Никогда не любил название Machine Learning Engineer, куда милее сердцу Data Sceintist — потому что оно напоминает о том что ключ к результату — данные.
Сейчас все переквалифицировались в
Однако, как дело доходит до внедрения агентов и мультиагентных систем, на мой, взгляд пугающе редко поднимается тема о переработке инфраструктуры данных — для агентов все же нужны не таблички с текущим состоянием или витрины агрегатов или счетчики в онлайне — а факты, намерения, источники и надежность этих знаний, а также, например, противоречия.
Подробно порассуждал о том, какие новые требования к дата-инфраструктуре возникают, и вариантах ее реализации в самом популярном (кмк) отечественном банковском журнале.
Кстати, приглашаю к дискуссии желающих на секцию «Технологии и практики разработки промышленных Gen AI систем» конференции DataFusion 9 апреля, 16.00-17.10
Кому лень читать статью — посмотрите хотя бы на одну из платформ для хранения знаний в эпоху агентов.
PS А в том же номере в том же разделе крутая статья-обзор Александра Геннадиевича о применении LLM в рисках.