AI-инженер для разработки LLM-систем
О позиции
Мы ищем опытного AI-инженера для разработки и внедрения LLM-систем. Эта вакансия предлагает уникальную возможность работать над передовыми проектами в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Вы будете частью команды, которая занимается созданием и оптимизацией AI-систем, что позволит вам внести значимый вклад в развитие технологий.
Чем вы будете заниматься
- Разработка и внедрение LLM-систем для различных приложений.
- Оптимизация производительности AI-систем с использованием MLOps.
- Работа с инструментами, такими как Claude Code и Cursor, для создания эффективных решений.
- Участие в презентациях для заинтересованных сторон на английском языке.
- Сотрудничество с командой для улучшения существующих систем и разработки новых решений.
Требования
- Опыт работы не менее 5 лет в области разработки программного обеспечения.
- Не менее 3 лет опыта в создании производственных AI/LLM систем.
- Глубокие знания Python и опыт работы с vLLM, LangGraph, LangChain или аналогичными инструментами.
- Опыт в MLOps: оптимизация затрат и задержек.
- Свободное владение английским языком для проведения презентаций.
Будет плюсом
- Опыт работы с агентными инструментами.
- Знания в области оптимизации AI-систем.
- Опыт работы в международной команде.
Что мы предлагаем
- Конкурентная зарплата в диапазоне от $7500 до $12500 в месяц.
- Возможность удалённой работы с гибким графиком.
- Участие в интересных и инновационных проектах.
- Поддержка в процессе релокации в Рияд, Саудовская Аравия.
- Доступ к современным инструментам и технологиям.
- Возможности для профессионального роста и развития.
Если вы готовы принять вызов и хотите стать частью нашей команды, пожалуйста, подайте заявку через указанный источник.
Вакансия предлагает интересные возможности в области AI, но требует значительного опыта и навыков. Зарплата конкурентоспособная, но есть требования к релокации.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокие знания Python и опыт работы с библиотеками для машинного обучения, такими как TensorFlow и PyTorch, а также опыт работы с MLOps для автоматизации процессов развертывания моделей.
Способность работать в удаленном режиме с высокой степенью самодисциплины и самоорганизации, что позволяет эффективно управлять временем и задачами без постоянного контроля.
Опыт работы с vLLM, LangGraph и LangChain, а также практическое применение Claude Code и Cursor для создания и оптимизации LLM-систем, что позволяет быстро адаптироваться к новым технологиям.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости AI/ML Applications
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев