latency) при внедрении сложных AI-агентов в высоконагруженный продакшн?
Проверка умения работать с данными в экосистеме компании.
Опишите ваш опыт работы с Databricks для подготовки данных и обучения моделей. Как вы организуете ML-эксперименты?
Оценка soft skills и способности влиять на продукт.
Приведите пример, когда вам приходилось принимать архитектурное решение в условиях высокой неопределенности. Как вы аргументировали свой выбор перед бизнесом?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
