Искусственный интеллект — больше не «черная магия» для избранных гениев. Это уже часть повседневности: от фильтрации спама до генерации кода. Бизнес стремительно ищет AI-специалистов, а значит — рекрутеру важно не просто ориентироваться в трендах, а понимать, кого именно он ищет и зачем. Этот гайд — ваша карта в мире AI-профессий: кто они, чем занимаются и как отличить настоящего специалиста от того, кто просто вставил «AI» в резюме.
Что такое искусственный интеллект — простыми словами
AI (Artificial Intelligence) — это способность программ выполнять задачи, которые раньше требовали человеческого ума: распознавать речь, понимать текст, принимать решения и даже творить. Но AI — это не один человек с волшебной клавиатурой. Это целая экосистема ролей, данных, моделей и бизнес-задач.
Разновидности AI:
- Machine Learning (ML) — обучение алгоритмов на данных без ручной прошивки логики. Прогнозы, рекомендации, классификация.
- Deep Learning — сложные нейросети, которые справляются с изображениями, звуками, текстом. Их используют для самоуправляемых автомобилей или создания изображений по описанию.
- Natural Language Processing (NLP) — обработка человеческой речи: чат-боты, голосовые помощники, автоматические переводчики.
- Generative AI — генерация контента (тексты, изображения, код). Сейчас на слуху благодаря инструментам, которые «рисуют» или «пишут» по запросу.
Кого нанимают компании: роли в AI-команде
Важно понимать, что под «AI-специалистом» могут скрываться десятки профессий. Вот ключевые:
1. Data Engineer
Кто это: инженер, который готовит фундамент для AI — данные. Без него аналитики и ML-инженеры работают «впустую».
Чем занимается:
- Загружает данные из разных источников
- Очищает, форматирует, структурирует их
- Создает пайплайны данных и обеспечивает их качество
Инструменты: Python, SQL, Spark, Airflow, Snowflake, DBT
Кому подходит: людям, любящим порядок, логику и инфраструктуру
2. Data Analyst
Кто это: аналитик, который превращает данные в осмысленные выводы для бизнеса.
Чем занимается:
- Создает дашборды и отчеты
- Отвечает на конкретные бизнес-вопросы: что происходит и почему
Инструменты: Power BI, Tableau, Excel, SQL, Python
Отличие от дата-сайентиста: работает с уже готовыми инструментами, а не строит модели.
3. ML Engineer
Кто это: разработчик моделей машинного обучения, которые решают конкретные задачи: от прогнозов до рекомендаций.
Чем занимается:
- Создает и обучает модели
- Настраивает эксперименты
- Внедряет модели в продукт
Инструменты: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, MLflow
Подвиды:
- NLP-инженеры — работают с текстами
- CV-инженеры — работают с изображениями и видео
- Финансовые ML-инженеры — анализируют транзакции, кредитные риски и т.д.
4. Data Scientist
Кто это: универсал — немного исследователь, немного разработчик, немного аналитик.
Чем занимается:
- Ищет закономерности в данных
- Строит модели и делает прогнозы
- Обосновывает, что и как стоит внедрять в продукт
Инструменты: Pandas, NumPy, SciPy, AutoML-платформы, Jupyter
Отличие от ML-инженера: больше фокус на исследовании и гипотезах, меньше — на продакшн.
5. Big Data Engineer
Кто это: инженер, работающий с гигантскими объемами данных (терабайты и петабайты).
Чем занимается: обеспечивает масштабируемость, надежность и быструю обработку потоков данных.
Инструменты: Hadoop, Kafka, Spark, Hive
6. MLOps Engineer
Кто это: DevOps в мире AI. Тот, кто делает так, чтобы модели работали стабильно и масштабируемо в боевых условиях.
Чем занимается:
- Автоматизация обучения моделей
- Мониторинг качества
- Настройка CI/CD для ML
База резюме проверенных IT специалистов. Подписывайся на Telegram канал и получай только проверенных профессионалов из IT, digital, финансов и GameDev каждый день!
Кто еще может попасть в AI-команду?
- Data Labeler — вручную размечает данные (например, где кот на фото)
- Data Validator — проверяет качество входящих данных
- Product Manager AI — формирует задачи под AI, связывает разработчиков и бизнес
Что должен знать разработчик, работающий с AI
Не каждый разработчик обязан строить нейросети с нуля. Чаще бизнесу нужны инженеры, которые умеют подключать AI-инструменты через API (например, OpenAI) и грамотно их использовать.
Примеры задач:
- Интегрировать чат-бота с LLM
- Добавить генерацию текста в CRM
- Встроить автоанализ данных в интерфейс
Важно понимать: использование готовых AI-инструментов — это тоже работа с AI, но она ближе к обычной разработке, чем к исследовательской деятельности.
Как рекрутеру не облажаться при найме AI-специалиста
- Разберитесь в терминах. Знание разницы между ML и DL — уже плюс.
- Проверяйте глубину опыта. Если в резюме указано «AI-проект», спросите: какая задача, какая модель, что делал лично.
- Уточняйте у нанимающих менеджеров: действительно ли нужен ML-инженер? Может, подойдет обычный разработчик с опытом интеграции AI-инструментов?
- Оценивайте портфолио. GitHub с проектами, статьи на Medium, соревнования Kaggle — хороший сигнал.
- Фильтруйте хайп. Человек, называющий себя «AI-гуру», но не умеющий объяснить, как устроена логистическая регрессия, вряд ли принесет пользу.
Финальное слово
Искусственный интеллект — это не магия, а набор инструментов, которые решают реальные задачи. Хороший AI-специалист не тот, кто знает модные слова, а тот, кто понимает бизнес-проблему и может предложить решение.
Рекрутер, который разбирается в ролях, навыках и реальных задачах, — это уже не просто «проводник» кандидатов, а полноценный партнер в построении сильной tech-команды.
Хочешь стать таким? Сохрани этот гайд и пересматривай его каждый раз, когда слышишь: «Нам нужен кто-то по AI».
Мы - ИТ кадровое агентство, которое поможет вам найти разработчиков за менее чем 2 недели. Свяжитесь с нами уже сегодня, чтобы узнать, как мы можем помочь масштабировать ваш следующий проект. Мы гарантируем поиск самого сильного кандидата, а не самого дорогого. За 10 лет мы закрыли более 5500 вакансий и собрали более 25 команд с нуля. Вы можете ознакомиться с отзывами наших клиентов о нашем рекрутинговом агентстве. Если вам нужны дополнительные референсы, напишите нам в Telegram.