Технологические компании со всего мира ищут квалифицированных и эффективных инженеров, которые бы облегчили общение с машиной и составление инструкций. Екатерина Саяпина, Product Owner личного кабинета платформы МТС Exolve, созданной компанией МТТ (входит в экосистему МТС), разбирается, как попасть в эту волну, какие вакансии представлены на рынке и чему стоит научиться, если вы хотите стать prompt-инженером.
Prompt-инжиниринг: откуда растут ноги
Промпт-инжиниринг — управление поведением больших языковых моделей (LLM) для получения желаемых результатов без обновления самих моделей. Это новое и весьма перспективное направление. Как представители бизнеса, так и отдельные разработчики, оценив всю пользу чат-ботов и прочих умных помощников, теперь ищут способы улучшить с их помощью эффективность своей работы. Это движение началось ещё с моделей GPT-3.
Сейчас популярность нейросетей активно растёт. По данным опроса Stack Overflow среди 90 тысяч разработчиков, 70% из них используют или планируют использовать инструменты ИИ-кодинга в этом году. Правда, лишь 3% «очень доверяют» и 39% «в некоторой степени доверяют» этим инструментам.
Есть и пара выводов про помощников:
ChatGPT — популярный AI-инструмент для поиска, которым пользуются 83% респондентов, за ним следуют Bing AI (20%), WolframAlpha (13%) и Google Bard AI (10%)
GitHub Copilot — наиболее популярный инструмент разработчика, которым пользуются 55% респондентов, за ним следуют Tabnine (13%) и AWS CodeWhisperer (5%)
По мнению разработчиков, инструменты ИИ постепенно изменят рабочий процесс в его текущем виде. Так, 77% считают, что несколько или совсем поменяется процесс написания кода с помощью ИИ, а 75% предполагают не менее серьёзные изменения в отношении отладки кода с помощью ИИ.
Соответственно, есть спрос на такие инструменты, рынок закладывает большие ожидания на изменения процессов. А компании явно пытаются опередить конкурентов благодаря найму специалистов из этой сферы. Но давайте посмотрим, кто может считаться таким специалистом, что он должен уметь и знать.
Кто такой Prompt-инженер
Prompt Engineering позволяет управлять ИИ-системами, разрабатывать и настраивать большие языковые модели. Основная задача специалиста Prompt Engineer — обеспечить генерацию системой релевантных и точных результатов. Вот ключевые направления его работы.
1. Разработка промптов (ИИ-команд)
Это создание правильного промпта для системы, чтобы она могла понять команду и сгенерировать релевантные и точные выходные данные. Инженер должен разбираться в тонкостях разработки команд для самых разных задач. От простых, таких как ответ на вопрос, до сложных — создание полноформатной статьи по определённой теме. Необходимы чёткие описания задач для получения желаемых результатов. А для этого нужно знать, как такие системы, особенно генеративные модели, интерпретируют запросы и генерируют ответы.
2. Тренировка и обучение искусственного интеллекта
Промпт-инженер тренирует систему и обучает её новым штукам:
создаёт контрольные точки базы данных — в случае моделей преобразования текста в изображение, таких как Stable Diffusion
тонко настраивает систему и её параметры, изменяет данные обучения или реализацию логики самообучения модели на основе пользовательских запросов
адаптирует данные, которые отправляются ИИ-системе для более точных результатов на выходе. Это embedding, или встраивание
3. Разработка и поддержка библиотеки промптов
Библиотека промптов — набор уже протестированных подсказок, оптимизированных для различных моделей и систем ИИ. Их разрабатывают для повышения эффективности работы инженера, они экономят время и силы при создании новых функций. Такой подход упрощает тестирование и оценку, поскольку производительность этих подсказок уже была измерена, а сами они оптимизированы для конкретных случаев.
4. Тестирование промптов
Инженер должен следить за актуальностью подсказок и оптимизировать их для новейших моделей и систем ИИ.
Без чего Prompt-инженером не стать
Чтобы стать Prompt-инженером, необходимо иметь:
опыт работы с технологиями больших данных, такими как Hadoop, Apache Spark, Apache Kafka, MongoDB и многими другими технологиями
хорошее знание языков программирования, таких как Java, C++ и Python, чтобы понимать работу моделей ИИ и менять текст для получения желаемого результата
навыки работы с инструментами ИИ, методами анализа данных и желательно API, поскольку OpenAI тоже предлагает API, и это отличный шанс потом встраивать автоматизацию в любые каналы, например через МТС Exolve
всестороннее представление об обработке естественного языка (NLP), разработке контента, созданного ИИ, и машинном обучении
знания того, как управлять, хранить, анализировать данные
Зарплатные ожидания
Промпт-разработка — новая отрасль с большим потенциалом, и неудивительно, что хороших специалистов в ней практически нет. Вакансий пока не так много, но офферы для них самые сладкие, судите сами.
