Andrew Ng назвал 4 навыка, которые нужны AI-инженеру
14 августа Andrew Ng опубликовал в X свою AI Engineering Skills Map – карту навыков AI Engineering. Вместе с командой он проанализировал более 10 000 вакансий, провёл десятки интервью с AI-экспертами, hiring managers и рекрутерами, изучил данные опросов и другие источники, чтобы определить навыки, которые будут наиболее важны для разработчиков не только сегодня, но и в ближайшем будущем.
Andrew Ng – один из самых известных специалистов в области машинного обучения. Он преподаватель Стэнфорда, основатель Google Brain и DeepLearning.AI, сооснователь Coursera и бывший руководитель AI-направления Baidu. Его онлайн-курс по машинному обучению стал одним из первых массовых образовательных продуктов в этой области и помог сделать ML доступным для миллионов людей.
Мы перевели и собрали основные идеи его статьи:
Карта навыков AI Engineering
1. Создание и развёртывание AI-приложений
Главное отличие AI-приложений от традиционного ПО – непредсказуемость результатов. Когда мы отправляем запрос LLM, заранее неизвестно, какой ответ получим. То же самое касается моделей глубокого обучения: мы не знаем точно, какое предсказание модель сделает на новых данных.
Поэтому AI-инженеру недостаточно знать, как использовать LLM, RAG, context engineering или agentic workflows. Нужно уметь измерять, направлять и контролировать поведение AI-систем.
Ключевой навык здесь – выстраивать дисциплинированные циклы evals и error analysis, которые позволяют находить ошибки и постепенно улучшать систему.
2. Фундаментальные знания Software Engineering
AI-агенты не отменяют software engineering – наоборот, делают его ещё важнее.
Разработка ПО всегда связана с компромиссами между стоимостью, масштабируемостью, надёжностью, скоростью, безопасностью и приватностью. Понимание фундаментальных принципов помогает увидеть эти компромиссы и принимать более качественные решения при выборе стека, проектировании архитектуры, хранилищ данных и тестировании.
Andrew Ng отдельно отмечает проблему vibe coding: если разработчик не понимает основ software engineering, он не сможет эффективно направлять coding agent и оценивать решения, которые тот предлагает.
Чем лучше вы понимаете software engineering, тем точнее можете управлять AI-агентами.
3. Использование coding agents
Эффективная работа с coding agents становится ключевым навыком для каждого разработчика.
Важно понимать, как работают агенты, знать их ограничения и уметь выбирать, где дать им автономность, а где необходимо вмешаться.
Для этого нужно уметь управлять контекстом агента, находить баланс между планированием и выполнением, использовать verifiers и evals, работать с чёткими спецификациями и при необходимости координировать нескольких агентов.
При этом важно постоянно экспериментировать с новыми инструментами: agentic coding развивается настолько быстро, что лучшие практики регулярно меняются.
4. Определение того, что создавать
Если coding agent получает чёткую спецификацию, он всё лучше справляется с её реализацией. Поэтому роль инженера постепенно смещается от вопроса «как это реализовать?» к вопросу «что именно нужно создавать?»
Здесь на первый план выходят продуктовое мышление, понимание бизнес-контекста и целей клиентов.
AI даёт инженерам больше самостоятельности: можно самому находить проблемы и возможности, быстро создавать MVP и проверять идеи на пользователях. Но важно понимать, когда стоит двигаться быстро, а когда — остановиться и потратить больше времени на качественную реализацию.
Что объединяет все четыре навыка?
Постоянное обучение
AI продолжает быстро меняться, поэтому разработчикам приходится постоянно осваивать новые инструменты, подходы и best practices. Именно поэтому Andrew Ng считает, что AI Engineering – это не отдельная узкая специализация, а набор навыков, которые постепенно понадобятся всем разработчикам: от full-stack и data engineers до DevOps, ML и AI-инженеров.
