Ведущий системный аналитик (AI/LLM-интеграции)

Ориентир по рынку≈ 215 000 – 425 000 ₽наша приблизительная оценка по 10 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана

🏢 ОфисMiddleПолная занятость

≈ 215 000 – 425 000 ₽наша приблизительная оценка

Стоит ли откликаться

Сначала уточните детали

Объявление открыто подозрительно долго. Прежде чем тратить время на отклик, проверьте, ищут ли ещё.

2 из 4 в норме

Открыта долго: как понять до отклика, ищут ли ещё

Деньги

Зарплату в объявлении не раскрыли. Ориентир на созвон: столько платят в 10 похожих вакансиях ML Engineer уровня Middle.

платят меньше215 000 – 425 000 ₽ у половины таких вакансийплатят больше

Кроме оклада: премия и пересмотр зарплаты. Размер не назван, а от него зависит доход за год.

Вилки нет

Живость

Висит дольше, чем обычно закрываются такие вакансии:

Первая публикация была 105 дней назад
Выкладывали заново 2 раза
Текст не менялся ни разу при переоткрытиях
Висит дольше 90% вакансий того же грейда
Зарплата не указана

Висит долго

Описание

Расписано подробно: обязанностей 5, требований 12. Картина ясна до первого созвона.

Обещают: ДМС
Известно: общение с заказчиками

Подробно

Что требуют

ОбязательноAILLMOpenAPIKafkaRabbitMQPostgreSQLOracleSQLConfluenceJira

Надбавка к зарплате на этом уровне: Kafka +20%, SQL +20%.

Ясно

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

Мы команда разработки продуктов для процесса корпоративного кредитования в банке. Занимаемся внедрением AI-агентов, которые автоматизируют финансовый анализ клиента. В работе предстоит разрабатывать решения на основе LLM GigaChat, которые взаимодействуют через API с автоматизированными системами банка.