- Страна
- Кипр
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Ведущий ML Engineer (Spectrum)
Оценка ИИJetBrains — топовый работодатель в индустрии с сильной инженерной культурой. Вакансия предлагает работу над передовыми AI-технологиями в комфортной локации, что делает её крайне привлекательной для Senior/Lead специалистов.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена требованиями к глубокому опыту (от 5 лет в ML) и специфической экспертизе в области LLM и агентских фреймворков, а также необходимостью релокации.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредлагаемая позиция соответствует уровню Senior/Lead ML Engineer в международной компании на Кипре. Рыночные оценки для таких ролей в Лимассоле обычно начинаются от 6000-7000 евро нетто.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в jetbrains уже сейчас
Присоединяйтесь к JetBrains и создавайте будущее инструментов разработки на основе LLM в солнечном Лимассоле!
Описание вакансии
Ведущий ML Engineer (Spectrum) JetBrains
Местоположение: Лимассол, Кипр
Формат работы: Офис
Опубликована: 13.07.2026
Требования:
• Не менее 5 лет опыта в ML/AI системах
• Минимум 2 года работы с LLM и генеративным AI
• Опыт работы с агентскими фреймворками (LangChain, LlamaIndex и др.)
• Знание Python; английский на уровне профессионального владения
О компании
JetBrains – международная компания, разрабатывающая инструменты для разработчиков. Имеет более 25 лет опыта в области программных средств и поддерживает стартап‑инкубатор Spectrum.
Откликнуться опубликована в LinkedIn у Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Artificial Intelligence
- Python
- Machine Learning
- LLM
- Generative AI
- LangChain
- LlamaIndex
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с современным стеком генеративного AI.
Расскажите о наиболее сложном кейсе внедрения LLM-агентов: с какими проблемами планирования или памяти вы столкнулись?
Оценка навыков оптимизации и работы с данными для LLM.
Какие стратегии индексации и поиска (RAG) вы считаете наиболее эффективными для работы с кодовой базой большого объема?
Проверка инженерной зрелости кандидата.
Как вы подходите к оценке качества (evaluation) ответов генеративных моделей в продакшене?
Оценка архитектурного мышления.
В каких случаях вы бы предпочли использование LlamaIndex вместо LangChain, и наоборот?
Проверка навыков работы в команде и лидерских качеств.
