AI Hub

Новости и статьи об искусственном интеллекте и нейросетях. Мы собираем и обрабатываем самую актуальную информацию из мира AI. О проекте

TelegramБот @AiHubMyBotTelegramКанал @AiHubFeed
Статьи

Как стать инженером ИИ в 2026: план самообучения

Подробный план самообучения поможет освоить инженерию ИИ от основ Python до продвинутых агентных систем и LLMOps. Каждый шаг включает ресурсы, проекты и ключевые навыки для построения реального портфолио. Следуя roadmap, можно войти в профессию без степени по ИИ.

5 февраля 2026 г.
15 мин
30
Как стать инженером ИИ в 2026: план самообучения

Введение

Инженерия искусственного интеллекта (ИИ) входит в число самых увлекательных карьерных направлений сегодня. Такие специалисты конструируют рабочие приложения на базе готовых моделей. Они разрабатывают чат-боты, системы retrieval-augmented generation (RAG), автономных агентов и умные рабочие процессы, помогающие решать реальные задачи.

Эта статья проведёт от основ программирования до создания систем ИИ, готовых к работе в производстве.

Что конструируют инженеры ИИ

Прежде чем перейти к плану обучения, разберёмся, над чем работают инженеры ИИ. В целом они занимаются приложениями на больших языковых моделях (LLM), пайплайнами RAG, агентным ИИ, инфраструктурой ИИ и задачами интеграции:

  • Приложения на базе LLM, включая чат-боты, ассистентов для исследований, инструменты поддержки клиентов и другие.
  • Системы RAG, позволяющие моделям ИИ обращаться к конкретным документам, базам данных или хранилищам знаний и рассуждать над ними.
  • Автономные агенты, способные планировать, использовать инструменты, принимать решения и выполнять сложные задачи из нескольких шагов с минимальным участием человека.
  • Каркас для надёжности приложений ИИ: фреймворки для инженерии промтов, системы оценки, инструменты мониторинга и пайплайны развёртывания.
  • Подключение возможностей ИИ к существующему ПО, API, базам данных и бизнес-процессам.

Роль сочетает навыки разработки ПО, понимание ИИ и машинного обучения, а также мышление продуктового специалиста. Продвинутой степени по машинному обучению или ИИ не требуется, но нужны крепкие навыки кодирования и умение быстро учиться.

Шаг 1: Основы программирования

Здесь стартуют все, и этот этап нельзя пропустить. Нужно освоить программирование как следует, прежде чем браться за что-то связанное с ИИ.

Python подходит лучше всего, поскольку почти все библиотеки, фреймворки и инструменты ИИ создаются сначала для него. Освойте переменные, функции, циклы, условия, структуры данных вроде списков и словарей, объектно-ориентированное программирование (ООП) с классами и методами, работу с файлами и обработку ошибок. Для полных новичков это занимает 2–3 месяца ежедневной практики.

Python for Everybody — отличная отправная точка для начинающих. Курс бесплатный, не требует опыта, а Чарльз Северанс объясняет идеи без лишних сложностей. Проходите все упражнения, набирая код вручную, а не копируя. При ошибках сначала пробуйте отладить самостоятельно пару минут, прежде чем искать ответы.

Дополните курс книгой Automate the Boring Stuff with Python от Ал Свейгарта. Она учит через реальные задачи: сортировку файлов, парсинг сайтов, работу с таблицами. Закончив оба ресурса, переходите к CS50's Introduction to Programming with Python от Гарварда. Задачи там сложнее и углубят понимание.

Тренируйтесь на HackerRank в разделе Python и задачах LeetCode, чтобы привыкнуть к типичным вызовам программирования.

Обзор ресурсов для изучения:

Параллельно освойте Git и контроль версий. Каждый проект размещайте в репозитории GitHub с нормальным README. Установите Git, зарегистрируйтесь на GitHub и изучите базовый процесс: инициализация репозитория, коммиты с понятными сообщениями, пуш изменений.

Создайте несколько проектов:

  • Консольное приложение для списка задач, сохраняющее их в файл.
  • Парсер сайтов, извлекающий данные с любимого ресурса.
  • Трекер бюджета, подсчитывающий и категоризирующий расходы.
  • Организатор файлов, автоматически сортирующий папку загрузок по типам.

Такие проекты помогут освоить работу с файлами, вводом от пользователя, обработку ошибок и правильную структуру кода. Цель — наработать навыки рабочего процесса: писать код, запускать, разбираться с ошибками, исправлять и доводить до конца.

Шаг 2: Ключевые навыки разработки ПО

Этот этап отличает тех, кто следует туториалам, от тех, кто строит системы. Инженерию ИИ можно представить как разработку ПО с добавленными компонентами ИИ. Нужно понимать устройство веб-приложений, проектирование API, выдерживающих нагрузку, хранение и извлечение данных из баз эффективно, тестирование кода, чтобы ловить баги до пользователей.

