Andersen·Таджикистан·3 дн назад
Principal AI Engineer
5 000 – 6 500 €
на 37% ниже медианы рынка
≈ 5,6 тыс.–7,3 тыс. $
🌍 УдалённоLeadПолная занятостьАутсорс
Стоит ли откликаться
Откликаться можно, но торгуйтесь
Вилка отстаёт от рынка на 37%: соглашаться без разговора о деньгах невыгодно. Вакансия свежая: первые отклики читают внимательнее.
3 из 4 в норме
Платят на 37% меньше рынка: как поднять сумму и где ваш нижний предел
Деньги
Платят меньше рынка: середина вилки 6 500 $ против медианы 10 200 $ у похожих вакансий, на 37% ниже.
- Кроме оклада: премия. Размер не назван, а от него зависит доход за год.
Живость
Появилась 3 дня назад. По свежим вакансиям почти всегда действительно нанимают.
- Появилась у нас 18 октября 2026 г., 3 дня назад
- Текст сверяли с источником: с тех пор как мы её нашли, он не менялся
- У источника её видели сегодня
В Pro вся история: 12 копий на других сайтах
Считается по возрасту вакансии и её содержимому. Оценка станет точнее, когда накопится история наблюдений. Выдачу источника сверяем при каждом обходе: пропажу, возврат и правки текста. Это оценка по косвенным признакам, а не факт. Окончательный вывод за вами.
Описание
Расписано подробно: обязанностей 7, требований 26. Картина ясна до первого созвона.
- Обещают
- ДМС
- Известно
- микросервисы
- Не сказано
- часовой пояс команды
Что требуют
ОбязательноAIMLLLMLangChainRAGMLOpsCI/CDTensorFlowPyTorchPython
ПлюсомJavaFastAPI
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
10 вопросов именно к этой вакансии: что спросить на первом созвоне
Когда откликаться
Стоит ли спешить: за сколько дней Andersen обычно закрывает вакансии
30 дней Pro: полный разбор каждой вакансииЧто ещё входит в Pro
Вакансия на английскомПереведёт заголовок и описание вакансии на русский
Чем предстоит заниматься
Converting manual processes to fully automated processes
Partially automating processes when full automation is not achievable
Helping improve efficiency for both the operations team and customers
Reducing the amount of manual (especially repetitive) work mainly for the operations team
Predicting answers to questions based on an existing historical knowledge base
Predicting costs based on historical knowledge
Chating bot style task automation
Наши требования
Experience in AI/ML Engineer for 5+ years
Experience with LLMs and building AI agents using frameworks like LangChain, LangGraph, and LangSmith
Hands-on experience with prompt engineering, RAG (Retrieval-Augmented Generation), and LLM orchestration
Knowledge of AI agent design patterns: reasoning, planning, tool use, and memory Management
Proven experience designing, training, and deploying ML models in production Environments
Understanding of ML fundamentals and MLOps practices: model versioning, monitoring, CI/CD pipelines
Proficiency in machine learning algorithms and frameworks (e.g., TensorFlow, PyTorch)
Strong coding skills in languages such as Python
Familiarity with data manipulation and analysis libraries (e.g., Pandas, NumPy)
Experience with cloud platforms (e.g., AWS, Azure, Google Cloud) for deploying AI models
Understanding of software development life cycle (SDLC) and agile methodologies
Experience with version control systems (e.g., Git)
Ability to analyze and interpret complex datasets
Strong analytical thinking to identify and solve operational inefficiencies
Ability to design and implement AI-driven solutions
Ability to explain complex technical concepts to non-technical stakeholders
Strong written and verbal communication skills
Experience working in cross-functional teams
Ability to collaborate with other developers, data scientists, and business analysts
Level of English – from Upper-Intermediate and above
Good to have programming experience in Java
Strong skills in python application architecuture for production deployments, mono repos, uv, microservices, frameworks such as gunicorn & FastAPI
Strong skills in infrastructure as code specifically in Azure environment and BICEP
Automated production grade deployments of AI/LLM models
Production grade architecture of cloud based solution
Strong Datascience background
Мы предлагаем
Experience in teamwork with leaders in FinTech, Healthcare, Retail, Telecom, and others. Andersen cooperates with such businesses as Samsung, Siemens, Johnson & Johnson, BNP Paribas, Ryanair, Mercedes, TUI, Verivox, Allianz, T-Systems, etc
The opportunity to change the project and/or develop expertise in an interesting business domain
Guarantee of professional, financial, and career growth! The company has introduced systems of mentoring and adaptation for each new employee
The opportunity to earn up to an additional 1,000 EUR per month, depending on the level of expertise, which will be included in the annual bonus, by participating in the company's activities
Access to the corporate training portal, where the entire knowledge base of the company is collected and which is constantly updated
Bright corporate life (parties / pizza days / PlayStation / fruits / coffee / snacks / movies)
Certification compensation (AWS, PMP, etc)
Referral program
Private health insurance and sports compensation, depending on the type of employment
Дополнительно
Andersen is hiring a Principal AI Engineer for a project developing AI-powered solutions to enhance automation, predictive capabilities, and operational efficiency
The customer is a global technology company delivering enterprise digital platforms for automating complex operational, financial, and compliance workflows. Its solutions handle high data volumes, integrate with multiple external systems, and support mission-critical processes for international businesses, with a strong focus on scalability, reliability, and automation
The project is focused on developing and integrating AI-powered capabilities into a maritime port call management platform. It aims to improve operational efficiency, predictive capabilities, process automation, and data-driven decision-making through scalable and innovative AI solutions