А какой из этих навыков вы считаете самым важным сегодня?
14 августа Andrew Ng опубликовал в X свою AI Engineering Skills Map – карту навыков AI Engineering. Вместе с командой он проанализировал более 10 000 вакансий, провёл десятки интервью с AI-экспертами, hiring managers и рекрутерами, изучил данные опросов и другие источники, чтобы определить навыки, которые будут наиболее важны для разработчиков не только сегодня, но и в ближайшем будущем.
Andrew Ng – один из самых известных специалистов в области машинного обучения. Он преподаватель Стэнфорда, основатель Google Brain и DeepLearning.AI, сооснователь Coursera и бывший руководитель AI-направления Baidu. Его онлайн-курс по машинному обучению стал одним из первых массовых образовательных продуктов в этой области и помог сделать ML доступным для миллионов людей.
Мы перевели и собрали основные идеи его статьи:
Карта навыков AI Engineering
1. Создание и развёртывание AI-приложений
Главное отличие AI-приложений от традиционного ПО – непредсказуемость результатов. Когда мы отправляем запрос LLM, заранее неизвестно, какой ответ получим. То же самое касается моделей глубокого обучения: мы не знаем точно, какое предсказание модель сделает на новых данных.
Поэтому AI-инженеру недостаточно знать, как использовать LLM, RAG, context engineering или agentic workflows. Нужно уметь измерять, направлять и контролировать поведение AI-систем.
Ключевой навык здесь – выстраивать дисциплинированные циклы evals и error analysis, которые позволяют находить ошибки и постепенно улучшать систему.
2. Фундаментальные знания Software Engineering
AI-агенты не отменяют software engineering – наоборот, делают его ещё важнее.
Разработка ПО всегда связана с компромиссами между стоимостью, масштабируемостью, надёжностью, скоростью, безопасностью и приватностью. Понимание фундаментальных принципов помогает увидеть эти компромиссы и принимать более качественные решения при выборе стека, проектировании архитектуры, хранилищ данных и тестировании.
Andrew Ng отдельно отмечает проблему vibe coding: если разработчик не понимает основ software engineering, он не сможет эффективно направлять coding agent и оценивать решения, которые тот предлагает.
Чем лучше вы понимаете software engineering, тем точнее можете управлять AI-агентами.
3. Использование coding agents
Эффективная работа с coding agents становится ключевым навыком для каждого разработчика.
Важно понимать, как работают агенты, знать их ограничения и уметь выбирать, где дать им автономность, а где необходимо вмешаться.
Для этого нужно уметь управлять контекстом агента, находить баланс между планированием и выполнением, использовать verifiers и evals, работать с чёткими спецификациями и при необходимости координировать нескольких агентов.
При этом важно постоянно экспериментировать с новыми инструментами: agentic coding развивается настолько быстро, что лучшие практики регулярно меняются.
4. Определение того, что создавать
Если coding agent получает чёткую спецификацию, он всё лучше справляется с её реализацией. Поэтому роль инженера постепенно смещается от вопроса «как это реализовать?» к вопросу «что именно нужно создавать?»
Здесь на первый план выходят продуктовое мышление, понимание бизнес-контекста и целей клиентов.
AI даёт инженерам больше самостоятельности: можно самому находить проблемы и возможности, быстро создавать MVP и проверять идеи на пользователях. Но важно понимать, когда стоит двигаться быстро, а когда — остановиться и потратить больше времени на качественную реализацию.
Что объединяет все четыре навыка?
Постоянное обучение
AI продолжает быстро меняться, поэтому разработчикам приходится постоянно осваивать новые инструменты, подходы и best practices. Именно поэтому Andrew Ng считает, что AI Engineering – это не отдельная узкая специализация, а набор навыков, которые постепенно понадобятся всем разработчикам: от full-stack и data engineers до DevOps, ML и AI-инженеров.
А какой из этих навыков вы считаете самым важным сегодня?