- Страна
- Филиппины
Senior Software Engineer — Applied AI
Высокий балл обусловлен работой в инновационной сфере Applied AI и сильным брендом компании DevRev. Локация в Маниле предлагает интересный международный опыт в быстрорастущем технологическом хабе.
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
Роль требует высокого уровня экспертизы в разработке ПО и прикладном ИИ. Работа в международной продуктовой компании предполагает высокие стандарты кода и глубокое понимание архитектуры систем.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Зарплата для Senior AI ролей в Маниле значительно выше среднего по рынку Филиппин, отражая глобальные стандарты компенсации в тех-секторе. Предложение соответствует уровню топовых международных продуктовых компаний в регионе.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Контакты для отклика
Откройте контакты, указанные в вакансии.
Описание вакансии
Senior Software Engineer — Applied AI
DevRev is building the future of work with Computer — an AI teammate that unifies data, tools, and workflows into a single AI‑ready platform.
Manila, Philippines.
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Software Engineering
- Artificial Intelligence
- Machine Learning
- Backend Development
- System Design
Возможные вопросы на собеседовании
Важно понять, как кандидат подходит к интеграции ИИ в реальные продукты.
Расскажите о самом сложном случае внедрения ИИ-модели в работающее приложение: с какими проблемами производительности вы столкнулись?
Проверка навыков проектирования систем, способных обрабатывать большие объемы данных.
Как бы вы спроектировали архитектуру для объединения разрозненных данных из разных инструментов в единую ИИ-платформу?
Для Senior-позиции критично умение оптимизировать затраты и скорость работы.
Какие стратегии вы используете для минимизации задержек (latency) при работе с LLM в реальном времени?
Проверка опыта работы с современным стеком и инструментами оркестрации.
Какие инструменты и подходы вы считаете наиболее эффективными для мониторинга качества ответов ИИ в продакшене?
Оценка лидерских качеств и умения работать в команде.
Опишите ситуацию, когда вам пришлось убеждать команду или руководство в выборе конкретного технического решения для ИИ-функционала.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

