Прежде чем стать AI-инженером, посмотри это | Вся правда о карьере в AI

Все названия в сфере ИИ звучат одинаково, но означают разные вещи. В этой статье мы разберем, чем на самом деле занимается инженер по ИИ изо дня в день, чем это отличается от инженера машинного обучения, специалиста по анализу данных и специалиста по MLOps, и можно ли перейти на эту должность, не имея опыта работы с ИИ. Ответы на вопросы: Чем на самом деле занимается инженер по ИИ весь день? Инженер по ИИ, инженер машинного обучения, специалист по анализу данных, исследователь, специалист по MLOps — что есть что, и что мне подходит? Могу ли я перейти в сферу ИИ из веб-разработки, аналитики или нетехнического образования? Является ли «инженер по ИИ» просто программистом, который вызывает API, или есть реальная глубина? Какая роль в сфере ИИ сейчас имеет лучшее соотношение спроса и конкуренции? Является ли разработка программного обеспечения с высокой производительностью реальной карьерой или навыком, который приобретается в каждой другой роли? Являются ли такие названия, как «инженер по GenAI» и «инженер LLM», реальными или это просто завышение требований к резюме? Как понять, подхожу ли я для исследований, прикладной инженерии или разработки продукта? Какой навык, которому никто не учит, отличает настоящих инженеров от пользователей API? Если бы я мог освоить только три вещи в этом году, что бы это было? Что больше интересует работодателей: проекты или сертификаты? Что делает портфолио-проект впечатляющим по сравнению с проектом, который кричит «учебник»? Далее: Часть 2 [   • What Really Happens in AI Engineer Intervi...  ] — Что на самом деле происходит на собеседованиях на должность инженера по ИИ Подписывайтесь, чтобы узнать больше: X: https://x.com/thinkinmodel Linkedin:   / 131154121   Instagram:   / thinkinmodelslabs   Topmate: https://topmate.io/karthik_varma12/ Discord:   / discord