Поиск и отбор ИИ-инженеров
Смотрю не на знание модных инструментов, а на способность довести задачу до результата: разобраться в данных, собрать прототип, проверить и объяснить.
ИИ-направление 62IT · Рязань
Андрей
Новиков
Куратор ИИ-инженеров
Ращу инженеров, которые умеют внедрять искусственный интеллект в работу: от разбора данных и прототипа до предсказуемой системы в продакшене.
Собираю методику, стандарты качества и практику — чтобы результат не зависел от одного человека и одной удачной демонстрации.
01
ИИ-инженер — это не про промпты
Инструменты меняются каждые полгода, а способность разобраться в задаче, данных и ограничениях — нет. Поэтому учу инженеров сначала понимать процесс и данные, а потом выбирать модель и подход.
Куратор нужен не для контроля, а для темпа: чтобы человек не застревал на неделю в одном вопросе, получал ревью и видел, как выглядит готовое решение.
Результат — команда, которая сама доводит ИИ-задачу от идеи до работающей системы, и методика, которую можно передать дальше.
02
Чем занимаюсь
Шесть направлений — от отбора людей до сопровождения решений в работе.
Программа роста
Практический курс по ИИ-инженерии: модели и их ограничения, работа с данными, RAG, оценка качества. Без «магии» и без курсов ради сертификата.
Проекты под наставничеством
Инженер растёт на реальных задачах: сначала разбор вместе, потом самостоятельная работа с ревью на каждом этапе.
Методики и регламенты
Единые подходы: как выбирать модель, как готовить данные, как оценивать качество ответа, что считать готовым решением.
Ревью и приёмка
Проверяю решения до сдачи: тестовые наборы, замеры, разбор ошибок. ИИ-система должна быть предсказуемой, а не «иногда работает».
Сопровождение в работе
Остаюсь рядом после запуска: помогаю разбирать инциденты, дообучать, переводить решение на новые данные и масштабировать.
03
С каких задач можно начать
Небольшой участок, на котором видно пользу — дальше расширяем.
Аудит ИИ-возможностей
Смотрю процессы и данные: где ИИ даст эффект, а где это будет дорогая игрушка. На выходе — приоритеты и оценка.
Пилот на одном процессе
Один участок, реальные данные, измеримый результат за несколько недель — вместо годовой стратегии на слайдах.
Обучение команды
Программа под ваших инженеров: от базовой грамотности до самостоятельного ведения ИИ-проектов.
Наставничество для инженера
Индивидуальная работа: разбор задач, ревью решений, план роста на 2–3 месяца.
04
Инженерная основа
ИИ-решение — это не только модель. Нужны данные, интеграции и ответственность за результат.
Модели
LLM, эмбеддинги, классификация, OCR и распознавание речи — с пониманием ограничений.
Данные
Подготовка корпусов, разметка, векторные базы, качество и актуальность источников.
Интеграции
API, RAG-контуры, боты и автоматизации, встраивание ИИ в существующие системы.
Ответственность
Приватность, безопасность промптов, журналирование и понятные границы применения.
05
Как проходит работа
Четыре шага: от диагностики до передачи практики команде.
Диагностика
Разбираем процессы, данные и цели. Определяем, где ИИ реально окупается.
Программа
Собираю план: какие инженеры, какие навыки, какие проекты и в каком порядке.
Практика
Инженеры работают на реальных задачах с ревью и разбором ошибок.
Сопровождение
Замеряю результат, дообучаю команду, передаю регламенты и документацию.
06
Когда стоит обратиться
Три ситуации, в которых куратор экономит больше, чем стоит.
Нужны ИИ-инженеры, а рынок пустНайти готового специалиста сложно и дорого. Быстрее вырастить своих — на своей предметной области.
ИИ внедряют хаотичноКаждый делает по-своему, результаты не сравнить, ошибки повторяются. Нужны стандарты и куратор.
Есть пилот, но нет системыОдин удачный эксперимент не превращается в рабочий процесс. Нужен человек, который выстроит практику.
07
Стек
Инструменты, с которыми работаем и которым учим.
Обсудим задачу?
Расскажите, что хотите внедрить или кого нужно вырастить в команде. Отвечу в течение рабочего дня и предложу, с чего начать.
ИИвнедрение и обучение
6направлений работы
2–3 мес.до самостоятельного инженера