Растущий спрос на инженеров по внедрению ИИ: взгляд AWS

В последние годы наблюдается значительный рост интереса к так называемым передовым инженерам по развертыванию (FDE), чья роль становится ключевой для успешного внедрения инструментов и сервисов искусственного интеллекта (ИИ). Эта профессия набирает популярность в условиях, когда мир активно осмысливает влияние ИИ на рынок труда.

Что такое передовые инженеры по развертыванию (FDE)?

По мнению Amazon Web Services (AWS), это не одиночки-специалисты, а скорее команды инженеров, которые работают непосредственно на площадках клиентов. Таймур Рашид, управляющий директор Центра инноваций генеративного ИИ AWS, подчеркивает, что концепция FDE существует задолго до текущего бума генеративного ИИ. Подобные инженерные команды были востребованы еще в эры машинного обучения и облачных технологий для поддержки компаний во внедрении новых решений. В интервью Computerworld Рашид поделился видением AWS на профессию FDE и рассказал о ключевых навыках, которые компания ищет в эпоху доминирования ИИ.

По словам Рашида, AWS рассматривает FDE как кросс-функциональные команды, включающие инженеров, ученых, стратегов и специалистов, способных объединять технологии с бизнес-целями. В некоторых случаях в команду также входят инженеры по безопасности. Рашид сравнивает их с анестезиологами, которые должны подготовить множество аспектов и постоянно контролировать процесс. Задачей таких команд является помощь клиентам в освоении всех форм ИИ — от генеративного и агентного ИИ до таких новых направлений, как физический ИИ, способствуя превращению самих компаний в технологических лидеров.

Начало и структура взаимодействия с FDE

Взаимодействие с передовыми инженерами часто начинается, когда клиенты обращаются в центры брифингов для руководителей AWS, расположенные в Сиэтле и Арлингтоне, штат Вирджиния (США). После того как клиенты излагают свои задачи, они часто стремятся найти максимально быстрый способ совместной работы над проектом. В ответ на это AWS направляет своих специалистов, которые интегрируются в бизнес клиента и работают над проектом в рамках 45-дневных итераций, или спринтов. В ходе этих последовательных спринтов происходит совместное создание решений, демонстрация ценности, что затем может привести к расширению сотрудничества.

Местонахождение FDE-команд

Расположение FDE-команд может быть различным и определяется предпочтениями клиента. Встречаются модели, когда заказчики настаивают на физическом присутствии команд AWS на своей территории. В других случаях клиенты допускают удаленную работу FDE, при условии их виртуальной интеграции в рабочий процесс. Также существуют гибридные варианты. Типичная численность такой команды варьируется от трех до семи человек.

Экономическая эффективность и FDE

Ожидается, что FDE-команды должны уметь проектировать системы с учетом требований к стоимости. Это может включать выбор оптимальной модели для конкретного случая использования, чтобы не увеличивать стоимость за токен (единицу обработки информации), или применение таких решений, как семантическое кеширование. По мнению Рашида, высокие затраты на потребление токенов оправданы, если они приводят к генерации дохода, при условии, что экономика проекта остается выгодной.

Вызовы при внедрении FDE

Одним из ключевых вызовов при развертывании FDE-команд является неготовность клиентов к немедленному освоению предоставленных ресурсов. Часто компании осознают необходимость доработки внутренних процессов, настройки доступа к безопасности и решения других операционных вопросов. Например, представители Commonwealth Bank of Australia отмечали проблему с приоритезацией: если FDE-команды работают с полной отдачей, как обеспечить такую же вовлеченность со стороны собственных сотрудников, которые отвлекаются на текущие задачи? Решением стало создание нейтральной рабочей площадки в Сиэтле, куда обе стороны направляли своих специалистов на три недели для сфокусированной работы без отвлекающих факторов.

Рашид отмечает, что неоднократно сталкивался с ситуациями, когда клиенты желают внедрить ИИ, но не имеют должным образом выстроенных систем безопасности или управления. Хотя у некоторых компаний есть базовые процессы безопасности, они зачастую не соответствуют требованиям эпохи ИИ. Наибольший пробел наблюдается в области управления (governance), особенно в отношении ИИ-агентов. В последние месяцы практически все дискуссии вокруг ИИ-агентов сводятся не к их возможностям, а к вопросам управления. Именно здесь передовые команды помогают клиентам с обучением по вопросам управления и созданием необходимой инфраструктуры.

Роль программной инженерии в модели FDE

Одним из ключевых уроков, полученных при внедрении ИИ-решений, является критическая важность знаний в области программной инженерии. В то время как клиент может использовать современные модели для сканирования своей кодовой базы на предмет уязвимостей, самая сложная часть заключается не в их выявлении, а в их устранении. Исправление уязвимостей требует опыта программной инженерии, включающего слияние кода, тестирование и развертывание. Отмечается, что современные команды разработчиков программного обеспечения становятся меньше и чаще управляют ИИ-агентами, выполняющими различные задачи на протяжении всего жизненного цикла разработки ПО.

Привлечение и развитие талантов в AWS

Учитывая масштаб и сложность технологического стека AWS, включающего множество открытых и закрытых моделей, компания придерживается трех основных принципов при подборе талантов:

• Во-первых, кандидаты должны глубоко понимать базовые концепции ИИ, включая предварительное и последующее обучение, обучение с подкреплением и донастройку.
• Во-вторых, команды должны быть хорошо знакомы с собственными сервисами AWS.
• В-третьих, AWS всегда предоставляла клиентам широкий выбор, поэтому компания стремится сосредоточиться на 20% ключевых специализаций, которые могут охватить 80% потребностей большинства заказчиков.

Ключевые навыки для специалистов, стремящихся стать FDE

Для перехода в сферу FDE разработчикам ПО рекомендуется развивать навыки в трех ключевых категориях:

• Функциональные навыки: Оцениваются не только теоретические знания, но и практический опыт в конкретных областях — инженерных, научных или связанных с безопасностью.
• Предметная область: Важно глубокое понимание всего жизненного цикла ИИ-систем.
• Культурные качества: Ищутся специалисты, способные работать в условиях неопределенности, эффективно управлять взаимодействием со стейкхолдерами и обладающие гибким мышлением, характерным для стартапов.

По словам Рашида, трансформация в области ИИ — это путь не для слабонервных.

Отличия в подходе AWS к подбору FDE-специалистов

На фоне активного найма FDE-специалистов другими крупными игроками, такими как OpenAI и Google, AWS выделяет свои приоритеты. Рашид не может с уверенностью говорить о критериях других компаний, но подчеркивает, что в прошлом AWS при найме архитекторов решений делала акцент на системном понимании. Сейчас же все большее значение приобретают практический опыт, культурное соответствие и образ мышления. Если бы пришлось выбрать один ключевой аспект для текущего или будущего обучения и найма талантов, то это, по его мнению, была бы способность применять ИИ в задачах программной инженерии и системной интеграции.

AWS активно занимается повышением квалификации своих собственных специалистов. В ближайшие недели ожидаются публикации, посвященные тому, как этот процесс реализуется в командах разработчиков программного обеспечения AWS и как он влияет на роли, ориентированные на взаимодействие с клиентами.