Старт
AI Engineering
Книга о том, как делать AI-системы пригодными для продакшена.
ML и AI становятся инфраструктурой для современных продуктов — от поиска и рекомендаций до ассистентов и автоматизации. Чтобы проектировать такие системы, нужно понимать не только модель, но и данные, стоимость, latency, безопасность и масштабирование. Этот раздел помогает сформировать инженерный взгляд на AI-системы и подготовиться к тому, как они влияют на карьеру разработчика.
Почему это важно для системного дизайна
AI как часть продукта
Рекомендации, поиск, ассистенты — всё чаще именно они создают ценность для пользователя.
Инженерные компромиссы
Качество модели, latency, стоимость инференса и доступность — классические trade-offs.
Данные = новая инфраструктура
Нужно понимать пайплайны данных, контроль качества и ответственность за источники.
Управление рисками
Безопасность, приватность и устойчивость к ошибкам — часть архитектуры, а не “потом”.
Возможности и ограничения
Возможности
- Персонализация и рекомендации на основе поведения.
- Интеллектуальный поиск, ранжирование и классификация.
- Автоматизация рутинных действий и поддержка решений.
- Новый интерфейс общения с системой через текст и голос.
Ограничения
- Качество и актуальность данных напрямую влияют на результат.
- Inference может быть дорогим и медленным без оптимизаций.
- Модели ошибаются и требуют объяснимости и контроля.
- Риски безопасности, приватности и смещения данных.
Карта раздела: что внутри
AI Engineering
Как строить AI-продукты: от RAG до оценки качества и production-практик.
LLM и практики
Промптинг, контекст, агенты и рабочие процессы.
ML экосистема
Практики и инструменты, которые сделали ML массовым.
Истории и контекст
Как мы пришли к современным AI-системам.
Зачем это для карьеры инженера
- Понимание AI-стека расширяет спектр проектов и ролей.
- Навык оценивать ценность AI-фич помогает принимать продуктовые решения.
- Знание ограничений снижает риск “магических ожиданий” от моделей.
- Инженер с AI-базой остаётся конкурентоспособным на рынке.