Bereke Bank·Алматы·22 сент.
ML/AI Engineer
Ориентир по рынку≈ 300 000 – 400 000 ₽наша приблизительная оценка по 9 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана
🏢 ОфисMiddleПолная занятость
Стоит ли откликаться
Стоит откликнуться, но спросите про деньги
Сумму в объявлении не указали. Сколько платят за похожую работу, видно в разборе. Вакансия живая, задачи расписаны.
3 из 4 в норме
Зарплата не указана: ваша цель, нижняя граница и фраза для первого созвона
Деньги
Вилку работодатель не назвал. Ориентир на созвон: столько платят в 9 похожих вакансиях ML Engineer уровня Middle.
Живость
Висит 27 дней, признаков фиктивного найма нет. Повторных публикаций не было.
- Опубликована 4 сентября 2026 г., 45 дней назад
- Поднимали в поиске источника 1 раз, последний раз 3 октября 2026 г.
- Текст сверяли с источником, с публикации он не менялся
- У источника её видели сегодня
Считается по истории наблюдений за вакансией: сколько раз её переоткрывали, меняли ли текст, как долго висит. За вакансиями с hh.ru следим каждую ночь: выдача, архив и текст карточки. Это оценка по косвенным признакам, а не факт. Окончательный вывод за вами.
Описание
Расписано подробно: обязанностей 7, требований 15. Картина ясна до первого созвона.
- Обещают
- ДМС и гибкий график
- Известно
- продукт делают с нуля и в работе ИИ-инструменты для кода
Что требуют
ОбязательноMLAIPythonFastAPILLMLangChainRAGDockerCI/CDSQL
Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +40%, SQL +20%.
Полный разбор в Pro
Это короткий разбор. В Pro полный: под эту вакансию и ваше резюме
Сколько просить
Не продешевите: сумма под ваше резюме, нижняя граница и готовые фразы для торга
Ваше резюме против требований
Пройдёт ли ваше резюме фильтр: что совпало с требованиями и что дописать до отклика
Спросить у работодателя
Что стоит спросить: вопросы именно к этой вакансии для первого созвона
Когда откликаться
Стоит ли спешить: за сколько дней эта компания обычно закрывает вакансии
30 дней Pro: полный разбор каждой вакансииЧто ещё входит в Pro
Наша компания
Департамент развития AI Bereke Bank создаёт внутреннюю платформу нового поколения: на ней любой сотрудник банка сможет собрать персонального AI-агента из согласованных моделей, корпоративных знаний и инструментов. Мы ищем ML/AI Engineer-инженера, который станет инженерным ядром нашей выделенной продуктовой команды.
Чем предстоит заниматься
Разрабатывать среду исполнения агентов: ядро платформы на Python (сессии, долгосрочная и контекстная память, планирование, изоляция пользователей, реестр инструментов)
Создавать каталог коннекторов и навыков: интеграция Confluence, Jira, GitLab, корпоративной почты, DWH и CRM как переиспользуемых инструментов со строгими контрактами, лимитами и политиками доступа
Строить слой работы со знаниями (RAG): пайплайны обработки корпоративных документов, эмбеддинги, гибридный поиск, ранжирование и валидация релевантности ответов
Выстраивать контур оценки качества (LLM Evaluation): бенчмарки, offline-оценка, LLM-as-a-judge, автотесты и регрессионные прогоны при смене промптов или моделей
Обеспечивать Enterprise-безопасность: совместное проектирование с командами ИБ и IAM (технические аккаунты с минимальными правами, обезличивание/маскирование данных перед отправкой в модели, human-in-the-loop подтверждения, аудит)
Управлять наблюдаемостью и unit-экономикой: трейсинг цепочек вызовов, версионирование, мониторинг расхода токенов и оптимизация стоимости сценариев (целевой ориентир — до 100 ₸ за выполнение)
Развивать автономность агентов: последовательный переход от read-only ассистентов к сценариям с подтверждением и далее к автономным low-risk операциям
Наши требования
Python от 4–5 лет: глубокое понимание асинхронного программирования (AsyncIO, FastAPI) и опыт промышленной разработки масштабируемых backend-систем
Опыт в Agentic AI: практическое понимание декомпозиции задач, вызова инструментов (tool/function calling), протоколов взаимодействия (MCP или аналоги)
Уверенная работа с LLM-фреймворками: LangGraph / LangChain / LlamaIndex на уровне исходного кода и отладки в production
Промышленный RAG: векторные БД (Qdrant или аналоги), чанкинг, эмбеддинги, семантический и гибридный поиск
Инженерная культура: Docker, CI/CD, архитектурное проектирование API (контракты, идемпотентность, устойчивость к сбоям), SQL и очереди сообщений
LLM Observability & Eval: опыт работы с Langfuse или аналогами, настройка приёмочных датасетов и метрик качества
Опыт создания платформенных решений / SDK и каталогов API для внутренних разработчиков
Знакомство с оркестраторами долгих распределённых процессов (Temporal и др.)
Опыт с GraphRAG и мультиагентными архитектурами
Понимание специфики двуязычных (русско-казахских) языковых моделей и оценки их качества
Опыт внедрения AI-ассистентов (Copilot / Cursor / Claude Code) в собственный пайплайн разработки
Core: Python (асинхронный стек, FastAPI)
AI / LLM: LangGraph, LangChain, LlamaIndex, GigaChain, MCP (Model Context Protocol)
Data & Search: Qdrant (или аналоги), Hybrid Search, GraphRAG, SQL, очереди и брокеры сообщений
Ops & Observability: Docker, CI/CD, Langfuse, современные трейсинг- и мониторинг-системы
Мы предлагаем
Формат работы: комфортный гибрид (офис в Алматы + удалённые дни), гибкое начало рабочего дня
Влияние на продукт: вы создаете платформу с нуля без легаси, напрямую влияя на архитектуру и стек
Социальный пакет: ДМС, корпоративные скидки и программы развития от банка
Bereke Bank
Алматы
Зарплата≈ 300 000 – 400 000 ₽наша оценка
ГрейдMiddle
ЗанятостьПолная занятость
РегионКазахстан
ФорматОфис
ИсточникСкрыто
Опубликовано22 сент.
Мы против мошенников на площадке: если тебя просят заплатить, продиктовать код или установить непонятное приложение, прекращай общение и сразу пиши нам (чат с основателем или форма обратной связи).