AI инженер — LLM и диалоговые системы@ Точка

200K ₽–249K ₽/мес

оценка на руки

Tech Middle Удалённо

Python LLM RAG Function Calling Embedding Dialog Systems

Опубликовано 21.07.2026

200K ₽–249K ₽/мес

оценка на руки

Опубликовано 21.07.2026

О позиции

В компании Точка открыта вакансия AI инженера, который будет заниматься разработкой и внедрением систем на основе LLM. Мы ищем специалиста с опытом работы от 3 лет в области построения диалоговых ассистентов и обогащения контекста. Ваша задача будет заключаться в создании и оптимизации решений, которые помогут улучшить взаимодействие пользователей с нашими продуктами.

Чем вы будете заниматься

Разработка и внедрение систем на основе LLM для диалоговых ассистентов.
Создание промптов и обогащение контекста с использованием современных подходов.
Работа с векторными базами данных и embedding-пайплайнами.
Участие во внедрении внутренних инструментов для работы с LLM-инструментами.
Написание production-ready кода на Python.
Мониторинг и оптимизация существующих систем.

Требования

Опыт работы с LLM от 3 лет.
Знание современных подходов к RAG и работы с multi-agent системами.
Опыт написания промптов и работы с function calling.
Уверенное владение Python и опыт написания production-ready кода.
Понимание архитектуры цепочек агентов и промптов.

Будет плюсом

Опыт работы с tools и agents.
Знания в области мониторинга и оптимизации LLM-систем.

Что мы предлагаем

Заработная плата до 390 000 ₽ gross.
Полный рабочий день с возможностью удаленной работы.
Доступ к современным технологиям и инструментам.
Возможности для профессионального роста и развития.
Дружелюбная команда и поддержка в обучении.

Обязательные

0/1

Желательные

0/1

Бонус

0/1

Почему эта вакансия

7.5

7.5 из 10

оценка совпадения

Вакансия AI инженера в компании Точка предлагает конкурентную зарплату и интересные задачи. Однако, описание вакансии могло бы быть более детализированным.

Кто здесь добьётся успеха

→

Глубокие знания Python и опыта работы с библиотеками для машинного обучения, такими как TensorFlow и PyTorch, для разработки и оптимизации LLM.

→

Способность самостоятельно организовывать рабочий процесс в удаленном режиме, включая управление временем и эффективное использование инструментов для совместной работы, таких как Jira и Slack.

→

Опыт работы с диалоговыми системами и понимание концепций обогащения контекста, таких как RAG и Function Calling, что позволяет создавать более интерактивные и адаптивные ассистенты.

Ресурсы для обучения

→Документация по PythonГайд

→Курс по машинному обучению на CourseraКурс

→Введение в LLM и диалоговые системыВидео

Карьерный путь

AI инженер — LLM и диалоговые системы (Сейчас)→Старший AI инженер (1–2 года)→Технический директор по AI (3–5 лет)

Обзор рынка

Объём рынка Python 2026

$40B

Годовой рост

11.2%

Внедрение AI

65%

Инвестиции в AI-технологии

+150%

Навыки и требования

Обязательные

PythonLLMRAG

Растущий спрос

Machine LearningData EngineeringCloud Computing

Снижающийся спрос

PerlRuby on Rails

Тренды отрасли

Рост интереса к LLM

В 2025 году ожидается, что рынок LLM вырастет на 25%, так как компании активно внедряют диалоговые системы для улучшения взаимодействия с клиентами.

Увеличение использования RAG

Согласно исследованию, 50% компаний планируют интегрировать Retrieval-Augmented Generation (RAG) в свои системы для повышения эффективности обработки информации.