Шокирующая правда про ИИ
За последние 1.5 месяца провел 10 консультаций по поводу поиска работы, работы ИИ инженером.
У всех возникает похожий вопрос:
Раскрою большой секрет:
90% компаний и нанимающих менеджеров сами не знают и понимают зачем им это все.
В мае-июне проходил большое количество собеседование на позиции ии техлида или просто ии инженера.
Понял что большинство компаний хотят внедрить просто потому что это «модно» , а не реально хотят решать сложные проблемы.
Я такое слышал несколько и меня конечно в смех бросало от недоумения почему они так думают.
Это я все к тому почему требования размыты и нет полного понимания кто такой ии инженер.
На практике происходит так:
1. нанимающий говорит нам нужен ии инженер сам не зная что нужно и как это работают
2. н*жн*й эйчар генерирует описание вакансии с чат гпт и начинает по ключевым словам искать.
3. вы в недоумении что значат магические слова харнесс или гермес в требованиях вакансии
Разберу как происходит на реальном рынке
под ии инженером понимают:
1. Разработчик умеющий применять нейронки.
Не просто промптить, а реально понимать как использовать инструменты чтобы результат был качественный и сделать фичу енд то енд от требований до полной раскатки.
2. Разработчик умеющий строить RAG пайплайн, писать агентов и грамотно интегрироваться LLM.
Что еще хочу отметить: часто обращаются разработчики, которые не знают питон и спрашивают как быть.
На деле жесткой привязки к языку нет, но во втором случае конечно чаще нужен будет питон.
В первом варианте видел вообще абсолютно разные языки: typescript, c#, java, go
Если у вас есть вопросы всегда можно написать спросить: @kostya_xxxx
За последние 1.5 месяца провел 10 консультаций по поводу поиска работы, работы ИИ инженером.
У всех возникает похожий вопрос:
кто такой ии инженер и какие задачи он выполняет ?
Раскрою большой секрет:
В мае-июне проходил большое количество собеседование на позиции ии техлида или просто ии инженера.
Понял что большинство компаний хотят внедрить просто потому что это «модно» , а не реально хотят решать сложные проблемы.
Щас мы ИИ внедрим и сразу половину сотрудников уволим
Я такое слышал несколько и меня конечно в смех бросало от недоумения почему они так думают.
Это я все к тому почему требования размыты и нет полного понимания кто такой ии инженер.
На практике происходит так:
1. нанимающий говорит нам нужен ии инженер сам не зная что нужно и как это работают
2. н*жн*й эйчар генерирует описание вакансии с чат гпт и начинает по ключевым словам искать.
3. вы в недоумении что значат магические слова харнесс или гермес в требованиях вакансии
Разберу как происходит на реальном рынке
под ии инженером понимают:
1. Разработчик умеющий применять нейронки.
Не просто промптить, а реально понимать как использовать инструменты чтобы результат был качественный и сделать фичу енд то енд от требований до полной раскатки.
2. Разработчик умеющий строить RAG пайплайн, писать агентов и грамотно интегрироваться LLM.
Что еще хочу отметить: часто обращаются разработчики, которые не знают питон и спрашивают как быть.
На деле жесткой привязки к языку нет, но во втором случае конечно чаще нужен будет питон.
В первом варианте видел вообще абсолютно разные языки: typescript, c#, java, go
Если у вас есть вопросы всегда можно написать спросить: @kostya_xxxx
👍12🍓3❤1
Самый частый вопрос на собеседованиях для ИИ-инженера
Везде где я проходил собесы всегда присутствовал вопрос про качество выдачи результата нейронки (evals). Не важно это отдельный сервис, отдельный агент или просто написания кода за счет клода/кодекса.
1. Написание кода
Зачем спрашивают? Отсеять тех кто просто промптит, а не имеет настроенный процесс. На одном собесе мне напрямую сказали, что кто просто промптит мы не рассматриваем.
Тут я всегда рассказываю про свой подход работы своего воркфлоу.
В своей работе у меня несколько паттернов для решения задачи:
если задача большая:
- спличу на мелкие куски аналитику
- разбиваю на изолированные подзадачи
- по каждой позадаче провожу детальную аналитику + ресерч по коду. оформляется в конце в виде артефакта
- синтезирую инфу из артефактов и собираю как можно больше корнер кейсов, ищу потенциальные трейдоффы, слабые места
После этого только начинаю делать тех диз + ревью тех диза. Тут я провожу больше всего времени. Схемы, связи, архитектура.
