Це детальний огляд 20 професій в ІТ: якими навичками потрібно володіти, які на тебе чекають обов’язки та скільки зароблятимеш. А також чесний погляд представників професії на роботу у їхньому напрямку.
Обожнюєш проводити час у TikTok? Не дивно — ця платформа точно знає, що тобі подобається, та підбирає відео так, ніби читає твої думки. А ще там є круті фільтри, які змінюють твоє обличчя, зачіску або навіть перетворюють тебе на персонажа з улюбленого фільму. Усі ці дивовижні можливості створюють інженери штучного інтелекту.
AI Engineer — це як чарівник у світі технологій. Він бере просту програму і “вшиває” в неї мозок — так, щоб вона могла самостійно навчатися й ставати розумнішою. Завдяки цьому комп’ютери можуть розпізнавати мову, обличчя або предмети на фото, розуміти тексти й навіть розмовляти. А голосові помічники для мобільних телефонів, такі як Siri від Apple або Gemini від Google, можуть відповідати на запитання та допомагати з рутинними завданнями.
Фахівці у галузі штучного інтелекту мають безліч можливостей для кар’єрного зростання та самореалізації, адже ця технологія активно інтегрується в усі сфери повсякденного життя. Це дійсно перспективна професія майбутнього, яка поєднує творчість і науку.
За назвою AI Engineer може ховатися багато різних спеціалістів. Хоча їхні вміння та завдання часто схожі, кожен напрям має свої особливості. Хтось створює нейромережі, хтось — навчає комп’ютери “бачити”, а хтось — допомагає їм розуміти й аналізувати мову.
Знання математики та логіки: AI побудований на математичних основах: лінійна алгебра, ймовірність, статистика. Не обов’язково бути математичним генієм, але без базових знань не обійтися.
Програмування: Основна мова для роботи зі штучним інтелектом — Python. Саме на ньому пишуть більшість моделей ШІ. Також буде корисно знати R, Java або C++.
Робота з даними: AI Engineer повинен вміти знаходити, очищати, аналізувати й візуалізувати дані. Тут знадобляться бібліотеки NumPy, Matplotlib та інструменти для роботи з базами даних — SQL, MongoDB.
Знання нейромереж і машинного навчання: AI Engineer повинен розуміти, як працюють нейронні мережі, класифікатори, рекомендаційні системи, мовні моделі. Для цього використовують фреймворки: TensorFlow, Keras, PyTorch.
Знання англійської мови: Іноземна мова — це must have для інженера штучного інтелекту, адже вся документація, більшість курсів і форумів — англійською.
Уміння працювати в команді: Для ефективної роботи AI Engineer повинен взаємодіяти з дизайнерами, тестувальниками, менеджерами. Тому важливо не лише писати код, а й уміти спілкуватися.
Творчість та інноваційність: ШІ — це не лише про формули. Іноді потрібно мислити нестандартно, щоб знайти рішення, якого ще ніхто не придумав.
Інженери ШІ отримують одну з найвищих винагород у сфері ІТ. Це зумовлено високим попитом на їхні послуги та складністю роботи. Звісно, все залежить від досвіду, спеціалізації та складності проєкту. Проте зазвичай середня місячна зарплата AI Engineer становить $900–1100 для Junior-рівня, $2000–3500 для Middle та $5500–7000+ для Senior.
Національний університет “Львівська політехніка”
Штучний інтелект став невіддільною частиною нашого життя. Як і ви, я щодня використовую ШІ для вирішення різних завдань: від розробки коду — до підготовки навчальних матеріалів. Ефективність роботи з мовними моделями залежить від вашого вміння писати промпти — інструкції для ШІ.
Точність результату та знаходження індивідуальних рішень мовною моделлю напряму залежить від вас, а точніше від того, наскільки правильно ви побудуєте свій запит. Ось декілька важливих принципів, які я раджу враховувати:
Призначення ролі. Це допомагає моделі звузити бази даних та шукати інформацію саме в тій сфері, в якій вам потрібно. Відчуйте різницю між “Розкажи про оптимізацію запитів” та “Візьми на себе роль розробника бази даних та поясни, як оптимізувати запити”.
Визначення цілі. Пропишіть, що ви хочете вирішити запитом, аби допомогти мовній моделі створити лаконічні та конкретні підказки. Наприклад, замість “Проаналізуй дані продажів”, пропишіть “Проаналізуй дані продажів за останні три місяці, аби визначити головні фактори, що вплинули на зниження конверсії”.
Лаконічні та конкретні підказки. Якщо ви не знаєте, яку інформацію надати мовній моделі, почніть з опису проблеми та запитайте, які підказки потрібні.
Надайте додатковий контекст та обмеження. Уточніть, в якому стилі ви хочете отримати відповідь (науковий, публіцистичний тощо), якої галузі має стосуватися інформація. Однак не варто заграватися: що більше зайвої інформації, то складніше мовній моделі зрозуміти контекст. Надавайте лише дійсно важливі дані.
Ітерація та експеримент. Продовжуйте взаємодіяти з мовною моделлю, поки не отримаєте бажаний результат, змінюйте логіку, використовуйте різні підходи до промптів.
Перевірте та оцініть. В мовних моделях трапляються галюцинації. Згенерована відповідь може не належати до вашої галузі або бути в принципі неправильною. Тому важливо перевіряти дані.
