ИИ-инженер (AI Engineer) — разработчик, который создаёт приложения и сервисы на основе искусственного интеллекта. Он подключает языковые модели к продуктам, настраивает поиск по документам, разрабатывает ИИ-ассистентов и проверяет качество их ответов.
Профессия подходит разработчикам, которым интересны нейросети и прикладные задачи. Для входа нужны знания Python, основ backend-разработки и понимание принципов работы LLM.
Чем занимается ИИ-инженер
Главная задача специалиста — довести ИИ-функцию от идеи до рабочего сервиса. Он выбирает модель, проектирует взаимодействие с ней, подключает источники данных и внешние инструменты, настраивает обработку ошибок.
В зависимости от компании в обязанности входят:
- Интеграция LLM через API, настройка системных инструкций и структурированного вывода.
- Разработка RAG-систем, чат-ботов, AI-агентов и интеллектуального поиска.
- Подготовка данных, создание эмбеддингов, настройка поиска по векторной базе данных.
- Оценка качества ответов: поведение на нестандартных запросах, стоимость одного запроса.
- Оптимизация задержек, расхода токенов и нагрузки на инфраструктуру.
- Развёртывание сервисов, мониторинг, логирование и исправление ошибок.
В небольшой команде инженер может самостоятельно вести весь проект. В крупной компании задачи распределяют между backend-разработчиками, ML-инженерами, специалистами по данным и инфраструктуре.
Курс «Инженер генеративного ИИ» в Академии IT DMS
Сертификат, диплом о переподготовке или удостоверение о повышении квалификации.
AFFTIMES−5 % на первую покупку. Скидка суммируется с любыми акциями школы. Если оплачиваете через менеджера в чате, назовите ему промокод.
Как выглядит работа ИИ-инженера на практике
Представим, что компании нужен бот, который отвечает сотрудникам по внутренним документам: регламентам, инструкциям и базе знаний.
Работа над таким решением состоит из нескольких этапов:
- Подготовка документов. Инженер извлекает текст из PDF, DOCX и других форматов, удаляет мусор, сохраняет структуру и метаданные. Здесь возникают проблемы с таблицами, сканами и дубликатами.
- Индексация. Документы разбиваются на фрагменты, для них рассчитываются эмбеддинги. Векторная база данных, например Qdrant или PostgreSQL с pgvector, хранит векторы и позволяет находить подходящие фрагменты.
- Поиск и генерация. Система находит релевантные материалы и передаёт их вместе с вопросом в LLM. Для оркестрации можно использовать LangChain или собственный код.
- Проверка качества. Инженер создаёт набор тестовых вопросов, проверяет полноту поиска, точность ответов и ссылки на источники. Для этого применяют evals — автоматизированную оценку результатов.
- Запуск. Backend предоставляет API, к сервису подключают авторизацию, ограничение нагрузки.
Типичные сложности — поиск неподходящих фрагментов, устаревшие документы, галлюцинации модели и утечки данных. Например, бот может сформулировать правдоподобный ответ, даже если нужной информации в базе нет. Поэтому системе нужны правила отказа, разграничение доступа и регулярные проверки.
Чем AI-инженер отличается от смежных специалистов
Названия должностей в компаниях различаются. В одной команде AI Engineer интегрирует готовые модели, в другой команде может выполнять задачи, близкие к ML-разработке.
| Профессия | Основные задачи | Стек | Зарплата |
| AI-инженер | ИИ-функции, RAG, агенты, интеграции | Python, API, LLM, Docker | Junior: 90–160 тыс. ₽; middle: 200–300 тыс. ₽; senior: 330–380 тыс. ₽ |
| ML-инженер | Обучение, доработка и внедрение моделей | Python, PyTorch, MLflow | Junior: 104–181 тыс. ₽ middle: 200–300 тыс. ₽; senior: 290–400 тыс. ₽ |
| Data Scientist | Анализ данных, эксперименты, прогнозирование | Python, SQL, статистика, ML | Junior: 80–120 тыс. ₽; middle: 130–250 тыс. ₽; senior: 300–460 тыс. ₽ |
| Промпт-инженер | Разработка и проверка инструкций для моделей | LLM, промпт-инжиниринг, evals | Средняя зп 139 тыс. ₽, в Москве 171 тыс. ₽, на старте от 60 тыс. ₽ |
Промпт-инжиниринг полезен в каждой из этих ролей, но умения составлять инструкции недостаточно для полноценной инженерной работы.
Сколько зарабатывает ИИ-инженер
Зарплата зависит от опыта, специализации, сложности проектов и работодателя. По срезу открытых вакансий российских компаний, опубликованному IRI Lab, медиана предложений:
| Специализация | Медиана в месяц |
| AI-инженер | 175 000 ₽ |
| LLM-инженер | 200 000 ₽ |
| ML-инженер | 200 000 ₽ |
| Data Scientist | 220 000 ₽ |
Что нужно знать ИИ-инженеру
Базовый стек зависит от направления. Для разработки приложений с LLM важнее уверенное программирование и понимание backend, чем глубокое изучение всех архитектур нейросетей.
- Python. Функции, классы, типизация, асинхронность, обработка исключений, работа с файлами и библиотеками.
- Backend-разработка. HTTP, REST API, FastAPI, авторизация, базы данных, очереди и кэширование.