Смотрю как это все встраивается. Если все ок, апрувнул далее просто запускаю воркфлоу по SDLC. Результат в 90% очень качественно выдается и нет проблем.
2. ИИ-фича/ии-агент
Зачем спрашивают? Узнать твой опыт, какие подходы, паттерны знаешь.
Тут есть много разных подходов, но самые частые, которые я использую это:
- детермированная структура (json или другие)
- агент-критик/судья
- golden dataset
Важно чтобы критика осуществлялась другим агентом/моделью. На селф ревью нейронка может легко ошибиться и выдать желаемое за действительное. Поэтому агента-критика создаю отдельно или вызываю другую модель.
Golden dataset очень мощная практика на большом обьеме данных. Условно есть 10к записей где нужно по шаблону что-то поменять. Нейронка 100% налажает где-то. Поэтому я бью весь обьем на чанки по 1к, прогоняю весь процесс и отдельно делаю себе датасеты с результатами: идеально, приемлемо, брак.
После этого уже отдельной проверкой сравниваю еще раз. Фактически сравниваю это с выдачей.
По детермированной структуре все достаточно просто. Говорю какой нужен output, обязательное соблюдение таких и таких параметров и дальше уже сама проверка происходит гораздо легче.
Вопрос про качество самый частый который у меня был и наверное самый важный.
В моем курсе будет отдельный ролик про качество и полноценный развернутый ответ на этот вопрос.
Везде где я проходил собесы всегда присутствовал вопрос про качество выдачи результата нейронки (evals). Не важно это отдельный сервис, отдельный агент или просто написания кода за счет клода/кодекса.
1. Написание кода
Зачем спрашивают? Отсеять тех кто просто промптит, а не имеет настроенный процесс. На одном собесе мне напрямую сказали, что кто просто промптит мы не рассматриваем.
Тут я всегда рассказываю про свой подход работы своего воркфлоу.
В своей работе у меня несколько паттернов для решения задачи:
если задача большая:
- спличу на мелкие куски аналитику
- разбиваю на изолированные подзадачи
- по каждой позадаче провожу детальную аналитику + ресерч по коду. оформляется в конце в виде артефакта
- синтезирую инфу из артефактов и собираю как можно больше корнер кейсов, ищу потенциальные трейдоффы, слабые места
После этого только начинаю делать тех диз + ревью тех диза. Тут я провожу больше всего времени. Схемы, связи, архитектура.
Смотрю как это все встраивается. Если все ок, апрувнул далее просто запускаю воркфлоу по SDLC. Результат в 90% очень качественно выдается и нет проблем.
2. ИИ-фича/ии-агент
Зачем спрашивают? Узнать твой опыт, какие подходы, паттерны знаешь.
Тут есть много разных подходов, но самые частые, которые я использую это:
- детермированная структура (json или другие)
- агент-критик/судья
- golden dataset
Важно чтобы критика осуществлялась другим агентом/моделью. На селф ревью нейронка может легко ошибиться и выдать желаемое за действительное. Поэтому агента-критика создаю отдельно или вызываю другую модель.
Golden dataset очень мощная практика на большом обьеме данных. Условно есть 10к записей где нужно по шаблону что-то поменять. Нейронка 100% налажает где-то. Поэтому я бью весь обьем на чанки по 1к, прогоняю весь процесс и отдельно делаю себе датасеты с результатами: идеально, приемлемо, брак.
После этого уже отдельной проверкой сравниваю еще раз. Фактически сравниваю это с выдачей.
По детермированной структуре все достаточно просто. Говорю какой нужен output, обязательное соблюдение таких и таких параметров и дальше уже сама проверка происходит гораздо легче.
Вопрос про качество самый частый который у меня был и наверное самый важный.
В моем курсе будет отдельный ролик про качество и полноценный развернутый ответ на этот вопрос.
👍12🔥2❤1
Ай да красавчик
В субботу провел звонок в сообществе у айти красавчика по теме новой профессии ИИ-инженера. Спасибо большое Жене, что дал возможность провести созвон и спасибо ребятам, которые пришли и задавали вопросы. Как мне кажется вышло очень продуктивно.
