Готуючись змінити кар'єру, щоб стати інженером з ШІ, більшість навчальних матеріалів, які можна знайти онлайн, — це розрізнені навчальні матеріали або гідрологія, створена штучним інтелектом, що ускладнює пошук систематичних порад. Я випадково знайшов AI Engineering Field Guide на GitHub — відкритий проєкт, заснований на 1 765 реальних вакансіях і реальних досвідах співбесід, який базується на даних і дуже практичний. Автор аналізує вимоги до роботи, вимоги до навичок, процеси співбесід, реальні кейси тощо, а також пропонує шляхи навчання трансформації для інженерів з різним досвідом, такі як дані, бекенд і фронтенд. GitHub: Контент охоплює позиціонування ролей та аналіз навичок, повний посібник з підготовки до співбесіди, ретельно підібрану колекцію навчальних ресурсів з інженерії ШІ, а також реальні дані ринку праці та кейси проєктів. Вона також включає реальні процеси співбесід і обмін досвідом від 51 компанії, таких як OpenAI, Anthropic, Google, Meta тощо, а також 17 реальних кейсів для роботи. Якщо ви розглядаєте можливість стати інженером з штучного інтелекту або хочете систематично зрозуміти, що це за роль, цей посібник варто зібрати.