Чому вакансія AI Engineer включає в себе як мінімум 3 різні професії?

Якщо ви за останній місяць заходили на DOU, LinkedIn або djinni, то, напевно, помітили, що під одним і тим самим заголовком «AI Engineer» різні компанії шукають абсолютно різних людей.

В одній вакансії від вас вимагають глибоких знань з математики, навчання LLM з нуля, а в іншій – створення AI-агентів через API, знання Docker та оптимізацію запитів до БД.

Як знайти те, що потрібно саме вам?

По факту поняття AI Engineer фактично розділилося на 3 різні ролі:

1️⃣ AI Engineer, як Software Engineer

Тут компанія бере готові рішення (OpenAI, Anthropic, Llama) і вбудовує їх у свій продукт. Основна робота зводиться до бекенду, мікросервісів, RAG-архітектур, векторних баз даних та оптимізації затримок чи вартості API. Це варіант для розробників, яким цікаво працювати з AI без занурення в навчання нейромереж.

2️⃣ AI Engineer, як ML/LLM Specialist

Цей напрям стосується навчання власних моделей або глибокої кастомізації open-source рішень для FinTech, DefTech чи медицини. Тут потрібні Fine-tuning, RLHF, Quantization, оптимізація GPU-пам’яті та робота з наборами даних. Варіант підходить фахівцям із сильною математичною та ML-базою для R&D-завдань.

3️⃣ AI Product Engineer

Фокус робиться на створенні складних AI-агентів, мультимодальних систем та автоматизації бізнес-процесів. Основна робота ведеться з фреймворками LangChain, LlamaIndex, CrewAI, Function Calling та оцінкою якості.

Тож, як бачите, орієнтуватись лише на назву вакансії не варто))

Якщо ви досі не знаєте, який шлях обрати під свій попередній досвід – пишіть ➕ у коментарях 👇

Моя команда безкоштовно проконсультує вас і допоможе розібратися, які навички потрібні для вашої цілі 🔥