Мрієте збудувати успішну кар'єру в ШІ-індустрії? Фахівці Grammarly, MacPaw, SQUAD і не тільки розповідають, на що варто звернути увагу і де вчитися

Шлях до AI сьогодні помітно відрізняється від того, що був 10-15 років тому. Темп змін і кількість інструментів створюють абсолютно нове середовище для старту.

Зараз junior спеціалісту важливо поєднувати фундаментальні знання, практичні навички та вміння швидко адаптуватися до нових інструментів і моделей.

Чи є ще сенс стартувати в АІ зараз

Однозначно так. AI поки залишається сферою без чітких освітніх «шляхів». Однак факт очевидний: попит на інженерів, здатних поєднувати технічну експертизу і практичне розуміння завдань бізнесу, зростає швидше, ніж з’являються нові LLM-моделі. Прогнозується, що глобальний ринок AI досягне $800 мільярдів до 2030 року, що відображає його швидке впровадження в різні галузі та повсякденне життя. 

Для тих, хто тільки розглядає кар'єру в AI — зараз найкращий час. Індустрія знаходиться на стадії активного становлення, і кожен новий спеціаліст може вплинути на те, як технології працюватимуть у реальних продуктах та системах.

З чого варто почати шлях у сфері АІ

При всьому розмаїтті стартових точок, досвідчені інженери впевнені в головному: теоретичні знання без практичного застосування залишаються просто красивими концепціями на папері. Професійні навички формуються в процесі роботи над реальними завданнями, де доводиться мати справу з неструктурованими даними, обмеженими часовими рамками та конкретними бізнес-вимогами.

Олександр Романко, Associate Director в SS&C Technologies Canada і викладач Університету Торонто, переконаний, що найважливіший аспект — усвідомленість вибору. «Починати варто з того чи є АІ вашим призванням. Якщо ви впевнені що так, то з вміння розв’язувати практичні задачі за допомогою АІ алгоритмів та прийняття рішень на основі результатів моделювання. Розуміння математики АІ, алгоритмів, валідації результатів розрахунків (код для розрахунків в більшості випадків генерується АІ), валідації і впровадження результатів моделювання, теж стануть у пригоді», — каже він.

Володимир Кубицький, Director of AI в MacPaw, дивиться на старт з іншого боку: без фундаменту не обійтися. «Я б точно радив починати з базових фундаментальних речей — хоча б лінійна алгебра і базовий матаналіз, щоб розуміти похідні й матриці. Це просто той ґрунт, який необхідний для того, щоб рухатись далі», — підкреслює він.

Кубицький рекомендує брати участь у змаганнях на Kaggle паралельно з вивченням курсів на Coursera: «Це відразу дає відчуття чогось більш реального, ніж синтетичного. І дає розуміння про неідеальність умов, у яких буде відбуватися справжня робота».

Мар’яна Романишин, Area Tech Lead і Computational Linguist в Grammarly, додає, що вчитися потрібно через маленькі, але конкретні проєкти: «Ви обираєте проблему, яку можна вирішити за допомогою АІ. Це може бути як власна ідея, так і вже наявне рішення, яке ви спробуєте відтворити чи покращити, — важливо, щоб ця задача вас захоплювала та мотивувала. Поки ви опановуєте сферу АІ, ви будуєте базове примітивне рішення для обраної проблеми, досліджуєте схожі/наявні рішення, збираєте дані, будуєте метрики й ітеративно вдосконалюєте власну реалізацію, застосовуючи здобуті знання та навички».

Такий підхід дасть не тільки знання, але й власний досвід зі складнощами, що довелося подолати. Саме це потім цінують роботодавці. Окремий акцент Романишин робить на спільноті: ставити питання, шукати менторів і бути частиною професійного середовища не менш важливо, ніж працювати поодинці.

У підсумку вимальовується цілісна картина: хтось починає з менторів і мініпроєктів, хтось — з математики і змагальних платформ, хтось — з внутрішнього вибору. Усі три підходи складаються в практичну формулу: фундаментальні знання + багато практики + свідомий вибір професії.

Курси та тренінги, що допоможуть AI-інженеру для швидкого зростання

Олександра Богуславська, СЕО & Founder в Data Science UA дає конкретні рекомендації для тих, хто любить чіткий план: 

1. Для створення базового фундатенту з машинного навчання — Andrew Ng: він допоможе поєднати математику, інтуїцію та методологію, аби створити цілісну картину знань.
2. Спеціалізація від DeepLearning.AI по глибинному навчанню, щоб отримати сучасні практики й відчути компроміси між якістю і швидкістю.
3. Практичний інженерний курс, який охоплює повністю сферу від розробки моделі до її впровадження у виробництво (на зразок Full Stack Deep Learning або fast.ai), щоб розуміти, як АІ-моделі працюють в реальному житті.

Денис Лазаренко, Applied Science Manager в SQUAD  також відзначає курси від Andrew Ng і додає ще одну цікаву платформу: Stanford CS231n: Deep Learning for Computer Vision. «Це must-have для тих, хто хоче стати сильним у computer vision. Курс допомагає зрозуміти архітектури нейронних мереж та їхнє застосування на практиці», — каже він.

