AI Engineer у сучасному технологічному стеку: трансформація процесів розробки програмного забезпечення

Штучний інтелект (ШІ) вже не просто модне слово, а рушійна сила, що змінює саму суть розробки програм. Згадайте, як стрімко розвиваються великі мовні моделі (LLM) або скільки коштів інвестує Microsoft у свої AI-сервіси. Цей шалений темп породив нові можливості та окремі, унікальні технічні ролі, без яких сучасний проєкт важко уявити. Фокус змістився: тепер важливо не лише писати код, а «конструювати поведінку» інтелектуальних систем.

AI Engineer: хто він і що робить?

АІ інженер – не просто той, кому доступна розробка штучного інтелекту. Це спеціаліст на перетині науки про дані, програмування та системної архітектури. Його головна місія – інтегрувати можливості ШІ в реальні продукти. Він має чітко знати, що може штучний інтелект, та вміти використати це з користю для команди.

Його основні задачі охоплюють:

• Проєктування та інтеграцію LLM. Це включає вибір відповідної моделі, її доналаштування та вбудовування в загальну архітектуру застосунку.
• Роботу з векторними базами даних. Для ефективного пошуку та обробки інформації, необхідної для роботи AI, використовуються спеціалізовані бази.
• Спостереження за продуктивністю моделей. Це постійний моніторинг того, як працює штучний інтелект у реальних умовах, аби він завжди давав найкращі результати.
• Використання інструментів. Серед найкращих AI інструментів для програмістів – LangChain, Pinecone, OpenAI API, а також embedding pipelines (вбудовування конвеєрів).
• Прототипування AI-застосунків. AI інженер не лише знає, що таке штучний інтелект, а й вміє швидко створювати робочі прототипи навіть для високонавантажених систем.

Чим AI Engineer відрізняється від ML Engineer? Останній більше сфокусований на створенні та навчанні самих моделей, тоді як AI інженер – на їхній інтеграції та застосуванні в продукті. Йому підвладна розробка ШІ в межах конкретного програмного рішення. Він шукає відповідь на запитання, як створити штучний інтелект.

Зміна технічної архітектури ПЗ з появою AI

Сучасна AI-first архітектура має інший вигляд, ніж раніше. Тепер це не лише набір мікросервісів, а складна взаємодія, де мовні моделі стають повноцінними учасниками.

Наприклад, mazyaryousefinia/python-rag – проста, але потужна RAG-система на Python з OpenAI. Містить чітку структуру проєкту з модулями для завантаження документів, обробки тексту та механізму пошуку. Вона допомагає створити систему відповідей на запитання на базі ШІ, яка використовує ваші власні документи як контекст. Ось приклад її застосування в роботі та як задати питання штучному інтелекту:

from src.rag_system import RAGSystem

# Initialize the RAG system
rag = RAGSystem()

# Ask a question
question = "What was the answer to the guardian’s riddle, and how did it help Kai?"
answer = rag.answer_question(question)
print(answer)

 

Можливості:

• Приймає та опрацьовує текстові матеріали.
• Ділить текст на логічні частини.
• Працює з векторними представленнями OpenAI.
• Знаходить інформацію за схожістю.
• Має простий та зрозумілий інтерфейс для RAG.
• Дозволяє адаптувати розмір текстових частин та налаштування пошуку.

При створенні подібних платформ проявляється роль AI engineer як архітектора ШІ-прошарку. Він відповідає за те, щоб програми штучного інтелекту функціонували гармонійно всередині загальної системи.

AI Engineer та інші технічні ролі: симфонія співпраці

AI software development відбувається за участі спеціалістів:

• DevOps / MLOps. Вони опікуються GPU-оркестрацією, деплоєм моделей (розгортанням на серверах) та логуванням. По суті, забезпечують «життєдіяльність» програм ШІ.
• QA-інженери. Завдання спеціаліста з тестування LLM — не лише виявити фактичні помилки (галюцинації), а й перевірити, чи відповідає відповідь бізнес-логіці, чи враховано контекст задачі, цілі користувача та вимоги домену. Що може АІ штучний інтелект відповісти, і чи це те, що потрібно?
• Backend-розробники. Вони створюють API-шари, які є мостом між логікою моделі та бізнес-процесами.
• Продуктова команда. Їм доводиться освоювати нові підходи, такі як prompt logic – мистецтво формулювати запити до моделі так, щоб отримати потрібний результат.