Что изучить:

  • Основы веб-разработки: HTTP, REST API, JSON.
  • Бэкенд-фреймворки вроде FastAPI или Flask.
  • Азы баз данных.
  • Управление окружениями с виртуальными средами и Docker для контейнеризации.
  • Тестирование с Pytest.
  • Проектирование и документирование API.

Тестирование критично, поскольку приложения ИИ тестировать сложнее обычного ПО. В традиционном коде проверяют точные выходы, в ИИ — паттерны или семантическое сходство. Освоение Pytest и test-driven development (TDD) упростит жизнь.

Начните с тестов для не-ИИ кода: проверка статус-кодов API, результатов запросов к БД, обработки граничных случаев.

Полезные ресурсы:

Постройте проекты:

  • REST API для простого блога с постами, комментариями и аутентификацией пользователей.
  • Дашборд погоды, получающий данные из внешнего API и хранящий историю.
  • Сервис сокращения URL с отслеживанием кликов.
  • Простая система управления запасами с отношениями в БД.

Эти задачи развивают мышление по API, схемам БД, обработке ошибок и аутентификации. Пока без ИИ, но навыки пригодятся при добавлении ИИ-компонентов.

Шаг 3: Основы ИИ и больших языковых моделей

Теперь можно переходить к ИИ. Эта фаза короче предыдущих благодаря крепкой базе. После шагов 1 и 2 использование API LLM окажется простым. Главное — понять устройство моделей для эффективного применения.

Начните с высокого уровня: LLM обучают на огромных объёмах текста, они предсказывают следующее слово в последовательности. Они не "знают" как люди, а распознают паттерны. Это объясняет сильные и слабые стороны.

Токены — базовая единица обработки LLM, модели имеют контекстное окно — объём текста для обработки за раз, в токенах. Токены важны из-за оплаты за них и необходимости управлять контекстом. Диалог с длинным документом, историей чата и инструкциями быстро заполнит окно.

Что изучить:

  • Как работают LLM на высоком уровне
  • Техники инженерии промтов
  • API ИИ вроде OpenAI, Anthropic, Google и open-source моделей
  • Подсчёт токенов и управление расходами
  • Параметры семплирования: temperature, top-p и другие

Ресурсы:

Постройте проекты (или похожие):

  • Консольный чат-бот с памятью разговора
  • Суммаризатор текста для статей разной длины
  • Генератор документации кода, объясняющий функции простым языком

На этом этапе контроль расходов становится ключевым. Вызовы API накапливаются быстро. Устанавливайте лимиты трат на аккаунтах. Для простых задач берите дешёвые модели, дорогие — только по необходимости.

Шаг 4: Системы retrieval-augmented generation и векторные базы данных

Retrieval-augmented generation (RAG) делает приложения ИИ полезными для конкретных областей. Без RAG LLM ограничены данными обучения и не отвечают на вопросы о внутренних документах компании, свежих событиях или проприетарной информации. RAG даёт модели доступ к любым данным — от тикетов поддержки до научных статей и документации.

Идея проста: превращать документы в эмбеддинги (числовые представления смысла), хранить в векторной БД, искать релевантные фрагменты по запросу и добавлять их в промт.

Реализация сложнее. Нужно уметь отвечать: как эффективно разбивать документы? Как обрабатывать таблицы, изображения или сложное форматирование? Как ранжировать тысячи фрагментов? Как оценивать полезность возвращаемой информации?

Фокус при создании RAG-приложений и пайплайнов:

Полезные ресурсы:

Векторные БД решают одну задачу — хранение и быстрый поиск похожих эмбеддингов, но различаются по функциям и производительности. Начните с Chroma — минимум настроек, работает локально. Позже перейдите на продвинутые варианты.

Создайте RAG-проекты:

  • Чат-бот для личных заметок и документов
  • Система Q&A для PDF с научными статьями
  • Поиск по документации open-source проекта
  • Ассистент для исследований, синтезирующий данные из нескольких статей

Частые проблемы RAG: неудачный чанкинг, нерелевантные результаты, пропуски информации, галлюцинации несмотря на контекст. Решения разные: улучшенный чанкинг, гибридный поиск, строгие промты с акцентом на предоставленные данные.

Шаг 5: Агентный ИИ и использование инструментов

Агенты — следующий уровень систем ИИ. Вместо одиночных запросов они планируют многошаговые задачи, используют инструменты для сбора данных или действий, корректируют на основе результатов.

Суть проста: дать модели доступ к инструментам (функциям для вызова), позволить выбрать инструменты и аргументы, выполнить их, вернуть результаты модели и продолжить до завершения. Сложности в обработке ошибок, предотвращении зацикливаний, контроле расходов при множестве вызовов API, создании полезных инструментов.

