Applied AI / инженер агентных продуктов¶
English · Русский · AI Interview Atlas › Профессии в AI
AI-инженерия · Роли: Прикладной AI-инженер, Инженер агентов, AI/LLM-инженер, Разработчик AI-продуктов
Превращает возможности модели в работающий продукт: интерфейсы, среда исполнения агентов, инструменты и восстановление после сбоев.
На этой странице: Чем занимается роль · Как проходит собеседование (12) · Вопросы (27) · Подготовка
Чем занимается роль¶
Это направление превращает возможности модели в рабочий пользовательский процесс. Product Engineer, Computer Use в Anthropic — конкретный вариант: интерфейс, среда исполнения агента, backend, измерения и устойчивость. Codex Core Agents в OpenAI показывает соседнюю, более инфраструктурную специализацию: оркестрацию, изоляцию исполнения и сохраняемое состояние. Название «инженер агентов» само по себе не различает эти обязанности.
Источники: Product Engineer, Computer Use, Anthropic, проверено 2026-09-29 · Software Engineer, Codex Core Agents, OpenAI, проверено 2026-09-29
Результаты и навыки: работающий продукт, интеграции инструментов, наблюдаемое выполнение и восстановление после сбоев. Соотношение full-stack-разработки и распределённых систем зависит от варианта роли. В подготовке различайте изменение приложения вокруг модели и изменение весов модели, а также пользовательский процесс и общую среду исполнения множества таких процессов.
Как проходит собеседование¶
Этапы, о которых источники сообщают для этих ролей, со страниц компаний. Метки показывают основание; процессы собеседований меняются, поэтому смотрите даты.
| Компания | Этап | Что происходит | Основание |
|---|---|---|---|
| Anthropic | Процесс для product engineer Разработчик AI-продуктов |
Кандидат в 2025 году сообщает о живом кодинге, обсуждении продаж, интервью о культуре и разговоре с нанимающим менеджером. | 🗣 отчёт кандидата Anthropic Product Engineer Interview Experience - New York, New York, Taro, candidate report, проверено 2026-09-29 |
| Canva | Раунд AI-ассистированного программирования Разработчик AI-продуктов, ML-инженер / data scientist |
Заменил скрининг по основам computer science. Реалистичная продуктовая задача с собственными AI-инструментами кандидата, о чём сообщают заранее и советуют потренироваться. Компания указывает, что оценивает разбор неоднозначных требований, поиск и исправление проблем в сгенерированном коде и соответствие результата продакшен-стандартам. | ✅ подтверждено компанией Yes, You Can Use AI in Our Interviews. In fact, we insist, Canva Engineering Blog, опубликовано 2025-06-11, проверено 2026-09-30 AI Interview Success: An Interviewer's Inside Guide, Canva Engineering Blog, опубликовано 2025-10-20, проверено 2026-09-30 |
| LangChain | Задание в репозитории компании Разработчик AI-продуктов |
Сделать реальную функцию в старой ветке репозитория компании по полной спецификации и с тестами. | † гайд или подборка LangChain Software Engineer Interview Guide, Aced (formerly Exponent), проверено 2026-09-29 |
| LangChain | System design: критика, затем развитие Разработчик AI-продуктов |
Около получаса — поиск слабых мест в архитектуре сервиса, затем проектирование новой функции для платформы. | † гайд или подборка LangChain Software Engineer Interview Guide, Aced (formerly Exponent), проверено 2026-09-29 |
| Cursor (Anysphere) | Технический раунд в коде продукта Разработчик AI-продуктов |
Реализовать hash tree, который продукт действительно использует, в клоне репозитория; поиск, ChatGPT и Cursor разрешались для точечной помощи с синтаксисом — с предупреждением интервьюера. | 🗣 отчёт кандидата Cursor Software Engineer (New Grad) Interview Experience, Aced (formerly Exponent), candidate report, проверено 2026-09-29 |
| Cursor (Anysphere) | Удалённый onsite со сборкой Разработчик AI-продуктов |
Восемь-девять часов с доступом к кодовой базе: решить, что построить, построить и объяснить, почему реализовано именно так и какие компромиссы. | 🗣 отчёт кандидата Cursor Software Engineer (New Grad) Interview Experience, Aced (formerly Exponent), candidate report, проверено 2026-09-29 |
| Sierra | Скрининг по system design Разработчик AI-продуктов |
Заменил прежний скрининг по программированию без AI: компания считает более трудной задачей вывести приложение в продакшен с масштабированием. | ✅ подтверждено компанией The AI-native interview, Sierra, опубликовано 2026-04-22, проверено 2026-09-29 |
| Sierra | Onsite: план Разработчик AI-продуктов |
Рабочая сессия: кандидат сам предлагает продукт из своей области, а интервьюеры задают вопросы, чтобы его укрепить. | ✅ подтверждено компанией The AI-native interview, Sierra, опубликовано 2026-04-22, проверено 2026-09-29 |
| Sierra | Onsite: сборка Разработчик AI-продуктов |
Интервьюер выходит, и кандидат около двух часов собирает продукт с любыми AI-инструментами и фреймворками, свободно сокращая или меняя объём. | ✅ подтверждено компанией The AI-native interview, Sierra, опубликовано 2026-04-22, проверено 2026-09-29 |
| Sierra | Onsite: разбор Разработчик AI-продуктов |
Демонстрация и обсуждение ключевых сценариев; ревью кода — модель данных, абстракции, расширяемость; путь в продакшен и то, как использовался AI. | ✅ подтверждено компанией The AI-native interview, Sierra, опубликовано 2026-04-22, проверено 2026-09-29 |
| Sierra | Раунд отладки (пилот) Разработчик AI-продуктов |
Кодовая база среднего размера и черновой pull request коллеги со сквозной функцией: нужно проверить и улучшить его, работая с coding-агентами. Допустимый объём AI на момент публикации ещё не определён. | ✅ подтверждено компанией The AI-native interview, Sierra, опубликовано 2026-04-22, проверено 2026-09-29 |
| Sierra | Прежние домашнее задание и onsite Инженер агентов |
Один кандидат, примерно за год до проверки: собрать агента поддержки для вымышленной компании, выбрав две функции из пяти и объяснив, как измерять его в продакшене; затем раунд отладки на TypeScript и React и защита решений. | 🗣 отчёт кандидата Sierra AI Agent Engineer Interview Experience, Aced (formerly Exponent), candidate report, проверено 2026-09-29 |
Страницы компаний, где есть эти роли: Anthropic, OpenAI, Amazon, Canva, Databricks, LangChain, NVIDIA, Cursor (Anysphere), Perplexity, Sierra, Точка.
Вопросы¶
Сообщали для этих ролей¶
Вопросы, источник которых указывает, что их задавали на одну из этих ролей.
- Соберите агента поддержки для вымышленной компании: выберите две функции из пяти, обоснуйте выбор и объясните, как будете измерять агента в продакшене.
- Прикладной сценарий · Агенты, инструменты и протоколы · Где спрашивали: Sierra 🗣
- Источники (Инженер агентов): 🗣 Sierra AI Agent Engineer Interview Experience, Aced (formerly Exponent), candidate report, проверено 2026-09-29
- Сравните DPO с RLHF на PPO, включая предпосылки обучения по офлайн-предпочтениям и причины собирать новые траектории.
- Знания · Дообучение и post-training · ✍ Ответ
- Источники (AI/LLM-инженер): 🗣 Что теперь нужно знать современному LLM-инженеру, Хабр, рассказ кандидата, опубликовано 2026-08-25, проверено 2026-09-29
- Найдите слабые места архитектуры существующего продакшен-сервиса, затем спроектируйте поверх неё новую продуктовую функцию.
- System design · Дизайн AI-систем · Где спрашивали: LangChain †
- Источники (Разработчик AI-продуктов): † LangChain Software Engineer Interview Guide, Aced (formerly Exponent), проверено 2026-09-29
- Спланируйте продукт вместе с интервьюером, затем примерно за два часа соберите его с любыми AI-инструментами для программирования и защитите решения, код и путь в продакшен.
- Прикладной сценарий · Практический кодинг · Где спрашивали: Sierra ✅ · ✍ Ответ
- Источники (Разработчик AI-продуктов): ✅ The AI-native interview, Sierra, опубликовано 2026-04-22, проверено 2026-09-29
- Проверьте и доработайте черновой pull request коллеги со сквозной функцией в незнакомой кодовой базе, работая вместе с coding-агентами.
- Прикладной сценарий · Практический кодинг · Где спрашивали: Sierra ✅ · ✍ Ответ
- Источники (Разработчик AI-продуктов): ✅ The AI-native interview, Sierra, опубликовано 2026-04-22, проверено 2026-09-29
- В клоне репозитория продукта реализуйте структуру данных, которую продукт действительно использует; к AI обращайтесь только с точечными вопросами по синтаксису.
- Кодинг · Практический кодинг · Где спрашивали: Cursor (Anysphere) 🗣 · ✍ Ответ
- Источники (Разработчик AI-продуктов): 🗣 Cursor Software Engineer (New Grad) Interview Experience, Aced (formerly Exponent), candidate report, проверено 2026-09-29
- Получив реальную кодовую базу на рабочий день, решите, что построить, выпустите это и объясните свои решения и компромиссы.
- Прикладной сценарий · Практический кодинг · Где спрашивали: Cursor (Anysphere) 🗣
- Источники (Разработчик AI-продуктов): 🗣 Cursor Software Engineer (New Grad) Interview Experience, Aced (formerly Exponent), candidate report, проверено 2026-09-29
- В таблице, где ячейки могут ссылаться на другие ячейки, определите, есть ли циклическая ссылка.
