за последние 2-3 года AI стал отдельной частью продукта, разработки, аналитики и go-to-market, а вместе с этим начали меняться и сами роли. по данным PwC, навыки в профессиях, сильнее затронутых AI, сейчас меняются более чем в 2 раза быстрее, а вакансии с AI skills растут почти в 8 раз быстрее общего рынка
поэтому если вы смотрите для себя на новые AI-вакансии, я бы сначала сравнивала задачи: что из этого вы уже делаете сейчас, где AI уже появился в вашей работе и какой опыт можно перенести в новую роль.
глобально видны такие направления новых позиций:
1. AI Engineer
чаще всего сюда переходят из Backend, ML Engineer, Data Scientist или Software Engineer. если вы уже интегрировали модели в продукт, работали с inference или запускали AI-features, часть опыта под такую роль у вас уже есть.
что из вашего опыта сейчас уже релевантно:
• Python
• APIs и backend
• ML или data pipelines
• LLM integrations
• RAG, evals, agents
• production monitoring
2. Product Engineer
сюда часто переходят Frontend, Full-stack и Software Engineers, которым уже близка продуктовая часть работы. в такой роли от инженера ждут способности быстро пройти путь от customer problem до работающего решения и принимать больше продуктовых решений самостоятельно.
важнее всего опыт, где вы:
• общались с пользователями
• быстро делали prototypes
• принимали product decisions
• запускали features end-to-end
• работали с AI coding tools и agents
3. AI Product Manager или же Product AI
самый понятный переход здесь: из Product Manager, Growth PM или Data Product Manager.
важен прошлый опыт в:
• запуск AI-функций
• работа с ML или data teams
• определение use cases
• выбор между build и buy
• работа с quality metrics, latency и cost
• тестирование влияния AI на пользовательский сценарий
если вы уже отвечали за продуктовые решения вокруг AI, вам важно показать не факт использования технологии, а то, какую проблему пользователя или бизнеса вы через неё решали
4. DevRel в AI
частые исходные роли: Developer Advocate, Engineer, Solutions Engineer, Technical Content.
релевантный опыт:
• workshops и выступления
• документация и tutorials
• demos
• developer community
• помощь разработчикам с API и интеграциями
здесь особенно ценится сочетание технического понимания и способности объяснить сложный продукт так, чтобы разработчики могли начать им пользоваться.
5. Business и BI AI Analyst
сюда ближе всего переходить из Business Analyst, BI Analyst или Data Analyst. если вы уже используете AI для анализа, автоматизации или подготовки insights, это тоже может стать частью опыта под новую роль.
что уже может быть релевантно:
• SQL и BI
• автоматизация отчётности
• анализ больших массивов данных
• AI-assisted research
• внутренние workflows
• перевод бизнес-запроса в аналитику и решения
такие переходы начинаются внутри текущих ролей, с того, что AI становится новой частью уже знакомой вам работы
#роли #карьера #позиционирование