Нейросети стремительно ворвались в нашу жизнь, сейчас 100% людей хотя бы краем уха слышали о них. Вместе с тем появляются новые профессии и одна из них Prompt инженер.
Вкратце, промпт инженер создает текстовое описание для нейросетей и на выходе получает готовый результат в виде картинки, аудио, видео или текста. Такой человек должен хорошо понимать как работают языковые модели и иметь широкий кругозор. Публикую список требований в одной из вакансий на hh.ru
От будущего члена команды мы ожидаем:
1. Знание Python:
- Основы программирования на Python: переменные, циклы, функции, классы.
- Основы работы с API и библиотеками для взаимодействия с ИИ-моделями (LangChain, Replicate).
- Умение работать с различными форматами данных (CSV, JSON, XML).
- Опыт обработки изображений с использованием библиотек (например, PIL).
- Написание чистого, поддерживаемого кода с учетом архитектуры для ИИ-задач, включая навыки тестирования и отладки.
2. Git:
- Основные команды Git (clone, add, commit, push, pull).
- Понимание веток и слияний (branching, merging).
- Базовое понимание работы с удалёнными репозиториями (GitHub, GitLab).
3. Техники промптинга и настройки моделей:
- Понимание принципов работы языковых моделей (GPT-4).
- Понимание принципов создания эффективных промптов (zero-shot, few-shot, chain-of-thought).
- Умение калибровать параметры генерации (temperature, top-p, guidance и другие) под конкретные задачи.
4. Работа с API генеративных моделей:
- Опыт интеграции OpenAI API, Replicate, Hugging Face или аналогичных сервисов.
- Навыки оптимизации запросов, обработки ответов и управления лимитами API.
5. Построение логики для ИИ-задач:
- Способность проектировать пайплайны для сложных сценариев (например, multi-step генерация текста → изображение → валидация).
- Опыт автоматизации процессов с использованием генеративных моделей.
6. Работа с данными:
- Базовые навыки предобработки данных и анализа результатов генерации (оценка качества, фильтрация неудачных outputs).
7. Портфолио/кейсы:
- Возможность продемонстрировать примеры реализованных проектов, с использованием API OpenAI, Replicate или аналогичных сервисов.
Дополнительные навыки (не обязательно, но будет плюсом):
- Работа с библиотеками для работы с данными (NumPy, Pandas).
- Знание основ NLP (Natural Language Processing) и NLU (Natural Language Understanding). - Опыт работы с Jupyter Notebook или Google colab для интерактивной разработки и анализа данных.
- Понимание архитектур ИИ-моделей и их оптимизация.
- Опыт работы с JavaScript \ TypeScript