Использование инструментов (function calling) — основа. Определяете функции с описаниями действий и параметров. Модель анализирует и возвращает структурированные вызовы. Код выполняет и отдаёт результаты. Это позволяет моделям искать в вебе, запрашивать БД, считать, слать email, создавать события в календаре, взаимодействовать с API.

Для доступа LLM к внешним источникам и инструментам строят интеграции. Можно изучить Model Context Protocol (MCP), стандартизирующий процесс, и создать MCP-серверы для приложений.

Что изучить:

  • Паттерны function calling или tool use
  • Агентные паттерны дизайна вроде ReAct, Plan-and-Execute, Reflection
  • Системы памяти для агентов (кратко- и долгосрочная)
  • Создание и интеграция инструментов
  • Обработка ошибок и логика повторов для агентов

Память важна для эффективных агентов. Краткосрочная — история чата и недавние действия. Долгосрочная — предпочтения пользователя, прошлые решения, выученные паттерны. Некоторые агенты хранят воспоминания в векторных БД, другие — в графах знаний. Простой способ — периодическое суммирование истории. Продвинутые используют отдельные слои управления памятью.

Обработка ошибок усложняется: неверные вызовы инструментов, ошибки API, зацикливания, превышение бюджета. Нужны таймауты против бесконечных циклов, повторы с экспоненциальной задержкой, валидация вызовов, учёт расходов, запасные поведения.

Полезные ресурсы:

Постройте проекты:

  • Агент для исследований с несколькими поисковиками и синтезом результатов
  • Агент анализа данных, пишущий и выполняющий Python-код для датасетов
  • Агент поддержки клиентов с доступом к базе знаний, истории заказов и возвратам
  • Многоагентная система, где специализированные агенты сотрудничают над задачами исследований

Шаг 6: Производственные системы и LLMOps

Запуск приложений ИИ в производство требует иных навыков, чем прототипы. Нужен мониторинг сбоев, фреймворки оценки для регрессов качества, контроль версий промтов и моделей, учёт расходов против перерасходов, пайплайны развёртывания для безопасных обновлений. Здесь проявляются основы разработки ПО.

Фокус на:

  • Версионирование и управление промтами
  • Логирование и наблюдаемость для систем ИИ
  • Фреймворки и метрики оценки
  • A/B-тестирование промтов и моделей
  • Ограничение скорости, обработка ошибок, стратегии кэширования
  • Развёртывание на облачных платформах
  • Инструменты мониторинга вроде LangSmith

Фреймворки оценки измеряют качество системно. Для классификации — точность, precision, recall. Для генерации — семантическое сходство с эталонами, фактическая точность, релевантность, coherentность. Некоторые команды используют LLM для оценки: передают ответ другой модели с инструкцией по рейтингу. Другие — человеческие оценки с рубриками. Лучше комбинировать.

A/B-тестирование для ИИ хитрее традиционного. Нельзя просто мерить клики. Определяйте метрики успеха тщательно, проводите эксперименты достаточно долго для данных.

Ресурсы:

Постройте проекты:

  • Добавьте полное логирование к прошлому проекту RAG или агента
  • Создайте набор оценок качества на тестовом датасете
  • Систему управления промтами с версиями и A/B-тестами
  • Разверните приложение ИИ с мониторингом, трекингом ошибок и аналитикой использования

Ограничение скорости контролирует расходы. Введите лимиты на вызовы API по пользователям, суточные или часовые квоты, экспоненциальную задержку при превышении, уровни для бесплатных и платных. Отслеживайте в БД, отклоняйте превышения. Это защищает бюджет и доступность приложения.

Шаг 7: Продвинутые темы для постоянного развития

С крепкими основами специализация зависит от интересов и задач. Сфера ИИ развивается стремительно, так что учиться нужно непрерывно. Новые модели, методы, инструменты появляются регулярно. Ключ — сильная база для быстрого освоения новинок.

Безопасность ИИ и alignment важны даже для разработчиков приложений. Защищайтесь от prompt injection, когда пользователи заставляют модель игнорировать инструкции. Другие риски: jailbreaking для обхода ограничений, утечки данных из обучения или других пользователей, предвзятые или вредные выходы.

Внедряйте валидацию ввода, фильтры вывода, регулярные тесты безопасности, процедуры эскалации инцидентов.

Итоги и следующие шаги

Освоив основы и собрав солидное портфолио проектов, начинайте подаваться на вакансии. Роль инженера ИИ новая, компании ещё уточняют требования. Ищите позиции в ИИ-стартапах, фирмах с внутренними ИИ-инструментами, консалтинге для внедрения ИИ, на фриланс-платформах для опыта и портфолио.

ИИ-стартапы охотно берут перспективных, поскольку растут быстро и нуждаются в тех, кто может быстро запускать. Формальных вакансий может не быть, так что пишите напрямую, показывая интерес к продукту и конкретные идеи вклада. Фриланс ускоряет портфолио и учит оценивать задачи, управлять ожиданиями клиентов, работать под давлением.

Горячее

Загружаем популярные статьи...