- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Стажёр ML Engineer
Оценка ИИОтличная возможность для старта в актуальном направлении LLM и RAG. Удаленный формат работы и работа с современным стеком технологий делают вакансию очень привлекательной для начинающих специалистов.
Сложность вакансии
Оценка ИИДля стажёрской позиции требования достаточно конкретные: нужно не просто знать Python, но и разбираться в современных LLM-фреймворках (LangChain/LangGraph). Однако отсутствие требований к многолетнему опыту делает вакансию доступной для талантливых новичков.
Анализ зарплаты
Оценка ИИДля стажировок в области ML в России средний диапазон составляет от 40 000 до 80 000 рублей в месяц. Данная позиция соответствует рыночным ожиданиям для начинающих специалистов без глубокого коммерческого опыта.
Сопроводительное письмо
Меня очень заинтересовала вакансия стажёра ML Engineer в OPENCITY, так как я активно развиваюсь в области больших языковых моделей. У меня есть уверенные знания Python и понимание архитектуры LLM, а также практический опыт работы с LangChain, что позволяет мне эффективно реализовывать RAG-системы.
Я знаком с инструментами разработки, такими как Git и Docker, и понимаю принципы построения REST API. Участие в проектах OPENCITY станет для меня отличной возможностью применить свои знания на практике и внести вклад в развитие инновационных AI-решений компании. Буду рад обсудить, как мои навыки могут быть полезны вашей команде.
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в OPENCITY уже сейчас
Откликнитесь на стажировку в OPENCITY, чтобы начать карьеру в области LLM и RAG под руководством опытных наставников!
Описание вакансии
Стажёр ML Engineer в OPENCITY
🗺Удалённо.
Требования:
⭐Уверенное знание Python.
⭐Понимание архитектуры LLM и принципов работы RAG.
⭐Опыт работы с LangChain или LangGraph.
⭐Опыт работы с Git (GitHub).
⭐Понимание Docker, REST API, SQL.
🦆 Вакансии 🦆 Стажировки 🦆 За рубежом 🦆 Удалёнка 🐳 БИГТЕХ 👨💻 Мероприятия 🗺 По всему миру 🐣 IT и DIGITAL
🔥Софи - первый ai ассистент для автооткликов и поиска работы.
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- LLM
- RAG
- LangChain
- LangGraph
- Git
- GitHub
- Docker
- REST API
- SQL
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка базовых знаний Python, необходимых для ML-разработки.
В чем разница между list и tuple в Python, и в каких случаях лучше использовать каждый из них?
Вакансия сфокусирована на LLM, поэтому важно понимать концепцию RAG.
Расскажите, как работает архитектура RAG (Retrieval-Augmented Generation) и какие основные компоненты в неё входят?
Проверка опыта работы с ключевым инструментом, указанным в требованиях.
Какие основные преимущества дает использование LangChain при создании приложений на базе LLM?
Оценка навыков работы с данными, необходимыми для обучения и работы моделей.
Напишите простой SQL-запрос для объединения двух таблиц и фильтрации данных по определенному условию.
Проверка понимания процесса деплоя и контейнеризации.
Зачем нужен Dockerfile и какие основные инструкции в нем используются?
Похожие вакансии
Data-engineer
Стажер (AI/Data Automation, R), Fixed Income Research
Java/ML Developer [Стажёр]
Стажер-разработчик Alice AI LLM-Search (Нейро)
Data инженер Middle+
Data Scientist (Senior)
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!
- Страна
- Россия