- Страна
- Россия
Senior Go-разработчик в команду AI-инфраструктуры
Оценка ИИOzon Tech — один из лучших работодателей в РФ с сильной инженерной культурой. Работа над AI-инфраструктурой сейчас является одним из самых перспективных и трендовых направлений.
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 ИИПозиция Senior-уровня в крупном тех-гиганте подразумевает высокие требования к архитектурному мышлению и опыту работы с высоконагруженными системами, однако гибкость в выборе языка на интервью упрощает вход.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в Ozon Tech для Senior-разработчиков обычно соответствует верхнему сегменту рынка, часто превышая медианные значения за счет премий и релокационных пакетов.
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
Go-разработчикам предлагают поработать над AI-инфраструктурой
В Ozon Tech собирают команду для разработки платформы, которая станет основой для создания AI-агентов и агентских систем.
В планах — SDK, Tool Hub, оркестрация, observability и evaluation. Базовая платформа и LLM-шлюз уже есть, дальше предстоит развивать инфраструктуру вокруг них.
В команду ищут Senior-разработчиков. Go — в приоритете, но если ваш основной язык другой, это не проблема: интервью можно проходить на привычном стеке.
А Go можно будет подтянуть уже после выхода — команда поможет с переходом.
Откликнуться (Откликнуться)
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Go
- SDK
- Observability
- Orchestration
- AI Infrastructure
- LLM
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания принципов работы с большими языковыми моделями на уровне инфраструктуры.
Как бы вы спроектировали LLM-шлюз, учитывая ограничения по rate limits внешних API и необходимость минимизации задержек (latency)?
Важно для разработки SDK и Tool Hub, упомянутых в вакансии.
Каковы основные принципы проектирования удобного и расширяемого SDK для разработчиков внутренних сервисов?
Актуально для задач оркестрации AI-агентов.
Какие паттерны оркестрации микросервисов вы бы применили для управления сложными цепочками вызовов AI-агентов?
Проверка навыков обеспечения надежности системы.
Как организовать эффективный observability для асинхронных систем, где результат работы может зависеть от недетерминированных ответов LLM?
Оценка готовности к переходу на Go и понимания его особенностей.
Если вы переходите с другого языка, какие особенности модели конкурентности Go (goroutines, channels) кажутся вам наиболее критичными для производительности AI-инфраструктуры?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
