Специалисты по практическому применению ИИ: Data Scientist, Prompt-инженер, LLM-инженер

Data Scientist (Специалист по данным) помогает бизнесу решать задачи с использованием данных для принятия обоснованных решений. Эта профессия появилась сравнительно недавно — около 2008 года, но уже играет ключевую роль в компаниях, которые стремятся использовать данные для получения конкурентного преимущества.

Обычно Data Scientist работает в команде, получая задачи от руководителей или менеджеров, определяющих потребности бизнеса. Специалист сочетает технические навыки и soft skills, выступая связующим звеном между бизнес-заказчиками и техническими исполнителями. Основные обязанности включают поиск, сбор, очистку, анализ, интерпретацию данных и их представление в удобной для бизнеса форме.

С развитием больших языковых моделей (LLM) специалисты по данным получили мощный инструмент для автоматизации задач, связанных с обработкой неструктурированных данных. Например, LLM применяются для анализа текстов, таких как отзывы клиентов, чтобы определить их тональность, или для проверки договоров на соответствие корпоративным требованиям.

LLM также упрощают интерпретацию данных, превращая результаты анализа в удобный для бизнеса формат. Эти модели помогают генерировать идеи, ускоряют написание программного кода, предлагают гипотезы о факторах, влияющих на продажи, и предоставляют рекомендации по оптимизации бизнес-процессов.

Data Scientists занимаются поиском скрытых закономерностей и оптимизацией бизнес-процессов. Это может включать прогнозирование технического обслуживания для предотвращения поломок, минимизацию финансовых рисков или создание интеллектуальных подсказок для поисковых систем, которые учитывают контекст и предпочтения пользователей.

Data Scientists анализируют большие объёмы данных для выявления рыночных трендов, оценки финансовых рисков, обеспечения кибербезопасности, определения потребностей в обслуживании оборудования и решения других бизнес-задач.

Они изучают причины проблем, визуализируют результаты анализа и предлагают практические решения. Например, специалисты могут разработать систему персонализированных предложений для клиентов на основе их поведения или выявить новые источники дохода, анализируя спрос и тренды.

Роль Data Scientist требует знания алгоритмов машинного обучения и статистики, навыков разработки и дообучения LLM-моделей и работы с данными: их поиск, подготовку и преобразование в удобный для анализа формат. Для Data Scientist также важны владение языками программирования (в первую очередь это язык Python), навыки Prompt Engineering и работы с базами данных.

Data Scientist должен разбираться в смежных областях, таких как работа ML-инженеров, с которыми они часто выполняют пересекающиеся задачи, но Data Scientist фокусируется на исследовании данных и создании моделей, а ML-инженеры обеспечивают их стабильную работу с большими объемами данных.

И подчеркнем важность для Data Scientist навыков объяснять простым языком сложные идеи, результаты анализа и рекомендации команде и руководителям.

Prompt Engineer (Промпт-инженер) — профессия, появившаяся благодаря развитию и популярности больших языковых моделей (LLM).

Эти специалисты занимаются созданием, оптимизацией и тестированием текстовых запросов (промптов) для получения от модели максимально релевантных ответов. Работа Prompt Engineer требует креативного подхода: он разрабатывает формулировки запросов, экспериментирует с различными вариантами и оценивает их эффективность.

Эта роль сочетает технические знания, аналитическое мышление и творческий подход. Промпт-инженер должен понимать принципы работы языковых моделей, уметь анализировать их ответы и дорабатывать запросы для достижения нужного результата. В процессе решения бизнес-задач он тесно взаимодействует с разработчиками, аналитиками и менеджерами для реализации на основе LLM прикладных решений.

ML Engineer (ML-инженер) — специалист, который отвечает за внедрение моделей машинного обучения, созданных Data Scientist, в реальные системы. Его задача — преобразовать прототип модели в полноценное решение, интегрированное в продукты и бизнес-процессы. Для этого ML-инженер настраивает инфраструктуру: серверы, облачные платформы, кластеры (например, Kubernetes), чтобы обеспечить быструю и стабильную обработку больших объёмов данных.

Одна из функций ML-инженера — оптимизация моделей. Это включает их упрощение для уменьшения потребления ресурсов и повышения скорости работы. После этого модель развёртывается в продакшн-среде и становится частью приложений. Для интеграции модели с другими системами инженер настраивает API, а для автоматизации обновлений и развертывания использует инструменты CI/CD.

Важной частью работы является мониторинг. ML-инженер отслеживает поведение модели в реальных условиях и контролирует её производительность, чтобы своевременно выявлять и устранять проблемы.

Роли Data Scientist, LLM-инженера и Prompt-инженера нечетко разграничены, и в разных компаниях могут по-разному пересекаться.