Кто такой хороший AI-инженер?
Я не жду от хорошего инженера, что он сделает модель. Это само собой разумеется :)
Разработка моделей стала практически комодити. Во-первых, есть огромное число уже готовых LLM, которые надо только запромптить. Во-вторых, если нужна своя модель, есть огромное количество готовых решений, туториалов, как модели дообучать. Да, придется покопаться, но для большинства случаев опытный разработчик за месяц разберется. В-третьих, скоро все это все равно напишет Claude :)
Я жду от хорошего инженера, что он возьмет ответственность за результат проекта. От формулировки гипотезы и планирования разработки до деплоя и мониторинга качества проекта. Почему так?
LLM разработка — это жесткий R&D. Никто ничего не знает заранее. Нужно уметь быстро проверять гипотезы и верстать план прямо на ходу. Это требует опыта и технической интуиции, которая есть только у опытного разработчика.
Здесь потребуется смесь различных навыков. Умение видеть целевое решение, разбивать это решение на этапы, выбирать метрики качества, дизайнить эксперименты. Еще потребуются софтовые навыки. Чтобы успешно работать со смежными командами и убеждать их, что вы точно знаете, что делать (хотя на самом деле — нет).
Подробно про эти навыки я написал в своей отдельной статье. Это список качеств инженера, который способен сделать результат.
Я не жду от хорошего инженера, что он сделает модель. Это само собой разумеется :)
Разработка моделей стала практически комодити. Во-первых, есть огромное число уже готовых LLM, которые надо только запромптить. Во-вторых, если нужна своя модель, есть огромное количество готовых решений, туториалов, как модели дообучать. Да, придется покопаться, но для большинства случаев опытный разработчик за месяц разберется. В-третьих, скоро все это все равно напишет Claude :)
Я жду от хорошего инженера, что он возьмет ответственность за результат проекта. От формулировки гипотезы и планирования разработки до деплоя и мониторинга качества проекта. Почему так?
LLM разработка — это жесткий R&D. Никто ничего не знает заранее. Нужно уметь быстро проверять гипотезы и верстать план прямо на ходу. Это требует опыта и технической интуиции, которая есть только у опытного разработчика.
Здесь потребуется смесь различных навыков. Умение видеть целевое решение, разбивать это решение на этапы, выбирать метрики качества, дизайнить эксперименты. Еще потребуются софтовые навыки. Чтобы успешно работать со смежными командами и убеждать их, что вы точно знаете, что делать (хотя на самом деле — нет).
Подробно про эти навыки я написал в своей отдельной статье. Это список качеств инженера, который способен сделать результат.