- Кодинг · Практический кодинг · Где спрашивали: Sierra 🗣
- Источники (Инженер агентов): 🗣 Sierra AI Agent Engineer Interview Experience, Aced (formerly Exponent), candidate report, проверено 2026-09-29
- На сессии с AI-кодингом объясните, какими моделями пользуетесь и почему, как следите за расходом токенов и как задаёте агенту контекст и задачу.
- Прикладной сценарий · Практический кодинг · ✍ Ответ
- Источники (AI/LLM-инженер): 🗣 Что теперь нужно знать современному LLM-инженеру, Хабр, рассказ кандидата, опубликовано 2026-08-25, проверено 2026-09-29
Для практики¶
Редакционная подборка: вопросы по теме роли, о которых не сообщали именно для неё.
- Спроектируйте восстановление после ошибок и тайм-аутов инструментов, включая случай, когда операция уже изменила внешнее состояние.
- System design · Агенты, инструменты и протоколы · ✍ Ответ
- Что MCP стандартизирует между AI-приложением и внешним сервисом сверх формата function call модели?
- Знания · Агенты, инструменты и протоколы · ✍ Ответ
- Как выбрать, назвать и описать инструменты, чтобы модель верно выбирала операцию и аргументы?
- System design · Агенты, инструменты и протоколы · ✍ Ответ
- Спроектируйте память агента, работающего в нескольких сессиях: что сохранять, извлекать, пересматривать и забывать?
- System design · Агенты, инструменты и протоколы · ✍ Ответ
- Задайте критерии завершения и остановки агентного цикла, исключающие бесконечные затраты на незавершённую задачу.
- System design · Агенты, инструменты и протоколы · ✍ Ответ
- Спроектируйте подтверждение человеком значимых действий агента, связав разрешение с конкретным исполняемым действием.
- System design · Агенты, инструменты и протоколы · ✍ Ответ
- После долгой работы агент уверенно решает не ту задачу. Как найти момент расхождения состояния с целью и восстановить работу?
- Прикладной сценарий · Агенты, инструменты и протоколы · ✍ Ответ
- Спроектируйте, как модель планирует и выполняет долгую задачу через инструменты MCP, оставаясь надёжной в пределах контекстного окна.
- System design · Агенты, инструменты и протоколы
- Какие параметры управляют генерацией языковой модели?
- Знания · Агенты, инструменты и протоколы
- За время долгой задачи контекст агента заполняется. Как вы решите, что остаётся в окне, что сворачивается в резюме, а что выносится наружу?
- System design · Агенты, инструменты и протоколы · 🧪 сгенерировано по темам вакансий · ✍ Ответ
- Измените промпт так, чтобы заданная доля ответов модели соответствовала нужному результату, и покажите, как вы это измерили.
- Прикладной сценарий · Оценка качества и наблюдаемость
- Перед запуском ассистента с доступом к инструментам: как вы организуете состязательное тестирование и что позволит утверждать чистый результат?
- System design · Безопасность, защита и governance · 🧪 сгенерировано по темам вакансий · ✍ Ответ
- Спроектируйте coding assistant для репозитория: от индексации и сборки контекста до применения изменений и проверки результата.
- System design · Дизайн AI-систем
- Спроектируйте агента поддержки, который выполняет сервисные действия и при необходимости передаёт обращение человеку.
- System design · Дизайн AI-систем · ✍ Ответ
- Спроектируйте запросы на естественном языке к хранилищу с тысячами таблиц: от выбора схемы до безопасного исполнения.
- System design · Дизайн AI-систем · ✍ Ответ
- Реализуйте минимальный агентный runner с проверяемой диспетчеризацией инструментов, обработкой ошибок и жёстким лимитом шагов.
- Кодинг · Практический кодинг · ✍ Ответ
- На интервью, где от вас ждут работы с AI-инструментами, как вы сохраняете ответственность за код, который не писали руками, и где отказываетесь от того, что предложила модель?
- Прикладной сценарий · Практический кодинг · ✍ Ответ
- Напишите промпт, который извлекает период из запроса клиента и различает почти одинаковые формулировки вроде «с первого числа», «по первое число» и «за первое число».
- Прикладной сценарий · Прикладные и клиентские сценарии
Подготовка¶
Маршрут подготовки: инженерная база, затем агенты, поиск и RAG, если нужны внешние знания, и практический код. Разберите повторные вызовы и одобрение человеком. Постройте ограниченного агента рядом с более простым фиксированным процессом. На одинаковых примерах сравните успех задачи, задержку, стоимость и восстановление; обоснуйте, оправдывает ли автономность добавленную сложность.
← Forward Deployed Engineer (FDE) · Инженер оценки качества и надёжности AI →