LLM / AI Agent Engineer
Создаёт приложения и ИИ-агентов на базе больших языковых моделей, подключая их к данным, API и корпоративным системам.
О профессии
LLM / AI Agent Engineer разрабатывает прикладные решения на базе больших языковых моделей. Он проектирует RAG-пайплайны, подключает векторные базы и внешние инструменты, настраивает логику агентов, оценивает качество ответов и контролирует стоимость и безопасность работы системы. В России такие задачи уже появляются в банках, интеграторах, телекоме и корпоративной автоматизации.
Кому подходит
- Подходит разработчикам и техническим специалистам
- которым интересно собирать новые AI-продукты из моделей
- данных и интеграций. Нужны любознательность
- инженерная дисциплина и готовность постоянно осваивать новые инструменты.
Основные задачи
- Проектирование AI-агентов
- Разработка RAG-пайплайнов
- Интеграция LLM с API и БД
- Настройка промптов и контекста
- Оценка качества ответов
- Защита от prompt injection
- Оптимизация стоимости запросов
Ключевые навыки
Как войти в профессию
- Разобраться в роли.Сопоставьте реальные задачи профессии со своими интересами и опытом.
- Собрать базу.Ориентир по времени обучения в каталоге — 1–5 месяцев.
- Закрепить навыки практикой.Начните с навыков: Python, LLM, RAG.
- Проверить спрос.Изучите свежие вакансии начального уровня и требования к портфолио.
Востребованность и влияние ИИ
По сравнительной оценке ProfLens спрос на направление высокий.
Большая часть ценности связана с контекстом, ответственностью или работой с людьми.
Карьерный путь
Python или ML Developer → Junior AI Engineer → LLM Engineer → Senior AI Engineer → Lead AI Engineer → AI Architect
Плюсы
Минусы
Статьи об этой профессии
Статей пока нет
Другие материалы уже доступны в журнале.