Нью-йоркская компания Annalect Engineering ищет себе в команду специалиста, имеющего следующие навыки:
знание баз данных Vector (Pinecone или Milvus) и опыт работы как минимум с одним типом баз данных (MSQL/PSQL)
опыт работы с LangChain и Auto-GPT
знакомство с технологиями Big Data, такими как Hadoop, Spark и Hive
не менее двух лет опыта разработки ПО, базовые знания командной строки и Python
подтверждённая способность писать чёткие и конкретные инструкции для моделей НЛП
уверенное знание структур и форматов данных и их моделирования
В обязанности такого специалиста входит написание чётких и конкретных инструкций для моделей НЛП с использованием интерактивных методов для уточнения моделей с постоянным улучшением их точности и производительности.
А здесь для приёма на работу промпт-инженеру нужны:
методы внедрения моделей машинного обучения для анализа собранных данных в библиотеках Python, включая PyTorch
опыт проектирования статистических моделей и разработки алгоритмов машинного обучения, включая контролируемые, неконтролируемые или обучение с подкреплением
опыт анализа структурированных и неструктурированных источников данных от 2 лет
опыт использования больших языковых моделей, включая GPT-3 (ChatGPT), Lex или Rasa
опыт доработки языковых моделей общего назначения для конкретных приложений
опыт работы с методами обработки естественного языка, включая интеллектуальный анализ текста и диалоговый ИИ
А вот и третья вакансия с внушительными цифрами годового заработка в размере $280k–375k. За эти деньги инженер должен иметь:
высокий уровень знакомства с архитектурой и работой больших языковых моделей
опыт создания высококачественной продуктовой документации, разработки библиотеки промптов
базовые навыки программирования на Python
сильные софт-скилы: ответственность, коммуникабельность, работа в команде, высокая организованность, креативность
На отечественном рынке вакансий предложений не так много. Или они немного видоизменены, как эти вакансии с HeadHunter, где промпт-инженер приравнивается к другим профессиям.
В любом случае нейросети сейчас на пике популярности, а системы искусственного интеллекта становятся всё более сложными. Поэтому спрос на промпт-инженеров будет продолжать расти. Их уникальные навыки и опыт делают инженеров ценнейшим активом в любой команде разработчиков ИИ.
Средняя заработная плата промпт-инженера варьируется в диапазоне $90k–300k в год, и это весьма внушительная сумма. Разработка и обучение ИИ — это определённо передовое направление цифровой индустрии, которого не стоит бояться. Да, искусственный интеллект разрастается, но он не вытесняет людей с их привычных рабочих мест, а создаёт новые востребованные профессии, которым самое время обучиться.
Хочу стать промпт-инженером, с чего начать?
Если у вас есть знания, опыт и скилы, перечисленные выше (или хотя бы их часть), то препятствий нет. Тем не менее определённые шаги нужно предпринять. Для начала просто поработать с ChatGPT, Midjourney, потренироваться с составлением промптов, прикинуть схемы работы с API, особенно учесть официальные рекомендации, представить, как это заработает на практике с помощью сторонних API.
Также стоит воспользоваться вот такими учебными пособиями:
1. ChatGPT 101: Learn ChatGPT Prompts & ChatGPT Smart Tips
Вот курс с Udemy для изучения подсказок ChatGPT. Это популярная программа, которую для своих сотрудников выбирают даже такие компании, как Nasdaw, Volkswagen и Box.
2. ChatGPT Prompt Engineering with 2100+ Prompts
Ещё один курс с той же площадки с советами и приёмами для составления подсказок, избежания неправильных промптов. Вы узнаете про типы методов и ограничения, с которыми столкнётесь в ChatGPT, а также получите более 1 200 подсказок.
3. ChatGPT Prompt Engineering Course
Курс по ChatGPT с известного канала H-Educate. Совсем краткое обучение по подсказкам. Автор выделил все типы подсказок, особенно те, что помогут в вашей карьере, и важные навыки для улучшения качества подсказок.
Уроки охватывают основные концепции, которые даже не требуют знаний в области программирования.
Это руководство с последними документами, гайдами, моделями, лекциями, справкой и инструментами, связанными с prompt-проектированием. Ресурс доступен не только на английском, но также на португальском, турецком и китайском языках.
Вывод
Поскольку мы активно работаем в сфере коммуникаций и создаём API-платформу МТС Exolve, то понимаем, что на текущем этапе развитие новой профессии не остановится. Более того, часть разработчиков, которые уверены в своей работе без взаимодействия с ИИ и игнорируют эту тему, может в какой-то момент опоздать на поезд и оказаться вне рынка. Возможно, этого и не случится, но лучше хотя бы поверхностно ознакомиться с нейросетями, их возможностями и способами взаимодействия с ними.
А как вы считаете: промпт-инженеры — это новый хайп или реально перспективная профессия, которая будет оставаться востребованной в течение многих лет?
