Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене

LLM-разработчик: новое начало

Что за зверь такой? Одной рукой бизнесы разработчиков косят, а другой, в это же время, думают о том как им внедрить ии во все процессы, все автоматизировать и сделать лучше. И кто же им для этого нужен? Снова разработчики :) но с маленькой поправкой, это не совсем классика в духе щас запилю сервис с апишкой или фронтенд. Фактически формируется запрос на новых специалистов, которые понимают как взять какой-то бизнесовый процесс и создать на его базе воркфлоу с агентами на базе llm. Тут надо и программировать уметь и в llm разбираться (не до конца) и в агентах и в том как делать вокрфлоу на их базе. Кстати это довольно сложно для неподготовленного человека. Одно дело в n8n натыкать связи между сервисами, другое спроектировать то как запрос в чат боте выполнит нужную задачу так чтобы человек на том конце провода остался доволен: — как отличать доверенный контекст от недоверенного и защищаться от prompt injection; — какие действия агент может выполнять сам, а где нужен human-in-the-loop;

LLM-разработчик: новое начало

Что за зверь такой? Одной рукой бизнесы разработчиков косят, а другой, в это же время, думают о том как им внедрить ии во все процессы, все автоматизировать и сделать лучше. И кто же им для этого нужен? Снова разработчики :) но с маленькой поправкой, это не совсем классика в духе щас запилю сервис с апишкой или фронтенд.

Фактически формируется запрос на новых специалистов, которые понимают как взять какой-то бизнесовый процесс и создать на его базе воркфлоу с агентами на базе llm. Тут надо и программировать уметь и в llm разбираться (не до конца) и в агентах и в том как делать вокрфлоу на их базе. Кстати это довольно сложно для неподготовленного человека. Одно дело в n8n натыкать связи между сервисами, другое спроектировать то как запрос в чат боте выполнит нужную задачу так чтобы человек на том конце провода остался доволен:

— как отличать доверенный контекст от недоверенного и защищаться от prompt injection;

— какие действия агент может выполнять сам, а где нужен human-in-the-loop;

— как проектировать tool calling, MCP-интеграции и доступы так, чтобы агент не мог сделать лишнего;

— как проверять результат: тестами, логами, evals, ручной модерацией и бизнес-метриками;

— как обрабатывать ошибки, неопределенность, галлюцинации и fallback-сценарии;

— как считать стоимость, скорость, качество и надежность всей этой конструкции.

Короче целая история. И судя по всему существовать она будет в двух основных режимах. В первом случае будут использоваться готовые решения типа OpenAI Platform или Yandex AI Studio где многие действия делаются прямо визуальном интерфейсе, либо через решения типа Hermes на своих мощностях. Понятно что малый и средний бизнес скорее пойдет по пути использования сервисов, а вот крупняк точно хочет (потому что по другому часто не может) сетапить все у себя сам.

Собственно встречайте, мы посовещались и я решил сделать соответствующий курс на Хекслете, который называется llm-разработчик: https://ru.hexlet.io/programs/llm-developer Скорее его лучше воспринимать как повышение квалификации и доп специализацию, чем отдельную профессию с нуля. Первый старт 25 июня и до 14 числа курс продается по специальной цене (потом дороже)

Перед курсом планируется вебинар, где можно будет посмотреть на это дело чуть ближе и подробнее

Telegram | YouTube | AI Клуб