Володимир Кубицький радить не обмежуватися конкретними назвами, а будувати свій навчальний маршрут за допомогою інструментів, які дають самі технології.  «У кожного свій шлях, і тут Generative AI може стати навігатором. Сплануйте свій шлях по програмам, курсам і тренінгам на основі АІ-агентів, які допоможуть вам вибрати навчання тих навичок, які потрібні на ринку праці зараз і будуть потрібні в майбутньому».

Три ключових навички, що вирізняють AI-інженера на ринку

Олександр Романко робить акцент на поєднанні технічних і бізнес-компетенцій. «Розуміння того, що ви моделюєте за допомогою АІ, розуміння алгоритмів АІ, вміння валідувати результати моделювання і впроваджувати їх в практику. Крім технічних навичок — бізнесові софт скіли такі як: problem solving, creative thinking, management skills, MLOps».

Олександра Богуславська поділилась тим, на що її IT-рекрутингове агентство звертає увагу при виборі кандидатів:

1. Швидкість аналізу нових підходів. Уміти за 1–2 години розкласти новий підхід на припущення, вимоги до даних, обчислювальну вартість і можливі типи помилок, сформулювати кілька гіпотез і підтвердити або спростувати їх мінімальними експериментами.
2. Системний підхід до проблем. Замість локального усунення симптомів — системно будувати зрізи за даними, досліджувати граничні кейси, розширювати пайплайн логами, метриками і профайлінгом, забезпечувати відтворюваність, щоб чітко назвати джерело проблеми.
3. Перетворення інсайтів в поліпшення. Мало знайти проблему, потрібно вміти трансформувати розуміння в конкретні кроки щодо поліпшення системи.

На думку Кубицького, для AI-лідерів характерні наступні риси:

1. Вміння швидко розібратись у чомусь новому. В AI все змінюється щотижня, і коли ти справді в темі — не чекаєш, поки хтось піде розбереться і розкладе все по поличках: береш читаєш, пробуєш, запускаєш, тестуєш руками — формуєш свою думку і досвід
2. Зробити так, щоб воно працювало. Не ідеально, не красиво, а просто — працювало, бо дані завжди криві, якщо вони взагалі є, задача не до кінця зрозуміла, часу — обмаль і тут важливо не застрягати, а довести до результату, хай навіть у кілька ітерацій і не ідеального, але результату
3. Баланс між точністю і практичністю. В AI завжди щось доводиться обирати: або точніше, або швидше, або менше і тут важливо не ганятись за найкращими метриками просто так, а розуміти: «Що саме треба цим користувачам у цьому продукті?»: інколи це швидкість ціною якості, інколи — геть навпаки.

AI-інженер майбутнього: хто він? 

АІ розвивається настільки швидко, що п’ятирічні прогнози здаються фантастикою, проте основні тенденції вже помітні. Згідно з дослідженням McKinsey, використання AI в організаціях збільшилося з 55% у 2023 році до 78% у 2024 році. При цьому більшість організацій використовують AI в декількох бізнес-функціях, таких як IT, маркетинг, продажі та розробка продуктів. 

На думку Олександри Богуславської за 5 років «AI-інженер» еволюціонує в системного інженера АІ. Це означає зсув від «підбору архітектури» до проєктування цілісних рішень з готових моделей, інструментів і сервісів. Водночас галузь чекає стандартизація оцінки, жорсткіше регулювання, енергетичні та вартісні обмеження. Як наслідок — постійний пошук компромісів між різними вимогами.

Мар’яна Романишин підкреслює: «Робити прогнози — це дуже невдячна справа, тим більше на 5 років уперед. Тому краще скажу, що я б хотіла побачити у сфері NLP у найближчі 5 років:

• великі мовні моделі для національних мов, адаптовані до культурно-історичного контексту; 
• значний прогрес у виявленні дезінформації;
• інтеграцію АІ в освітні процеси: АІ-репетитора, адаптований до мови, предмету та рівня знань дитини, 
• генерацію тестів для самоперевірки, розвиток критичного мислення та навичок самоосвіти через АІ тощо. У АІ-інженерів ще точно дуже багато роботи».

Денис Лазаренко відзначає, що наразі вже видно зростання можливостей великих мовних моделей (LLM), яке змінює саму роль AI-інженера. Все більше значення матиме вміння ефективно користуватися AI-інструментами: делегувати моделям рутинні завдання, а свій час спрямовувати на інтеграцію систем, роботу з продуктом і створення цінності для користувачів. По суті, кожен AI-інженер стає трішки product manager.

Водночас технічна база нікуди не зникає. Знання програмування й алгоритмів потрібне, щоб критично оцінювати результати моделей, виявляти «галюцинації» чи некоректний код.

Ще один напрям — посилення ролі MLOps. Якщо створити модель стає простіше, то побудувати надійну, безпечну й масштабовану інфраструктуру — складніше. І саме тут попит на інженерів буде тільки зростати.