Intellias·24 сент.
Senior AI Engineer
Ориентир по рынку≈ 250 000 – 388 000 ₽наша приблизительная оценка по 10 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана
🌍 УдалённоSeniorПолная занятость
Стоит ли откликаться
Стоит откликнуться, но спросите про деньги
Вилку работодатель не назвал, но ориентир по рынку есть: он в строке «Деньги». Объявление живое, и что за работа, понятно из текста.
3 из 4 в норме
Вилку не назвали: какую сумму назвать вам и ниже какой не соглашаться
Деньги
Зарплату в объявлении не раскрыли. Ориентир на созвон: столько платят в 10 похожих вакансиях ML Engineer уровня Senior.
Живость
Открыта 25 дней, и признаков фиктивного найма у неё нет.
Описание
Обязанности: 10, требования: 9. Понятно, что за работа, ещё до отклика.
- Не сказано
- как оформят, из каких стран можно работать и часовой пояс команды
Что требуют
ОбязательноAIMLPythonLLMAzureLangChainRAGCI/CD
Надбавка к зарплате на этом уровне: ML +43%, LLM +43%, Python +22%.
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
Вакансия на английскомПереведёт заголовок и описание вакансии на русский
Чем предстоит заниматься
Workflow Design: Architect complex, multi-agent workflows using Microsoft AI tech stack. Design, Develop and Deploy agents to handle loops, interruptions, and human-in-the-loop interventions
Tool Use & Function Calling: Build reliable “tool layers” that allow LLMs to safely interact with internal APIs, databases, and third-party SaaS platforms (e.g., SalesForce, Workday, ServiceNow etc.)
State Management: Design persistence layers to manage agent memory, conversational history, and context windows efficiently
Retrieval Pipelines: Build production-grade data retrieval and integration systems. Optimize vector indexing, document chunking, and re-ranking algorithms to ensure high-precision context retrieval
Data Quality: Collaborate with Data Engineers to curate “Golden Datasets” for agent consumption
Automated Evaluation: Build CI/CD pipelines for AI that include “LLM-as-a-Judge” testing. Leverage frameworks to score agent outputs for accuracy, hallucination, and safety before deployment
Observability: Instrument applications with tracing tools to visualize agent reasoning chains, monitor latency, and debug failures in production
Cost Optimization: Monitor token usage and latency, optimizing prompt density and caching strategies to maintain high performance at sustainable costs
Prototyping to Production: Rapidly validate new ideas using state-of-the-art models, then refactor successful prototypes into maintainable, tested production code
Standards Adoption: Stay ahead of the curve by evaluating emerging technologies to standardize agent connectivity
Наши требования
Programming: Strong hands-on experience with Python for AI/LLM application development
Agentic AI: Hands-on experience designing and building AI agents / Agentic AI solutions
LLM APIs: Experience integrating and working with LLM model APIs (e.g., OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic, Gemini)
Orchestration: LangChain, LangGraph, or similar state-based frameworks
Vector DBs: Pinecone, Weaviate, or pgvector
Prompt Engineering: Advanced techniques (Chain-of-Thought, ReAct, Few-Shot)
Production Mindset: Experience not just building demos, but operating them. You know how to handle rate limits, context window overflows, and non-deterministic errors
Soft Skills: Ability to explain “probabilistic software” to non-technical stakeholders—managing expectations that agents are never 100% accurate, but can be 100% useful
Communication: Excellent communication skills, with experience in documenting technical designs, sharing insights, and enabling team knowledge transfer
Дополнительно
Intro
We are seeking a AI Engineer to transition our AI capabilities from "prototype" to "production." In this role, you will not just experiment with models; you will architect robust Agentic Systems that can plan, reason, and execute complex workflows autonomously for a wide variety of business user needs while experimenting with cutting-edge models and tools to push the boundaries of what’s possible
The ideal candidate is a forward-thinking engineer who thrives on hands-on experimentation with AI models and frameworks, learns quickly, and is naturally curious. You will collaborate closely with product managers, business partners, and platform teams to deliver high-value AI agents that solve real-world problems across the enterprise
Project Overview
Client is a leading multi-brand technology solutions provider to business, government, education and healthcare customers in the United States, the United Kingdom and Canada. A Fortune 500 company and member of the S&P 500 Index, Client was founded in 1984 and employs approximately 10,000 coworkers. For the trailing twelve months ended September 30, 2020, the company generated Net sales over $18 billion
Broad array of offerings range from hardware and software to integrated IT solutions such as security, cloud, data center and networking