KD
LangChain Developer
✓ Türkiye'ye açıkAI / MLYayın: 21 Ekim 2026
KDCI Outsourcing, LangChain çerçevesiyle LLM tabanlı uygulamalar geliştirecek bir LangChain Developer arıyor. Rol; zincirler, ajanlar ve vektör veritabanlı RAG hatları geliştirmeyi içeriyor, 2+ yıl yazılım deneyimi ve güçlü Python bilgisi isteniyor.
Bu ilana nasıl başvurulur?AI destekli öneri · orijinal ilan esastır
CV anahtar kelimeleri
LangChainLLMRAGAPIsAgentsWorkflowsPythonLlamaIndexOpenAIAnthropicNLPPrompt Engineering
Şirketin öncelikleri
- AI/LLM ve veri odaklı çalışma
Role Summary KDCI Outsourcing is looking for a LangChain Developer to build LLM-powered applications using the LangChain framework.
Muhtemel mülakat konuları
- ML/LLM vaka çalışması: LLM seçimi, değerlendirme (eval) ve canlıya alma
- Davranışsal: “AI/LLM ve veri odaklı çalışma” konusunda STAR formatında 1–2 örnek
Konumlandırma: CV'nin ilk satırında LangChain, LLM, RAG deneyimini öne çıkar, bunu AI/LLM ve veri projelerinle destekle; başlığa “Based in Türkiye (UTC+3) · open to contractor/EOR” ekle.
Bu öneriler ilan metninden kural tabanlı olarak çıkarıldı; tırnak içindekiler ilandan alıntıdır. Şirket hakkında ilanda yazmayan bilgi eklenmez. Başvurmadan önce orijinal ilanı oku.
İlan metni (orijinal, İngilizce)
Role Summary KDCI Outsourcing is looking for a LangChain Developer to build LLM-powered applications using the LangChain framework. You'll design chains, agents, and retrieval pipelines that power intelligent product features. Key Responsibilities Design and build applications using the LangChain (or LangGraph) framework Develop chains, agents, and tool integrations for LLM-powered workflows Build retrieval-augmented generation (RAG) pipelines with vector databases Test and optimize prompt chains for accuracy and performance Integrate LangChain applications with back-end systems and APIs Stay current with updates to the LangChain ecosystem Requirements Requirements 2+ years of experience in software development, with hands-on LangChain experience Strong Python skills Experience with LLM APIs (OpenAI, Anthropic, or open-source models) Familiarity with vector databases (Pinecone, Weaviate, Chroma, etc.) Understanding of prompt engineering and RAG architecture Nice-to-Haves Experience with LangGraph or multi-agent orchestration Familiarity with LlamaIndex or similar frameworks Background in NLP or conversational AI Highlights Build LLM-powered apps using LangChain, RAG, vector databases, and AI agent workflows. Originally posted on Himalayas