Рынок хочет AI-инженера, но какого?

Рынок хочет AI-инженера, но какого? ❓ #КакТамРынок На HH и в Telegram-каналах с вакансиями легко увидеть набор ролей (LLM Engineer, AI Engineer, ML Engineer...). Названия разные, а в требованиях одно и то же. Компании открывают позиции, потому что "надо внедрять ИИ", только, что именно должен делать этот человек, формулируют размыто. В чем разница? Есть ML-инженер — он строит и обучает модели, работает с архитектурами, понимает математику под капотом. Это узкая и глубокая специализация. А есть AI-инженер в том смысле, в котором его чаще всего ищут сегодня: разработчик с сильной бэкенд-базой, который умеет применять LLM в реальных системах. Встраивать их в продукт так, чтобы это работало в продакшене. Принципиально разные люди. Что рынок ждет от второго? ✅ Умение писать чистый код, тесты и поддерживаемые сервисы ✅ Базовое понимание LLM (токены, контекст, temperature, ограничения по длине) ✅ Умение отлаживать качество (проблема в данных, retrieval, prompt, tool use или модели) ✅ И главное — умение доводить систему до продакшена Плюс то, что в вакансиях почти никогда не пишут, но проверяют на практике: понимание того, где ИИ не нужен . Человек, который тянется к LLM как к молотку и везде видит гвозди — дорогая проблема. Почему так сложно такого нанять? Количество вакансий, требующих навыков работы с ИИ, выросло с 55 в январе 2021 года до почти 10 000 к маю 2025 года. Наиболее заметный рост начался в начале 2023 года (совпадает с широким распространением ChatGPT), и останавливаться он пока явно не собирается. Так что спрос огромный, а четкого портрета роли до сих пор нет. Рынок еще не договорился, поэтому каждая компания собирает его под себя, и это, пожалуй, правильный подход.