Старался рассказать все максимально близко к практике, чтобы новую информацию можно было применить в реальной работе.
Один вопрос хотел бы отдельно раскрыть.
Много ребят интересовались как сложно перекатиться свитчнуться в эту тему.
Скажу так: постепенно мы движемся к тому что вся профессия программист/разработчик сильно размоется и у нас будут позиции по типу AI-builder или AI product engineer.
Я вижу это прямо сейчас. Уже не важно какой язык ты знаешь, ты можешь писать на любом: Java, Python,Rust. Если знаешь как грамотно проектировать системы тебе все равно на специфику. Не нужно сидеть часами изучать синтаксис.
Прямо сейчас я сам работаю с 3 бекенд языками и двумя фреймворками на фронте. При этом если спросить меня вопросы по особенностям этих языков я не отвечу 100%, но 100% построю классный продукт или быстро запилю фичу.
Один раз помню на собесе на бекенд node.js разработчика спросили вопрос:
В реальности ну вообще кому эти знания сдались для обычного разработчика сервисов? Главное доносить результат, а не знать спецификацию 139 страницы в 3 главе.
Постепенно все поменяется. Можно идти в ногу со временем, а можно бежать за уезжающим поездом, это уже выбирать вам.
P.S. активно работаю над своим курсом как быстро свитчнуться с разных профессий в ии-инженера.
Доработал программу: теория, домашка с практикой + модуль для трудоустройства.
Теория уже в курсе, домашку скоро выложу и активно записываю модуль по поиску работы.
В субботу провел звонок в сообществе у айти красавчика по теме новой профессии ИИ-инженера. Спасибо большое Жене, что дал возможность провести созвон и спасибо ребятам, которые пришли и задавали вопросы. Как мне кажется вышло очень продуктивно.
Старался рассказать все максимально близко к практике, чтобы новую информацию можно было применить в реальной работе.
Один вопрос хотел бы отдельно раскрыть.
Много ребят интересовались как сложно перекатиться свитчнуться в эту тему.
Скажу так: постепенно мы движемся к тому что вся профессия программист/разработчик сильно размоется и у нас будут позиции по типу AI-builder или AI product engineer.
Я вижу это прямо сейчас. Уже не важно какой язык ты знаешь, ты можешь писать на любом: Java, Python,Rust. Если знаешь как грамотно проектировать системы тебе все равно на специфику. Не нужно сидеть часами изучать синтаксис.
Прямо сейчас я сам работаю с 3 бекенд языками и двумя фреймворками на фронте. При этом если спросить меня вопросы по особенностям этих языков я не отвечу 100%, но 100% построю классный продукт или быстро запилю фичу.
Один раз помню на собесе на бекенд node.js разработчика спросили вопрос:
Расскажи пайплайн перевода JS кода в машинный код
В реальности ну вообще кому эти знания сдались для обычного разработчика сервисов? Главное доносить результат, а не знать спецификацию 139 страницы в 3 главе.
Постепенно все поменяется. Можно идти в ногу со временем, а можно бежать за уезжающим поездом, это уже выбирать вам.
P.S. активно работаю над своим курсом как быстро свитчнуться с разных профессий в ии-инженера.
Доработал программу: теория, домашка с практикой + модуль для трудоустройства.
Теория уже в курсе, домашку скоро выложу и активно записываю модуль по поиску работы.
👍16🔥2❤1
AI-инженер = снова самая быстрорастущая профессия в мире. Второй год подряд.
Нам об этом говорит свежий отчёт LinkedIn: с 2023 по 2025 в США добавили 639 000 вакансий, связанных с ИИ. Из них 75 000 конкретно «AI Engineer».
Да, это статистика по США. У нас в РФ такой публичной статистики по ии и конкретно по AI-инженерам никто не ведёт. Но тренд абсолютно прозрачен.
Можно посмотреть на вакансии и на то, как компании начинают реально внедрять ии в процессы. И главное вырос спрос на людей, которые умеют довести это все до реально рабочей ИИ-системы.
Есть популярное мнение что вот-вот этот пузырь лопнет. Годик-два и В С Ё. Ну в реальности упадут акции каких-то компаний, сами технологии и процессы то останутся.
Поэтому я думаю новые знания и технологии в любом случае понадобятся почти каждому айтишнику.
Нам об этом говорит свежий отчёт LinkedIn: с 2023 по 2025 в США добавили 639 000 вакансий, связанных с ИИ. Из них 75 000 конкретно «AI Engineer».
Да, это статистика по США. У нас в РФ такой публичной статистики по ии и конкретно по AI-инженерам никто не ведёт. Но тренд абсолютно прозрачен.
Можно посмотреть на вакансии и на то, как компании начинают реально внедрять ии в процессы. И главное вырос спрос на людей, которые умеют довести это все до реально рабочей ИИ-системы.
Есть популярное мнение что вот-вот этот пузырь лопнет. Годик-два и В С Ё. Ну в реальности упадут акции каких-то компаний, сами технологии и процессы то останутся.
Поэтому я думаю новые знания и технологии в любом случае понадобятся почти каждому айтишнику.
Let's Data Science
LinkedIn Identifies AI Engineer as Fastest-Growing Role
LinkedIn's 2026 Grad's Guide shows **AI engineer** is the fastest-growing job title for young workers for the second consecutive year. Between 2023 and 2025 LinkedIn added **639,000** AI-related U.S. job postings, including **75,000** for AI engineer roles.…
👍8❤2🍓1
600к = базовый минимум
Позиций в РФ на Ии-инженера не очень много но некоторые есть интересные. Разброс по деньгам конечно большой. От 100к до 700к
Вот один из таких интересных проектов в одну крупную телеком компанию
Позиций в РФ на Ии-инженера не очень много но некоторые есть интересные. Разброс по деньгам конечно большой. От 100к до 700к
Вот один из таких интересных проектов в одну крупную телеком компанию
👍11🔥2🍓2💋1
За что платят 700к?
Написали по вакансии ии тимлид.
Нужно внедрять и проектировать ии решения.
Стек дефолтный Python + Typescript.
По описанию конечно не до конца понятно кого ищут. Будто три роли в одной: архитектор, техлид или лид внедрятор ии.
Из интересного: большая часть проектов куда меня зовут на собеседования это мультиагентные системы. Этот домен сильно развивается в последнее время и эта вакансия тому подтверждение
Написали по вакансии ии тимлид.
Нужно внедрять и проектировать ии решения.
Стек дефолтный Python + Typescript.
По описанию конечно не до конца понятно кого ищут. Будто три роли в одной: архитектор, техлид или лид внедрятор ии.
Из интересного: большая часть проектов куда меня зовут на собеседования это мультиагентные системы. Этот домен сильно развивается в последнее время и эта вакансия тому подтверждение
👍8🍓1
Локальные модели vs готовые по API: когда что брать
Частый вопрос у разработчиков что и как лучше использовать. В том числе задают вопросы на собеседованиях при проектировании систем что выбрать?
(важная оговорка: про облачные решения (Bedrock, Vertex и т.д.) и разные обёртки для обезличивания данных тут не проговариваю. только про два полюса: публичный API против self-host)
Вообще одна из главных проблем быстрого внедрения ИИ == это чувствительные данные. Нельзя просто так скормить тонны информации из своих тасктрекеров, баз данных и всего и всего и при этом не получить бобо от безопасников.
🥷Во всех крупных компаниях есть четкие регламенты, что нельзя скармливать нейронке.
Поэтому в случае безопасности данных часто выбирают развертывать локальные модели вместо уже готовых.
💲 Второй важный момент == это цена.
Тут надо понимать, что дешевле: развернуть на своем железе последний qwen и его обслуживать или дергать anthropic/openai по апишке.
Часто для этого используют отдельные метрики, и конечное решение уже делает техлид/архитектор по конкретному выбору.
Третий момент == это качество.
Ни для кого не секрет, что модели claude явно мощнее и качественнее, чем условные qwen. Тоже нужно думать, насколько нужны «мощные» модели для решения задач.
↗️ Четвертый момент == это объем. Если раз в неделю пару раз дергается апишка на небольшие задачи, то естественно нет надобности разворачивать у себя модель. Но если масштаб большой, то бюджет начинает кусаться.
К слову, собеседовался в одну компанию, и архитектор рассказывал, что они тратят безумные деньги на апишки антропика. Буквально сотни тысяч долларов на определенные процессы с ии. Поэтому тоже держим это в голове.
В реальности между этим выбора правильного варианта никогда нет. А самый оптимальный это гибрид. Можно спокойно запускать и так и так. qwen для внутренних данных, а для тяжелых openai.
Частый вопрос у разработчиков что и как лучше использовать. В том числе задают вопросы на собеседованиях при проектировании систем что выбрать?
(важная оговорка: про облачные решения (Bedrock, Vertex и т.д.) и разные обёртки для обезличивания данных тут не проговариваю. только про два полюса: публичный API против self-host)
Вообще одна из главных проблем быстрого внедрения ИИ == это чувствительные данные. Нельзя просто так скормить тонны информации из своих тасктрекеров, баз данных и всего и всего и при этом не получить бобо от безопасников.
🥷Во всех крупных компаниях есть четкие регламенты, что нельзя скармливать нейронке.
Поэтому в случае безопасности данных часто выбирают развертывать локальные модели вместо уже готовых.
Тут надо понимать, что дешевле: развернуть на своем железе последний qwen и его обслуживать или дергать anthropic/openai по апишке.
Часто для этого используют отдельные метрики, и конечное решение уже делает техлид/архитектор по конкретному выбору.
Третий момент == это качество.
Ни для кого не секрет, что модели claude явно мощнее и качественнее, чем условные qwen. Тоже нужно думать, насколько нужны «мощные» модели для решения задач.
К слову, собеседовался в одну компанию, и архитектор рассказывал, что они тратят безумные деньги на апишки антропика. Буквально сотни тысяч долларов на определенные процессы с ии. Поэтому тоже держим это в голове.
В реальности между этим выбора правильного варианта никогда нет. А самый оптимальный это гибрид. Можно спокойно запускать и так и так. qwen для внутренних данных, а для тяжелых openai.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍10🍓1
Как я провел лето без ИИ
Не смотря на число только сейчас начал ощущать конец лета и решил подвести итоги.
В прошлые разы рассказывал про Черногорию и
Таиланд, Вьетнаме , Южная Корея
Этим летом был в Грузии, Казахстане, Москве и Питере.
В Грузии пил чачу и тусил с иностранцами, которые приехали на концерт Канье Веста , а в Алмате ел тар тар из конины в великолепном ресторане АУЛ.
Конечно, одно из самых главных изменений это самый большой оффер за мою карьеру и новая должность.
Вообще рефлексировал и понял что очень верно выбрал год назад обучаться ИИ, читать книги смотреть видео практиковаться.
Фактически новые знания перезагрузили мою карьеру.
Снова стало интересно работать, снова я могу гнуть пальцы перед эйчарками, т.к. таких специалистов на рынке единицы.
А так в общем лето было насыщенно, много эмоций, приколов и вкусных ресторанчиков 😋
Не смотря на число только сейчас начал ощущать конец лета и решил подвести итоги.
В прошлые разы рассказывал про Черногорию и
Таиланд, Вьетнаме , Южная Корея
Этим летом был в Грузии, Казахстане, Москве и Питере.
В Грузии пил чачу и тусил с иностранцами, которые приехали на концерт Канье Веста , а в Алмате ел тар тар из конины в великолепном ресторане АУЛ.
Конечно, одно из самых главных изменений это самый большой оффер за мою карьеру и новая должность.
Вообще рефлексировал и понял что очень верно выбрал год назад обучаться ИИ, читать книги смотреть видео практиковаться.
Фактически новые знания перезагрузили мою карьеру.
Снова стало интересно работать, снова я могу гнуть пальцы перед эйчарками, т.к. таких специалистов на рынке единицы.
А так в общем лето было насыщенно, много эмоций, приколов и вкусных ресторанчиков 😋
🔥11💋3🍓2
Да я вообще все знаю про агентов и ИИ
Пообщался с тимлидом из одной крупной ритейл компании(скрин выше) и подтвердил себе два тезиса о которых постоянно думаю.
1. Внедрение ии-инструментов без грамотной инфраструктуры, аналитики и конфигурации не ускоряют, а даже замедляют работу
2. Разработчики вообще не умеют пользоваться этими инструментами
Поговорим детальнее про второе.
За последний год я пообщался, наверное, с сотней разработчиков и все мне говорили, что пользуются агентами, знают про mcp и используют все популярные инструменты.
Я задумывался как так? Я вот только только пришел к этому, выработал свой подход, а они уже все знают.
В реальности было все прозаичнее.
Когда я копал глубже и спрашивал как они детально используют инструменты, я все понял .
Большая часть разработчиков просто промптят без какого-то паттерна.
Ну и использовать курсор на авто моде тоже качества не особо дает.
Почему и главное зачем вообще об этом говорить?
Главное что это начали спрашивать на собесах.
- покажи свою раскладку
- как ты делаешь
- что используешь
- что делаешь
- как проектируешь
- как работаешь с требованиями
Сделать промпт и потом докручивать часами фичу в разы тяжелее чем потратить час на проектирование и 10 минут работы агента с ожидаемым результатом.
Но никто конечно не виноват в том что делает не так.
Это абсолютно новая сфера, которая формируется буквально сейчас.
Просто надо к этому относиться как к сложному инструменту. Вы же без обучения не сможете на экскаваторе с первого все сделать, тут тоже самое.
Нужно учиться и понимать.
На это как раз я акцентирую внимание в своем курсе и сделал отдельный урок про контроль качества.
В скором времени уже буду делать анонс, тк основная часть уже почти сделана.
Пообщался с тимлидом из одной крупной ритейл компании(скрин выше) и подтвердил себе два тезиса о которых постоянно думаю.
1. Внедрение ии-инструментов без грамотной инфраструктуры, аналитики и конфигурации не ускоряют, а даже замедляют работу
2. Разработчики вообще не умеют пользоваться этими инструментами
Поговорим детальнее про второе.
За последний год я пообщался, наверное, с сотней разработчиков и все мне говорили, что пользуются агентами, знают про mcp и используют все популярные инструменты.
Я задумывался как так? Я вот только только пришел к этому, выработал свой подход, а они уже все знают.
В реальности было все прозаичнее.
Когда я копал глубже и спрашивал как они детально используют инструменты, я все понял .
Большая часть разработчиков просто промптят без какого-то паттерна.
Сделай фичу, но только без ошибок брат.
Ну и использовать курсор на авто моде тоже качества не особо дает.
Почему и главное зачем вообще об этом говорить?
Главное что это начали спрашивать на собесах.
- покажи свою раскладку
- как ты делаешь
- что используешь
- что делаешь
- как проектируешь
- как работаешь с требованиями
Сделать промпт и потом докручивать часами фичу в разы тяжелее чем потратить час на проектирование и 10 минут работы агента с ожидаемым результатом.
Но никто конечно не виноват в том что делает не так.
Это абсолютно новая сфера, которая формируется буквально сейчас.
Просто надо к этому относиться как к сложному инструменту. Вы же без обучения не сможете на экскаваторе с первого все сделать, тут тоже самое.
Нужно учиться и понимать.
На это как раз я акцентирую внимание в своем курсе и сделал отдельный урок про контроль качества.
В скором времени уже буду делать анонс, тк основная часть уже почти сделана.
🔥9🍓5👍2😁2
Голодные эйчары пишут сами
После летнего затишья эйчары активно начали писать по вакансиям на линкедине. У трех ребят прям пошел рост.
По своей статистике у меня 8 эйчаров написало с ХХ за сентябрь .
По моему опыту самые активные месяцы найма это сентябрь-октябрь. Все хотят набрать людей и закрыть проекты до конца года.
После летнего затишья эйчары активно начали писать по вакансиям на линкедине. У трех ребят прям пошел рост.
По своей статистике у меня 8 эйчаров написало с ХХ за сентябрь .
По моему опыту самые активные месяцы найма это сентябрь-октябрь. Все хотят набрать людей и закрыть проекты до конца года.
👍5😁2🍓1
Как я не нашел работу, а потом Бац и нашел! Свитч в ии-инженера
Последние годы меня подбешивало что работу стало найти в разы сложнее. Тысячи откликов на вакансии, эйчары начали общаться как с рабом.
В конце 2024 я прям думал перейти или в гошку или в мл. Постоянно сидел сравнивал, брал консультации. Ну и так не решил до осени 25.
В сентябре приехал после Дубая и начал изучать ИИ. Конечно, у меня была проблема что у меня не было какой-то структруности. Что вообще учить чтобы перейти в ИИ и делать большие приложения с агентами я не представлял.
Начал просто читать классику ML, как работают модели, рекомендации, классификация и тд.
Обновил резюме, указал что хочу развиваться в ИИ и разрабатывать агентов. На тот момент таких вакансий было единицы.
По стечению обстоятельств меня пригласили на одну такую вакансию на 6-9к евро и в финтех в РФ.
Обе вакансии были похожие: нужен фуллстек, который грамотно использует ИИ-инструменты, готов в этом развиваться, доставлять быстрый продуктовый результат и интегрироваться с LLM.
60% бекенда, 20% фронтенда и 20% интеграции с МЛ-сервисами / разработка пайплайнов и т.д.
9к евро звучало конечно супер вкусно, но второй тех этап туда я не прошёл. Первый был такой небольшой экскурс по сис дизу и несколько вопросов как проектировал бы их приложение (голосовой ИИ-стартап).
А вот в РФ-компанию устроился и получил огромный опыт за короткое время.
Успел поковырять и поработать над корпоративным ии-ассистентом, посмотреть на большой RAG с метриками и наши тюнеными моделями.
Дальше сделал архитектуру приложения с мультиагентской системой, всё распилил на куски, спроектировал все сложные моменты.
Прошел почти год с той осени и я очень рад что инвестировал время в обучение. Эйчарки пишут сами, в разы проще найти работу и проект.
Главное что вокруг никто не понимает как это все делать правильно с ИИ. А если умеешь то смотрят думают ты бог какой-то умеешь настроить ии-конфигурацию, mcp, агентов и тд.
Я доделал курс по свитчу в ии-инженера. Постарался сделать упор, чтобы проще и быстрее находить работу. Анонс на этой неделе будет.
Последние годы меня подбешивало что работу стало найти в разы сложнее. Тысячи откликов на вакансии, эйчары начали общаться как с рабом.
В конце 2024 я прям думал перейти или в гошку или в мл. Постоянно сидел сравнивал, брал консультации. Ну и так не решил до осени 25.
В сентябре приехал после Дубая и начал изучать ИИ. Конечно, у меня была проблема что у меня не было какой-то структруности. Что вообще учить чтобы перейти в ИИ и делать большие приложения с агентами я не представлял.
Начал просто читать классику ML, как работают модели, рекомендации, классификация и тд.
Обновил резюме, указал что хочу развиваться в ИИ и разрабатывать агентов. На тот момент таких вакансий было единицы.
По стечению обстоятельств меня пригласили на одну такую вакансию на 6-9к евро и в финтех в РФ.
Обе вакансии были похожие: нужен фуллстек, который грамотно использует ИИ-инструменты, готов в этом развиваться, доставлять быстрый продуктовый результат и интегрироваться с LLM.
60% бекенда, 20% фронтенда и 20% интеграции с МЛ-сервисами / разработка пайплайнов и т.д.
9к евро звучало конечно супер вкусно, но второй тех этап туда я не прошёл. Первый был такой небольшой экскурс по сис дизу и несколько вопросов как проектировал бы их приложение (голосовой ИИ-стартап).
А вот в РФ-компанию устроился и получил огромный опыт за короткое время.
Успел поковырять и поработать над корпоративным ии-ассистентом, посмотреть на большой RAG с метриками и наши тюнеными моделями.
Дальше сделал архитектуру приложения с мультиагентской системой, всё распилил на куски, спроектировал все сложные моменты.
Прошел почти год с той осени и я очень рад что инвестировал время в обучение. Эйчарки пишут сами, в разы проще найти работу и проект.
Главное что вокруг никто не понимает как это все делать правильно с ИИ. А если умеешь то смотрят думают ты бог какой-то умеешь настроить ии-конфигурацию, mcp, агентов и тд.
Я доделал курс по свитчу в ии-инженера. Постарался сделать упор, чтобы проще и быстрее находить работу. Анонс на этой неделе будет.
Telegram
Костя 8Бит | Fullstack AI
Выгорание
😰 Я как и многие в СНГ не сильно серьезно отношусь к выгоранию.
Несколько недель назад появилось какое-то бессилие и отсутствие мотивации, хотя обычно энергии до кучи. Вместо обычного рабочего дня не хотелось ничего.
😤 Тут я начал понимать…
😰 Я как и многие в СНГ не сильно серьезно отношусь к выгоранию.
Несколько недель назад появилось какое-то бессилие и отсутствие мотивации, хотя обычно энергии до кучи. Вместо обычного рабочего дня не хотелось ничего.
😤 Тут я начал понимать…
🔥17👍3👎1🍓1💋1