- Основы LLM. Токенизация, контекстное окно, температура, ограничения генерации, устройство трансформеров и принципы работы эмбеддингов.
- Промпт-инжиниринг. Системные инструкции, структурированный вывод, обработка неоднозначных запросов.
- RAG. Разбиение документов, поиск, reranking, работа с векторными базами данных.
- Инфраструктура. Git, Docker, тесты, CI/CD, логирование и мониторинг.
LangChain пригодится для сборки сложных цепочек, а для простых интеграций достаточно прямых вызовов API. При работе с локальными моделями могут понадобиться PyTorch, Hugging Face Transformers и инструменты для запуска моделей.
Junior: умеет писать на Python, подключать модели через API, разрабатывать простые приложения, работать с Git и SQL, писать тесты. Может собрать RAG-прототип и объяснить, как он устроен.
Middle: самостоятельно проектирует RAG-системы, улучшает качество поиска, проводит evals, оптимизирует задержки и стоимость, разворачивает приложения и разбирается с ошибками в продакшене.
Senior: выбирает архитектуру с учётом требований бизнеса, оценивает риски, стоимость и масштабирование, организует техническую работу команды. Может заниматься fine-tuning, оптимизацией инференса и выбором инфраструктуры.
MLOps полезен, когда нужно управлять версиями моделей, развёртыванием, мониторингом и воспроизводимостью экспериментов.
Как стать ИИ-инженером
Если уже есть опыт backend-разработки, переход обычно проще: остаётся освоить специфику LLM и практику построения ИИ-систем. С нуля придётся сначала изучить программирование.
Пошаговый план обучения
- Освоить Python. Научиться писать небольшие программы, работать с API, JSON, SQL, Git и тестами.
- Изучить основы backend. Создать сервис на FastAPI, подключить базу данных, реализовать авторизацию и обработку ошибок.
- Подключить языковую модель. Сделать приложение с историей диалога, ограничением длины запросов и обработкой сбоев.
- Разобраться с RAG. Создать поиск по документам, сравнить способы разбиения текста, проверить качество выдачи.
- Добавить тестирование. Собрать датасет вопросов, определить критерии качества, проверить галлюцинации, задержки и стоимость.
- Подготовить портфолио. Выложить код на GitHub с README, описанием архитектуры и результатами тестирования.
В качестве первого проекта подойдёт ассистент по документации. Вторым можно сделать сервис извлечения структурированных данных из текстов, третьим — AI-агента с ограниченным набором инструментов и контролем разрешений.
Как выбрать обучение на ИИ-инженера
Самостоятельный путь подойдёт тем, кто умеет планировать занятия и разбираться в документации. Структурированная программа полезна, если нужен последовательный план и практические задания.
Практическую базу можно получить на курсе, где разбирают промпт-инжиниринг, создание ИИ-ассистентов на базе GPT и автоматизацию через API. Это первый шаг в работе с нейросетями; для подготовки LLM-инженера дополнительно потребуются Python, RAG и собственные проекты.
Курс «Инженер генеративного ИИ» в Академии IT DMS
Сертификат, диплом о переподготовке или удостоверение о повышении квалификации.
AFFTIMES−5 % на первую покупку. Скидка суммируется с любыми акциями школы. Если оплачиваете через менеджера в чате, назовите ему промокод.
Как найти первую работу
Начинать поиск можно ещё во время обучения. Изучайте требования в вакансиях AI инженера: смотрите не только на название должности, но и на стек, задачи и необходимый опыт.
Для junior важны:
- Два-три законченных проекта с понятной архитектурой.
- Умение объяснить технические решения и известные ограничения.
- Базовые знания SQL, HTTP, тестирования и развёртывания.
- Понимание безопасности при работе с пользовательскими данными.
Конкуренция среди начинающих заметна: работодатели часто ищут специалистов, которые уже запускали сервисы и умеют писать поддерживаемый код.
Что спрашивают на собеседовании
На позициях с упором на LLM стоит подготовиться к следующим темам:
- Чем RAG отличается от fine-tuning и когда нужен каждый подход?
- Как устроены токенизация, эмбеддинги и векторный поиск?
- Почему модель галлюцинирует и как проверять её ответы?
- Как измерять качество RAG: отдельно поиск и генерацию?
- Как снизить стоимость запросов и время ответа?
- Как защитить систему от prompt injection и утечки данных?
- Как устроены асинхронность, API, тестирование и обработка ошибок в Python?
Могут предложить практическое задание: собрать поиск по документам, подключить LLM, написать тесты или найти причину плохих ответов. От senior дополнительно ждут обсуждения архитектуры, компромиссов и инцидентов в продакшене.
FAQ
В выборке IRI Lab медиана открытых предложений для LLM-инженеров составляет 200 000 ₽ в месяц. Доход зависит от опыта, специализации, города и работодателя.
Начни с Python, SQL и backend-разработки, затем изучи LLM, API и RAG. Для трудоустройства понадобятся практические проекты, тестирование и понимание основ эксплуатации сервисов.
Диплом требуется не во всех компаниях. Для прикладной разработки LLM важнее программирование и инженерные навыки, а для исследовательских задач и разработки моделей с нуля нужна гораздо более серьёзная математическая подготовка.
Да, встречаются удалённые позиции в российских и международных командах. При этом доступность вакансий зависит от страны проживания, требований работодателя и возможности легально получать оплату.