Якщо раніше продуктова команда вирішувала, що саме повинен робити функціонал (наприклад, «відобразити список товарів»), то тепер їй доводиться визначати, як AI має себе поводити та що «відповідати» у певних ситуаціях. Це вимагає зовсім іншого типу мислення.

Специфіка роботи з prompt logic:

1. «Проєктування» поведінки AI.
2. Розробка промптів як фіча.
3. Використання контексту та даних.
4. Співпраця з технічною командою, щоб розуміти обмеження моделей.
5. Моніторинг та аналіз.

Чому це важливо? Ефективна робота з prompt logic дозволяє продуктовій команді:

• Гнучко адаптувати AI.
• Підвищувати якість використання штучного інтелекту.
• Розкривати потенціал LLM.

Зараз AI Engineer є тим, хто технічно реалізує цю логіку. Продуктова команда її формує, визначає та постійно вдосконалює, щоб ШІ працював на бізнес.

Необхідні компетенції AI Engineer

Щоб бути AI інженером, слід мати унікальний набір знань і вмінь.

Хард-скіли

Python – основна мова для розробки ШІ. Важливе вміння керувати взаємодією з різними сервісами – API Orchestration.

Ключові інструменти для створення та розгортання AI-застосунків – це LangChain, FastAPI, Docker. Не забувайте про хмарні платформи (GCP/Azure). Бо досвід роботи з хмарними сервісами для AI development надзвичайно важливий.

Софт-скіли

Насамперед знадобиться аналітичне мислення та системний підхід. Це допоможе вам бачити картину цілком і розкладати складні задачі на простіші. Серед інших зазначимо:

• Розуміння UX/продукту. Важливо не просто створити технічно досконалу систему. Вона має бути зручна для користувача і розв’язувати реальні проблеми.
• Знання архітектури LLM та принципів explainability. Розуміти, як працює ШІ всередині та чому він дає саме такі відповіді.

Вдосконалюйте свої навички постійно, враховуючи інтенсивні зміни в ШІ.

Як трансформуються команди в AI-навантажених проєктах

Дедалі більше компаній створюють власних інтелектуальних помічників для розробників – Copilots. Це не лише підвищує продуктивність, а й змінює підходи до кодування.

Replit створює AI-інструменти для кодування, де AI-інженер оптимізує промпти, щоб генерувати код. Це робить його центральною фігурою команди. 

AirOps будує платформи для автоматизації бізнес-процесів за допомогою ШІ, і тут AI-інженер виступає архітектором рішень, інтегруючи моделі у робочі потоки. 

Компанія Cohere зосереджена на розробці потужних мовних моделей, де AI-інженер відповідає за зручність доступу до їхніх API. 

Отже, роль AI-інженера є ключовою та гнучко адаптується під специфіку компанії. Такі R&D-відділи (дослідницькі та розробницькі підрозділи) – запорука успіху в умовах зростаючого впливу ШІ на ІТ-галузь. Використання штучного інтелекту у медицині та фінансах також стає нормою.

Потенційні ризики та межі відповідальності

Виникають проблеми explainability (пояснюваності) та auditability (можливості перевірки): 

• Чому AI прийняв саме таке рішення? І хто відповідальний за нього, якщо його видала машина? Це одні з найскладніших питань у використанні ШІ.
• При роботі з відкритими LLM високий рівень ризику витоку конфіденційної інформації. Необхідно шукати шляхи, як його мінімізувати.
• Відповідальність за помилки моделі. Якщо програми ШІ помилилися в продуктивному середовищі, хто несе відповідальність?

Юристи ще довго сперечатимуться на ці теми.

Висновки

Світ змінюється блискавично. AI інженер – не просто нова спеціалізація, а справжній символ цього. Щоб залишатися на плаву, компаніям та фахівцям слід інвестувати у навчання AI-інженерів. Будувати гібридні команди з формулою: «Люди + AI + автоматизовані середовища = успіх».

Ринок потребує чіткого розуміння, хто такий AI engineer і які навички він повинен мати. Тому важливо стандартизувати ролі та компетенції. 

Вплив штучного інтелекту на ІТ-галузь величезний. І він лише набирає обертів. Адаптація до змін – не вибір, а необхідність для всіх, хто хоче бути успішним у світі, де штучний розум стає невіддільною частиною життя.