6 проектов в сфере ИИ, которые реально помогут найти работу (с наборами данных)

Проекты, наборы данных, наборы инструментов и задание из видео: https://github.com/aishwaryanr/awesom... Если вы претендуете на должности инженера-ИИ, простого перечисления RAG, агентов и MCP в резюме и создания нескольких стартовых проектов уже недостаточно. Менеджеры по найму хотят видеть принятые вами решения, компромиссы, которые вы взвешивали, и то, насколько созданное вами похоже на то, что компании действительно выпускают. 🔔 Присоединяйтесь к нашей следующей группе по прикладному ИИ, которую веду я и один из ведущих специалистов OpenAI. Используйте промокод YT25 для скидки 25%: https://maven.com/aishwarya-kiriti/ge... Я провела собеседования с более чем 300 инженерами-ИИ, сначала в качестве технического руководителя в AWS, а теперь в своей собственной компании Level Up Labs. Вот проекты, которые, как мне кажется, следовало бы видеть в большем количестве резюме. Я просмотрел более 2000 вакансий инженеров по искусственному интеллекту, чтобы понять, какие навыки востребованы в компаниях, а затем проанализировал около 1200 блогов ведущих компаний, посвященных ИИ, чтобы увидеть, как эти навыки применяются в реальном мире. В результате получились шесть проектов, расположенных в порядке возрастания сложности. К моменту их завершения у вас будет портфолио, которое привлечет внимание к вашему резюме, и вы приобретете навыки, которые ищут интервьюеры. Для каждого проекта я рассказываю, что нужно построить, какой набор данных использовать, какой набор инструментов использовать и как оценивать результаты. Оценка присутствует в каждом проекте не случайно, потому что знание того, что нужно измерять, — один из самых востребованных навыков в области ИИ на данный момент. Я также рассказываю, как рассказывать о каждом проекте в резюме и на собеседованиях, поскольку именно те знания, которые вы получили в процессе работы, хотят услышать интервьюеры. Шесть проектов: 00:54 - Проект 1 → «Конвейер интеллектуального анализа документов»: преобразование неструктурированных документов в четкие структурированные записи и сравнение OCR с многомодальными моделями по стоимости и производительности 04:34 - Проект 2 → «Система корпоративного поиска»: не очередной стандартный чат-бот RAG, а система, разработанная так, как это сделала бы компания, с сегментацией, гибридным поиском, переранжированием и обязательным цитированием 08:17 - Проект 3 → «Система интеллектуального анализа разговоров»: транскрипция, диаризация говорящих и структурированные резюме, с дополнительной версией в реальном времени и голосовым выводом 11:31 - Проект 4 → «Суверенный движок ИИ»: размещение собственной модели с открытыми весами и попытка тонкой настройки (LoRA/QLoRA), квантования и оптимизации вывода на основе базового API 15:20 - Проект 5 → «Многошаговый автономный агент»: Агент поддержки в стиле ReAct с вызовом инструментов, трассировкой, защитными механизмами и проектированием с участием человека 18:11 - Проект 6 → «Работай наоборот»: проанализируй проблемы, которые решают целевые компании, и создай что-то конкретное для них (задание, которое я использую, есть на моем GitHub) Главный момент: разработка становится дешевле с каждым месяцем, и все знают, что ИИ может генерировать много кода. Чего он не может делать, так это принимать решения и делать выводы, а именно это и ищут компании. Мой LinkedIn:   / areganti   Веб-сайт: https://levelup-labs.ai/ Бесплатная рассылка: https://thenuancedperspective.substac... Бесплатные курсы: https://levelup-labs.ai/education Instagram:   / aish_reganti