🔥 Мы ищем Middle ML-инженера (RAG / Agents / LLM) Уже освобождаем окошко под собес если:
⏺ У тебя есть опыт коммерческой разработки на Python от 2 лет (асинхронный код, типизация, написание тестов) и уверенный бэкенд-фундамент - REST/gRPC, очереди (Kafka / Redis / RabbitMQ), базовая работа с k8s (или аналогами); ⏺Работал с Docker, шедулерами (Airflow / Celery / Prefect / cron) и sql/nosql базами данных; ⏺ Имеешь опыт разработки LLM-based решений - RAG-архитектуры, агентные системы, интеграция с провайдерскими API (rate limits, ретраи с backoff, стриминг, таймауты), structured outputs (JSON schema), function/tool calling; ⏺ Работал с фреймворками оркестрации (LangGraph / LangChain / LlamaIndex / CrewAI / AutoGen или аналоги) и векторными БД (Qdrant, Weaviate, Pinecone, pgvector); ⏺ Ежедневно используешь AI-инструменты (Claude Code / Cursor / Copilot / Cline) для разработки, умеешь декомпозировать задачи, готовить контекст для агента и ревьюить сгенерированный код; ⏺Проектировал API и структуры данных, понимаешь принципы чистого кода, ООП и организацию кодовой базы для параллельной работы; ⏺Понимаешь важность latency и стоимости токенов, умеешь находить баланс между качеством ответа, скоростью и затратами при выборе модели и архитектуры
За подробной информацией пиши нашим рекрутерам: @recruiter_fojin 🧡
· 25.08
И вопрос на подумать, как вы думаете если человек разрабатывает решения с агентами, ему точно требуется такая глубокая экспертиза в коде или это всё же опыт другого уровня?
0
ответить
коммент скрыт — часть юзеров считает его токсичным или некорректным
коммент удалён