Техпрогон
ВойтиНачать бесплатно

Вход в IT с нуля

Как стать AI-инженером с нуля: план обучения по шагам

Обновлено Порог входа: высокий 127 уроков теория и вопросы: ~35 часов
Содержание
  1. Коротко
  2. Что за профессия
  3. Через 5 лет
  4. План по этапам
  5. Сколько времени займёт
  6. Проекты для портфолио
  7. Что спросят на первом собесе
  8. Как найти первую работу
  9. Ошибки новичков
  10. Частые вопросы
Коротко

Чтобы стать AI-инженером с нуля, начните с «Python», «LLM-инженерия» и «ИИ в работе разработчика» и идите по плану из 5 этапов, от основ до подготовки к собеседованию. Теория и вопросы по этому плану занимают примерно 35 часов, а больше всего времени уйдёт на практику и свои проекты: обычно путь до первых собесов занимает несколько месяцев регулярных занятий. Порог входа высокий: нужен крепкий бэкенд и понимание LLM: что модель умеет, где ошибается и сколько стоит.

Кто такой AI-инженер

AI-инженер строит приложения поверх больших языковых моделей: поиск по документам (RAG), агентов с инструментами, структурированный вывод, оценку качества ответов. Модели он обычно не обучает с нуля, а грамотно применяет и измеряет. Чаще всего сюда приходят из бэкенда. На собесе спрашивают устройство LLM, RAG и эмбеддинги, оценку качества, безопасность и обычный бэкенд с system design.

ВопросОтвет
Что делаетВстраивает LLM в продукт: RAG, агенты, вызов инструментов, оценка качества
Язык и инструментыPython, LLM API, RAG, векторные базы, FastAPI, Docker
Порог входаВысокий. Нужен крепкий бэкенд и понимание LLM: что модель умеет, где ошибается и сколько стоит
Кому подойдётБэкендерам, которые хотят делать продукты на нейросетях

Перспектива через 5 лет

Что будет с профессией к 2031

Растёт

Растёт сильнее всех: в мире роль закрепляется, на hh вакансий AI-инженера стало почти вдвое больше.

LLM API, RAG, агенты, оценка качества, стоимость и безопасность. Плюс отечественные модели.

Куда расти:
ML/LLM-инженер
Прогноз по данным на октябрь 2026, источники: [13], [25]Прогноз по всем профессиям

Как стать AI-инженером: план по этапам

Порядок тем построен по карте навыков: сначала то, на что опираются следующие темы. Название темы ведёт на бесплатный урок.

Звёздочкой отмечены темы, которые заметно спрашивают уже у junior. С них и начинайте повторение перед первым собесом.
1

Этап 1. Основа профессии

Главный язык или дисциплина профессии. На этом держится всё остальное, торопиться не стоит.

уроки 3,8 ч 304 вопроса уровня junior
Python
  1. Типы, изменяемость и сравнение7 мин
  2. Коллекции8 мин
  3. Функции и области видимости7 мин
  4. Итераторы и генераторы7 мин
  5. Декораторы7 мин
  6. ООП и dataclasses8 мин
  7. Исключения и контекстные менеджеры7 мин
  8. Модули, пакеты и окружения6 мин
  9. GIL, потоки и процессы8 мин
  10. asyncio8 мин
  11. Типизация7 мин
  12. Память и производительность7 мин
  13. Стандартная библиотека8 мин
  14. Тестирование и pytest7 мин
LLM-инженерия
  1. Как устроены LLM7 мин
  2. Инференс и генерация8 мин
  3. Промптинг и структурированный вывод6 мин
  4. Эмбеддинги и векторный поиск6 мин
  5. RAG7 мин
  6. Агенты и вызов инструментов6 мин
  7. Оценка качества6 мин
  8. Дообучение и LoRA6 мин
  9. Безопасность LLM6 мин
  10. LLM в проде6 мин
ИИ в работе разработчика
  1. Как устроены ИИ-ассистенты5 мин
  2. Постановка задачи ассистенту6 мин
  3. Проверка сгенерированного кода6 мин
  4. ИИ и тесты6 мин
  5. Код-ревью и правила команды6 мин
  6. Безопасность и право6 мин
  7. Агенты в разработке6 мин
  8. Продуктивность и метрики6 мин
  9. ИИ на собеседовании6 мин
  10. ИИ-фичи в продукте6 мин
2

Этап 2. Следующий слой

Следующий слой поверх основы: фреймворки и темы, которые опираются на предыдущий этап.

уроки 1,5 ч 78 вопросов уровня junior
Python для веба: Django и FastAPI
  1. HTTP, WSGI и ASGI7 мин
  2. Django: устройство8 мин
  3. Django ORM и N+18 мин
  4. Миграции7 мин
  5. Django REST Framework8 мин
  6. FastAPI и Pydantic8 мин
  7. SQLAlchemy 2.08 мин
  8. Аутентификация и права8 мин
  9. Celery и очереди8 мин
  10. Кеширование7 мин
  11. Безопасность веб-приложения8 мин
  12. Деплой и эксплуатация7 мин
3

Этап 3. Окружение и инструменты

То, что нужно в любой команде: сети, базы, командная строка, Git. Можно идти параллельно с основой.

уроки 2,7 ч 164 вопроса уровня junior
SQL и базы данных
  1. SELECT и фильтрация6 мин
  2. JOIN6 мин
  3. GROUP BY и агрегаты5 мин
  4. Подзапросы и CTE6 мин
  5. Оконные функции7 мин
  6. Индексы7 мин
  7. Транзакции и изоляция8 мин
  8. Проектирование и нормализация6 мин
  9. EXPLAIN и оптимизация8 мин
  10. NoSQL и выбор хранилища6 мин
Docker и Kubernetes
  1. Образы и слои7 мин
  2. Dockerfile и multi-stage8 мин
  3. Сети и тома7 мин
  4. Docker Compose7 мин
  5. Безопасность контейнеров7 мин
  6. Архитектура Kubernetes8 мин
  7. Pod и Deployment8 мин
  8. Service и Ingress8 мин
  9. ConfigMap и Secret7 мин
  10. Probes и ресурсы8 мин
  11. HPA, StatefulSet и тома8 мин
  12. RBAC и Helm8 мин
  13. Отладка в кластере8 мин
4

Этап 4. Алгоритмы для собеседования

Базовые паттерны задач. Нужны для лайвкодинга и алгоритмических секций.

уроки 2,3 ч 118 вопросов уровня junior
Алгоритмы
  1. Сложность6 мин
  2. Массивы и хеш-таблицы8 мин
  3. Два указателя8 мин
  4. Скользящее окно8 мин
  5. Префиксные суммы7 мин
  6. Стек и монотонный стек10 мин
  7. Бинарный поиск8 мин
  8. Связные списки8 мин
  9. Деревья7 мин
  10. Графы: BFS и DFS11 мин
  11. Куча8 мин
  12. Интервалы7 мин
  13. Жадные7 мин
  14. Динамическое программирование10 мин
  15. Перебор с возвратом8 мин
  16. Биты7 мин
  17. Матрицы7 мин
6

Этап 6. На вырост: после первой работы

Для первого оффера junior не обязательно. Понадобится на middle, но знакомство с темой плюс на собесе.

уроки 1 ч 26 вопросов уровня junior
System design
  1. Как вести секцию7 мин
  2. Масштабирование7 мин
  3. Кеширование7 мин
  4. Выбор хранилища8 мин
  5. Очереди и события8 мин
  6. Консистентность и CAP8 мин
  7. Надёжность и наблюдаемость7 мин
  8. Разборы систем8 мин

Сколько времени займёт

ЭтапУрокиВопросы juniorТеория и вопросы
Этап 1. Основа профессии3,8 ч30411 часов
Этап 2. Следующий слой1,5 ч783 часа
Этап 3. Окружение и инструменты2,7 ч1647 часов
Этап 4. Алгоритмы для собеседования2,3 ч1185 часов
Этап 5. Подготовка к собеседованию2,6 ч2038 часов
Этап 6. На вырост: после первой работы1 ч262 часа
Как считали: время чтения уроков плюс 1,5 минуты на каждый вопрос или задачу уровня junior. Без этапа «на вырост» выходит примерно 35 часов. Это только теория и проверка себя. Практика на своих проектах, резюме и отклики займут больше времени, чем теория: закладывайте месяцы, а не недели.

Проекты для портфолио

2-3 своих проекта с README и живой ссылкой дают больше, чем десяток учебных. Идеи, с которых можно начать:

  • RAG по своим документам с набором тестовых вопросов и метрикой качества
  • Агент с двумя-тремя инструментами и защитой от промпт-инъекций
  • Сервис на FastAPI со структурированным выводом, кешем и замером стоимости

Что спросят на первом собеседовании

Частые вопросы junior по этой роли. Полный список тем и вопросов на странице «Что должен знать junior AI-инженер».

Как найти первую работу

  • Покажите проект, где качество ответов измерено, а не оценено на глаз
  • Объясняйте, как снижали галлюцинации, задержку и стоимость запроса
  • Будьте готовы к обычным вопросам по бэкенду, SQL и system design

Частые ошибки новичков

  • Делать демо на чужом API без оценки качества и тестов
  • Не понимать токены, контекст и почему модель ошибается
  • Забывать про безопасность: инъекции и утечки данных через промпт

Частые вопросы

Сколько учиться, чтобы стать AI-инженером?
Теория и вопросы уровня junior по этому плану занимают примерно 35 часов. Основное время уйдёт на практику: задачи, код, 2-3 своих проекта. Обычно путь с нуля до первых собесов занимает несколько месяцев регулярных занятий, но темп у всех разный.
С чего начать?
С первого этапа плана: «Python», «LLM-инженерия» и «ИИ в работе разработчика». Читайте короткий урок и сразу закрепляйте вопросами, по одной теме за раз.
Какой порог входа?
Высокий. Нужен крепкий бэкенд и понимание LLM: что модель умеет, где ошибается и сколько стоит.
Что спросят на первом собеседовании?
Чаще всего базу, больше всего вопросов в темах «Коллекции», «Как устроены LLM», «ИИ на собеседовании» и «Django: устройство». Плюс рассказ о себе, учебные проекты и мотивацию. Полный список тем на странице «Что должен знать junior».

Начните путь в профессию сегодня

Все уроки бесплатно, план по шагам и вопросы на закрепление. Когда дойдёте до собесов, там же мок и трекер откликов.

Начать бесплатно

Куда дальше

Что должен знать junior AI-инженер

Темы и 15 частых вопросов

Тест: AI-инженер (LLM-приложения)

Проверить, что уже знаете

Как проходит собеседование

Этапы от HR до оффера

Все профессии с нуля

Сравнить 30 направлений

Как стать ML/LLM-инженером

Выводит модели и LLM-сервисы в прод: RAG, агенты, инференс

Как стать AI-продакт-менеджером

Ведёт продукт или фичу на нейросетях: от гипотезы до метрик качества

Как стать Data Scientist

Строит модели машинного обучения для прогнозов и рекомендаций

Как стать аналитиком данных

Считает метрики, ищет причины изменений и помогает принимать решения