Знание ai-инструментов и ллмок превратили из отдельного навыка в надстройку над обычной профессией

Знание ai-инструментов и ллмок превратили из отдельного навыка в надстройку над обычной профессией Посмотрел свежие выдачи по вакансиям на онлайн досках за последнюю неделю . Там ищут старшего ML-разработчика агентов для Алисы, Python-разработчика, MLOps-инженера, системного аналитика, AI Product Manager, CX/UX-исследователя, специалиста по безопасности и тд. Во всех вакансиях в разных ипостасях требуют знание ИИ. AI-инструменты и вайбкод постепенно становятся базовыми навыками почти для любой позиции в IT. Продакту теперь полезно самому собрать прототип, проверить гипотезу и автоматизировать часть аналитики. Аналитику - быстрее писать SQL, исследовать данные и находить аномалии. Разработчику - генерировать черновики кода, тесты и документацию. Дизайнеру и исследователю - собирать концепты, обрабатывать интервью и быстрее проверять сценарии. На данный момент, очевидно, если два кандидата одинаково хорошо знают свою основную профессию, преимущество получит тот, кто может с помощью AI быстрее работать : собрать MVP, проверить идею или убрать несколько часов ручной работы. Нужно понимать промптинг, контекст, ограничения моделей, работу с API, RAG и агентами, а главное - уметь показать и рассказать реальный кейс применения. Что именно вы ускорили, автоматизировали или улучшили и как проверили качество результата . Поэтому учите AI поверх своей основной профессии. Не вместо продуктовой аналитики, разработки, ML или дизайна, а вместе с ними. Если знания пока собраны кусками, в менторстве составим индивидуальный роадмап под вашу роль и требования рынка. По всем вопросам 💬 @p3P3V14d01