Middle+ AI-инженер

Сейчас есть три команды, в которые мы ищем специалиста:

Data Dev

Мы создаём инструменты для быстрого масштабирования LLM-решений под бизнес-задачи. Наша цель — построить единый архитектурный стек для внедрения и управления интеллектуальными сервисами, которые будут использоваться во всех продуктах компании.

Работа у нас — это возможность влиять на то, как AI-инструменты и ассистенты помогают сотням тысяч пользователей и сотрудников компании. Все архитектурные решения и эксперименты — в твоих руках, а команда всегда поддержит инициативы по развитию.

Data-команда

Ты будешь работать в команде, которая делает ML- и AI-решения для продуктов Точка Банка.

Наш фокус — end-to-end-разработка: от исследований до внедрения в прод. Задачи разные — от look-alike-моделей и аналитики до диалоговых ассистентов. Мы помогаем продуктовым командам работать эффективнее и запускать полезные решения для пользователей. Берём в работу то, что даёт измеримую ценность для бизнеса и клиентов уже сейчас.

Мы улучшаем существующие сервисы и запускаем новые AI-продукты. Уже сделали два ассистента — для бухгалтера и для селлера на маркетплейсах. Сейчас продолжаем развивать ассистентов для других направлений.

ML Core

Мы занимаемся разработкой сервисов для оптимизации и автоматизации внутренних процессов компании с использованием ИИ.

Один из наших ключевых проектов сейчас — разработка платформы для автоматизации процессов документооборота с применением ИИ-инструментов: LLM, OCR, ASR. Также мы участвуем в реализации ещё нескольких проектов для других команд. Например, разрабатываем HR-ассистента и систему автоматической проверки сайтов перед подключением интернет-эквайринга. Об этом рассказывали в одном из докладов.

В команде представлены как классические инженерные роли — разработчики, тестировщики и другие специалисты, — так и дата-направление — DS, DA и prompt-инженеры.

• Проектировать архитектуру и реализовывать диалоговые AI-ассистенты и системы с LLM.
• Внедрять методы обогащения контекста LLM и отслеживать качество баз знаний.
• Строить и развивать пайплайн генерации, обработки и контроля качества промптов: structured output, function calling, chain-of-thought, data pipelines, мониторинг стабильности.
• Сопровождать внутренние команды внедрения: проводить архитектурные ревью, писать гайды, участвовать в обучении и развитии сообщества.
• Работать в тесной коллаборации с командами разработчиков, продакт-менеджеров, аналитиков, ML-инженёров и специалистов по безопасности.
• Взаимодействовать с бизнес-заказчиками, валидировать гипотезы, выстраивать пайплайн работы над проектом и участвовать в полном цикле разработки до MVP или пилотов.

• Есть опыт построения систем с LLM от 2 лет.
• Есть опыт работы с диалоговыми ассистентами, написания промптов и обогащения контекста, включая function calling, RAG и других подходов.
• Понимаешь современные подходы к RAG (Retrieval-Augmented Generation), включая работу с векторными базами данных и embedding-пайплайнами.
• Есть опыт работы с function calling, tools, agents, memory, multi-agent-системами и понимание архитектуры цепочек агентов и промптов.
• Есть опыт участия во внедрении или создании внутренних инструментов для работы с LLM-инструментарием и их мониторинга.
• Уверенно пишешь на Python: создаёшь скрипты, строишь пайплайны, интегрируешься с API LLM и векторными базами, автоматизируешь процессы.
• Умеешь защищать свои гипотезы метриками, прозрачно тестировать элементы системы и версионировать эксперименты.
• Умеешь ясно излагать технические идеи, документировать архитектурные решения и выступать ментором для коллег.

Будет плюсом:

• Опыт работы в Data Science или ML и понимание, в каких задачах LLM не является оптимальным решением.
• Опыт построения платформенных решений, SDK или low-code-инструментов для AI-ассистентов и поддержки других команд, опыт с MCP.
• Опыт работы с ML-мониторингом, логированием, observability и CI/CD для LLM-инструментов.
• Навыки проектирования мультимодальных систем: обработка текста, документов и аудио, интеграция мультимодальных моделей.
• Понимание архитектуры современных LLM-фреймворков: LangChain, LlamaIndex, Ollama, Hugging Face Transformers.
• Понимание специфики финтеха и опыт внедрения принципов privacy by design, а также работы с трансграничной обработкой данных.
• Есть публичные материалы (статьи, доклады, open source-вклады) по LLM-архитектуре или инструментам для разработчиков.

• Официальная зарплата до 320 000 ₽. Точная сумма зависит от твоих навыков и ожиданий — обсудим их на собеседовании. Это сумма до вычета налогов. Помни, что с 2025 года ставка НДФЛ меняется в зависимости от суммарного дохода за год.
• Пятидневная рабочая неделя с гибким началом и окончанием дня.
• Удалёнка или любой офис Точка Банка в городах присутствия. Наши офисы — это продуманные опенспейсы, где есть индивидуальные места для работы, зоны отдыха и кухни с кофе и перекусами. Ты можешь самостоятельно выбрать, где работать — ходить в офис необязательно. 
• Понятная система развития и роста по грейдам.
• Возможность работать по-своему. Никто не будет навязывать свои методы и контролировать каждое действие. Делаем так, чтобы каждый был услышан и мог влиять.
• Необходимая техника.
• Бесплатное обучение: ты сможешь ездить на IT-конференции, митапы и хакатоны и проходить курсы за счёт компании. А ещё пользоваться нашей библиотекой и платформой с онлайн-курсами.
• Комфорт не только в работе, но и в жизни. После испытательного срока: ДМС со стоматологией, психолог, чекапы здоровья и 4 дополнительных дэй-оффа в год.
• Онлайн-кабинет сотрудника, где ты можешь заказать справку, поставить отпуск или отгул, заказать технику или посмотреть выплаты.
• Активная корпоративная жизнь: устраиваем кинопоказы, спортивные марафоны и корпоративы, которые потом ещё долго вспоминают.