AI Engineer — не переименованный ML-инженер и не разработчик с доступом к API LLM. Это самостоятельная дисциплина со своим мышлением и метриками

Глубокий разбор о том, чем прикладной слой отличается от модельного, почему собрать демо занимает пять минут, а сделать систему надёжной становится полноценной работой, и какие четыре навыка западные работодатели выделяют в отдельную роль.

ML-инженер живёт в модельном слое: датасеты, обучение, архитектура. AI Engineer берёт готовую модель и превращает её в продукт. Разница сидит не в коде, а в слое ответственности. Цикл сборки, оценки и улучшения не заканчивается никогда, и главная сложность в том, чтобы выбрать правильные метрики качества.

RAG, evals, агенты и продакшен-деплой: навыки, которые встречаются в вакансиях снова и снова. Разбираем, что из этого реально нужно и почему в России эта специальность только набирает обороты.