AI-инженер: гибридный поиск, структурные выходы, MCP
AI-инженер — это не просто разработчик с нейросетью, а специалист, сочетающий классическую разработку и прикладной ML. Рынок в СНГ еще не понимает эту роль. Ключевые компетенции: софт-инжиниринг, работа с LLM, RAG-системы, агенты, эксплуатация и безопасность.
AI-инженер — это не просто разработчик с нейросетью, а специалист, сочетающий классическую разработку и прикладной ML. Рынок в СНГ еще не понимает эту роль. Ключевые компетенции: софт-инжиниринг, работа с LLM, RAG-системы, агенты, эксплуатация и безопасность.
Видео дает четкую карту компетенций AI-инженера, которую можно использовать для формирования требований к кандидатам или для самооценки. Для оператора входа в AI это полезно как ориентир: какие навыки нужны для создания надежных агентских систем и оркестрации моделей. Конкретные приёмы (структурные выходы, гибридный поиск, MCP) применимы при проектировании архитектуры.