Senior Customer AI Engineer - Token Factory
Оценка ИИИсключительно привлекательная вакансия в быстрорастущей компании с мощной финансовой поддержкой (Nvidia) и сильным фаундером. Работа на острие технологий AI-инфраструктуры с возможностью удаленной работы из Европы делает это предложение топовым на рынке.
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 глубоких знаний в области AI-инференса (vLLM, TensorRT) и навыков системной инженерии, а также умения работать напрямую с клиентами в режиме production-инцидентов. Дополнительную сложность накладывает требование по локации в Европе.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИУказанная роль Senior уровня в европейском подразделении Nebius предполагает доход выше среднего по рынку, учитывая недавние инвестиции и статус компании. Ожидаемый диапазон для таких позиций в Европе составляет €90,000 – €130,000 в год плюс опционы.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Откликнуться в Nebius
*🤩* Удалённо, Европа
*📸 Облачная AI-платформа для обучения моделей, inference и production-развёртывания*
*🤩* Основатель — Аркадий Волож
*🤩* Выручка $529,8 млн за 2025 год
*🤩* В марте 2026 Nvidia объявила об инвестиции в $2 млрд
*🤩* Около 1371 сотрудника (2025)
Задачи:
• Помогать клиентам переводить AI-нагрузки из PoC в стабильный production;
• Оптимизировать задержки, пропускную способность, стоимость и надёжность развёртываний;
• Работать с инженерными командами клиентов и координировать устранение production-инцидентов.
*🕸 Требования:*
• Практическое знание inference-фреймворков vLLM, TensorRT или аналогов;
• Понимание облачной инфраструктуры, распределённых систем или высоконагруженных приложений;
• Опыт прямой работы с техническими клиентами и диагностики производительности;
• Возможность работать удалённо из Европы и право на работу в выбранной стране.
Откликнуться: Откликнуться
*🚀* Offer Inside
#engineering #senior #customer #ai #engineer
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- vLLM
- TensorRT
- Cloud Infrastructure
- Distributed Systems
- Performance Diagnostics
- AI Inference
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта оптимизации LLM.
Расскажите о наиболее сложном кейсе оптимизации задержки (latency) или пропускной способности (throughput) при развертывании LLM. Какие техники квантования или планирования запросов вы использовали?
Оценка навыков траблшутинга в распределенных системах.
Как вы будете диагностировать проблему, если клиент жалуется на периодические тайм-ауты при инференсе модели в облачной инфраструктуре?
Проверка знаний инструментов, указанных в требованиях.
В каких случаях вы бы предпочли использовать vLLM вместо TensorRT-LLM, и наоборот? Каковы основные архитектурные различия в их подходе к управлению памятью (например, PagedAttention)?
Оценка навыков работы с клиентами (Customer Engineering).
Опишите ситуацию, когда вам нужно было убедить техническую команду клиента изменить их архитектурный подход ради стабильности production. Как вы выстраивали аргументацию?
Проверка понимания жизненного цикла AI-продукта.
Какие ключевые метрики мониторинга вы бы внедрили в первую очередь при переводе AI-нагрузки из стадии PoC в полноценный production?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
