Как из фронтендера стать AI-инженером

Термин "AI-инженер" я подсмотрел в роадмапе AI-инженера, ссылкой на который недавно делился Саня Стародубцев.

Я ведь недавно и сам перешёл из фронтенд-разработки в разработку AI-агентов, поэтому мне стало интересно, стал ли я AI-инженером? Мой собственный опыт "переквалификации" не совсем ложится на эту дорожную карту. Есть ещё один роадмап, вот этот, но там порядок тоже не совсем такой, как у меня. В общем, решил поделиться здесь своей альтернативной версией)

Пререквизиты
Опыт работы с бэкендом всё-таки понадобится. Одной фронтенд-экспертизы явно будет недостаточно. Работать с API нейросетей скорее всего придётся с бэкенда. С фронта тоже можно, конечно, но в этом есть большой риск утечки вашего API-ключа.
Благо у нас, JavaScript-разработчиков, с этим проблем нет))

Впоследствии, конечно, нужно будет углубляться в бэкенд-разработку и заполнять пробелы, если они есть. Но для старта вполне достаточно умения развернуть сервер на Node.js.

Нужен ли ML?
Здесь ситуация чем-то напоминает необходимость изучения алгоритмов для junior-фронтендера в 2019 году. Вызвать API DeepSeek можно и без знания линейной алгебры. Но я бы всё-таки порекомендовал хотя бы в фоне изучить этот бесплатный вводный курс по ML от Google. Очень поможет снять розовые очки и демистифицировать работу самих LLM.

Пишем чат-бота
Прям сразу. На практике разбираться будет проще всего. У меня всё началось с телеграм-бота, и я всем советую начинать с простых текстовых чат-ботов. Для этого придётся изучить работу с текстовыми сообщениями в OpenAI API или DeepSeek API. Лично я рекомендую начать с руководства GigaChat API, т.к. оно на русском языке, а многие концепции у разных моделей очень схожие. Бесплатных токенов за регистрацию в GigaChat API будет более чем достаточно для старта.

Учим чат-бота выполнять функции
Их ещё называют tools. Об этом у меня тоже был пост и примеры кода к нему на JS и на Python. Они нарочно очень простые. У GigaChat тоже есть статья с примерами. А если хочется чего-то совсем запутанного, можно взять шаблон чат-бота из Vercel AI SDK в качестве референса.

Векторные хранилища и RAG
Про векторы есть отличная глава в упомянутом мной выше курсе от Google. В роадмапе AI-инженера, кстати, тоже неплохие ссылки по этой теме в разделах Embeddings и RAG.

Фреймворки
Лично я пока продолжаю погружаться в LangChain. Я уже трижды выступил с докладом про этот фреймворк (в последний раз — на MoscowJS), выпустил два поста с ответами на вопросы (раз, два) и всё ещё не погрузился до конца))
По этому фреймворку есть миллиард примеров от моих коллег из GigaChain: есть примеры на Python, JavaScript и даже на Java. А от создателей LangChain есть кайфовый видеокурс по LangGraph. Он на английском, но его легко смотреть, даже не зная Python и не зная LangChain.

Источники новостей и апдейтов
Очень удобно получать новости с конференций вроде нашего недавнего BigTechNight или с HolyJS, где я тоже скоро буду выступать. Или c разделов на Reddit о тех инструментах, которые вы используете (я, например, читаю в основном про LangChain). Ещё есть Matt Pocock, который параллельно с нами перешёл из TypeScript гуру в гуру нейросетей, выпускает неплохие статьи и видео. Громкие новости об обновлениях у моделей OpenAI / Anthropic / DeepSeek и т.д. всё равно не удастся пропустить. Остальные рандомные новости из соцсетей, кстати, наоборот стараюсь фильтровать: в X что ни пост — так очередная технореволюция)) Хотя, возможно, кто-нибудь в комментариях тоже поделится неплохими источниками информации)