От космических ракет к обучению нейросетей: история AI-тренера о своей работе

Нина Иванова училась на конструктора космических ракет и работала на моторостроительном заводе, а теперь учит искусственный интеллект правильно мыслить. Публикуем её историю про то, как она совмещает работу AI-тренером и верховую езду, и почему это интереснее, чем строить ракеты.

Я с детства хотела быть пилотом, но не прошла по состоянию здоровья. Однажды случайно нашла в интернете Институт авиационной и ракетно‑космической техники Самарского университета. Подумала: «Выше космических ракет ничего не летает — звучит романтично» — и поступила туда учиться на конструктора.

К сожалению, только во время учёбы я узнала, что работать с космическими ракетами предстоит на закрытых предприятиях и с ограничениями для сотрудников. Мне хотелось путешествовать, и я устроилась работать на моторостроительный завод — там условия были более свободными.

На заводе мы ремонтировали авиадвигатели и вносили в них изменения. Внутри полностью собранной космической ракеты я так и не побывала — только в спускаемом аппарате: там было очень тесно. Зато сидела за штурвалом сверхзвукового пассажирского самолёта Ту‑144 и видела, как испытывают авиадвигатели.

Внезапно жизнь сделала резкий поворот: мы с мужем переехали, и я стала искать удалённую работу. В то время только начали появляться новости про нейросети. Тогда я ходила на курсы французского, и мой преподаватель был очень впечатлён искусственным интеллектом — об этом направлении я узнала от него.

Весной 2023 года я увидела вакансию AI‑тренера в Яндексе в удалённом формате и подумала, что это что‑то очень интересное и мне стоит попробовать. Мне всегда нравилось работать с текстами — я даже что‑то писала для университетских СМИ, — поэтому захотелось откликнуться.

Отбор состоял из трёх этапов. Первый включал тест по русскому языку и этике, его я прошла за пару часов. На втором этапе нужно было написать пару текстов на заданные темы — на это у меня ушло почти два дня, потому что я их постоянно перечитывала и боялась отправлять. На третьем этапе со мной провели видеоинтервью — и уже пригласили на работу.

Моя работа — это тотальная проверка фактов, чтобы делать искусственный интеллект умнее и правдивее. Я учу нейросеть давать полезные и точные ответы.

Представьте, что кто-то хочет купить электрочайник и спрашивает у Алисы AI, чем одна модель лучше другой. Я слежу, чтобы в ответе корректно сравнивались характеристики: мощность, объём, материал. Например, важно, чтобы модель не утверждала, что объём чайника — 0,5 литра, когда на самом деле — 1,5 литра.

Если человек ищет, где погулять в Пятигорске, я слежу, чтобы нейросеть не отправила его в долину Роз в соседнем Кисловодске.

Темы вопросов могут быть разными: буквально всё, о чём только может подумать человек. С утра разбираешься в исторических фактах, в обед — в симптомах аллергии, а вечером выясняешь, почему течёт масло в двигателе конкретной модели машины.

Задания могут быть как совсем маленькие, так и большие — со сложными рукописными текстами, фотографиями и формулами. А иногда типы задач меняются. Например, сначала мы готовили эталонные ответы для обучения нейросети, а потом сравнивали ответы нейросети и искали в них ошибки.

Самое приятное — это когда я сама пользуюсь Алисой AI или вижу положительные отзывы и понимаю, что это результат работы всей нашей команды.

Тем, кто может подолгу удерживать концентрацию. Задачи часто рутинные — нужно быть очень внимательным и при этом не выгорать от большого потока информации. Поэтому AI‑тренеру важно быть и любознательным — чтобы было интересно читать про абсолютно разные вещи и разбираться в них.

Ключевой навык здесь — не бояться того, чего не знаешь, и быстро учиться. Поначалу бывает непросто: объёмы информации большие, требования специфические. Но со временем погружаешься, вырабатываешь свой ритм и ловишь себя на мысли, что глубже понимаешь, как «думает» нейросеть, что для неё «хорошо», а что «плохо». У нас нет возможности быть экспертами во всём, поэтому главное — уметь за короткое время найти надёжный источник, проанализировать информацию и выделить суть.

Когда не тратишь время на дорогу в пробках, открывается второе дыхание. У меня появились силы и время на серьёзное увлечение — конкур (вид конного спорта, где всадник и лошадь преодолевают маршрут с различными препятствиями).

Я даже участвую в местных соревнованиях по конному спорту — это мотивирует больше тренироваться. Самое сложное для меня — идти через страх и снова садиться в седло после неудачи. А самое весёлое то, что я каждую тренировку не могу отделаться от мысли: «Я на коне!».

Я ценю свою работу за гибкость: у меня график 5/2, с 9 до 18 часов, но по вторникам, когда у меня тренировки, я могу перенести рабочий день на вторую половину дня — с 14 до 22 часов. Все конюшни находятся за городом, и без гибкого графика совмещать это с работой было бы почти невозможно.

_______________________________

Узнать больше про AI-тренеров в команде Редакции ИИ Яндекса и изучить вакансии можно на сайте.

Если вас интересуют другие направления удалённой работы, переходите на сайт Яндекс Крауда, чтобы узнать больше о компании и вакансиях.