Рассмотрим переспективные профессии в эпоху ИИ. Разберём, что они делают, какие навыки нужны и какие перспективы открываются.
Конструктор ИИ-агентов
Специалист, который разрабатывает интеллектуальных агентов (“умные помощники”), способные решать задачи без участия человека.
Обязанности
-
Разработка сценариев поведения для AI-агентов: логику ответов, способность к короткому или сложному диалогу, настройку возможных действий
-
Интеграция агентов в платформы (чат-боты, IoT, аналитические системы)
-
Тестирование реагирования агента на разные сценарии использования и дальнейшая оптимизация ответов.
Необходимые навыки
-
Базовые знания в программировании (Python, JS)
-
Умение анализировать потребности бизнеса и переводить их в конкретные задачи для ИИ
-
Понимание принципов машинного обучения и обработки естественного языка (NLP)
Промт инженер
Специалист, который “настраивает” общение с ИИ-моделями. Он создаёт шаблоны текстовых запросов, чтобы ИИ выдавал точные, полезные и релевантные ответы.
Обязанности
-
Формулирование оптимальных запросов (промтов) к нейросетям для получения точных и релевантных результатов
-
Анализ результатов и корректировка запросов
-
Обучает других специалистов «правильно спрашивать», чтобы экономить время и улучшать эффективность взаимодействия с ИИ
Необходимые навыки
-
Глубокое понимание возможностей и ограничений различных языковых моделей
-
Аналитическое мышление для выстраивания логических цепочек: промт -> контекст -> результат
-
Креативность для поиска нестандартных методов написания промтов
Оператор нейросетевых моделей больших данных
Диспетчер нейросетей, который управляет и поддерживает работу ИИ-систем, обрабатывающих огромные массивы информации.
Обязанности
-
Настройка процеса обучения крупномасштабных моделей (например, Qwen2.5-14B-Instruct-1M)
-
Проведение стресс-тестов, поддержка обучающих «прогонов» моделей и оптимизиция гиперпараметров
-
Мониторинг производительности и исправление ошибок
Необходимые навыки
-
Понимание архитектуры нейронных сетей и принципов глубокого обучения
-
Знания в области Big Data: как хранить и быстро обрабатывать огромные массивы информации
-
Навыки DevOps (Docker, Kubernetes) для развертки языковых моделей на серверах
-
Базовая математика/статистика для оценки метрик качества модели
Какая профессия самая интересная? Конструктор ИИ-агентов Промт инженер Оператор нейросетевых моделей больших данных Всего голосов:
