Как стать AI-инженером за 6 месяцев — роадмап с ресурсами — 7 апреля 2026 г. в 07:06:34.443
Как стать AI-инженером за 6 месяцев — роадмап с ресурсами Мы в команде долго разбирались в теме. Собрали структуру, которую хотели бы иметь сами в начале. Сохраните. Это работает. ___________________________ Кто такой AI-инженер сегодня? Не тот, кто обучает модели с нуля. Тот, кто берёт готовые LLM — ChatGPT, Claude — и строит из них продукты: боты, автоматизации, сервисы. Именно такие люди нужны компаниям прямо сейчас. ___________________________ МЕСЯЦ 1 — Фундамент Python, Git, терминал, основы API. Не нужно быть экспертом. Нужно перестать гуглить базовый синтаксис. Ресурсы: • Python for Everybody — Coursera (бесплатно) • GitHub Skills — интерактивные курсы прямо в GitHub • freeCodeCamp Python — 4 часа, всё по делу • The Missing Semester — MIT, терминал и CLI • FastAPI Tutorial — официальная документация Проект месяца: CLI-инструмент, который вызывает API и выводит результат. ___________________________ МЕСЯЦ 2 — Работа с LLM Промпты, структурированные данные, вызов функций, стриминг. Это сердце профессии. Ресурсы: • Anthropic промпт-туториал — 9 глав, практика в Jupyter • Библиотека Instructor — структурированные выводы через Pydantic • OpenAI Function Calling — официальная документация • PromptingGuide.ai — полный справочник по промптингу • Python async/await — для стриминга LLM-ответов Проект месяца: ассистент с 3 инструментами — погода, калькулятор, поиск по заметкам. ___________________________ МЕСЯЦ 3 — RAG Хочешь, чтобы AI отвечал по твоим документам, а не выдумывал? Это RAG. Эмбеддинги → чанкинг → векторная база → поиск → ответ с источником. Ресурсы: • LlamaIndex: Introduction to RAG — официальная документация • Chroma — векторная база, идеальна для старта • Ragas — оценка качества RAG-систем • Chunking Strategies for RAG — Weaviate • Cohere Reranking — улучшение качества поиска Проект месяца: «чат с документами» — загружаешь PDF, задаёшь вопросы, получаешь ответы с цитатами. ___________________________ МЕСЯЦ 4 — Агенты AI, который не просто отвечает — а делает. Ищет, пишет, проверяет, отправляет. Ресурсы: • Anthropic: Building Effective Agents — лучшее, что написано об агентах в production • LangGraph — управление состоянием и многошаговыми воркфлоу • LangChain Academy — бесплатный курс по LangGraph • DeepEval — оценка качества LLM-систем Главный инсайт: цепочка из 3 фиксированных вызовов всегда быстрее и дешевле, чем агент. Агент — только когда задача реально непредсказуема. ___________________________ МЕСЯЦ 5 — Деплой Docker, FastAPI, логирование, кэширование, контроль стоимости. Это то, что отличает демо от продукта. Ресурсы: • Langfuse — наблюдаемость для LLM-приложений • Helicone — мониторинг стоимости токенов • GPTCache — семантическое кэширование • Docker Getting Started — официальный гайд • FastAPI Deployment — production-конфигурация ___________________________ МЕСЯЦ 6 — Специализация Три пути: → Продуктовый AI-инженер (стартапы, фичи, UX) → Applied ML инженер (файн-тюнинг, open-source модели) → AI-автоматизатор (бизнес-процессы, CRM, аутрич) Выбери один. Сделай 2–3 проекта. Выложи на GitHub. Полезно для старта: • Vercel AI SDK — для продуктового пути • Ollama — open-source модели локально • n8n — визуальная автоматизация для бизнеса ___________________________ Рынок сейчас: Средняя зарплата AI-инженера в США — $184 757 в год. Надбавка к зарплате за AI-навыки — +56%. Рост вакансий — 26% год к году. В России рынок только формируется. Войти сейчас — значит быть среди первых. ___________________________ Если хочешь пройти этот путь структурированно — Команда nFactorial School собрала курс LLM Engineer: практика с первой недели, реальные проекты, выход с работающим AI-продуктом. → ССЫЛКА НА КУРС ТУТ Сохраните пост. И поделитесь с тем, кому актуально. Karpov Live | Навигация | Пост знакомство #ИИ #Технологии