От промпт-инженера до куратора данных: какие профессии появились благодаря ИИ

Более 35 процентов работающих россиян считают, что активное внедрение искусственного интеллекта — это главный фактор появления новых профессий. Об этом свидетельствуют результаты исследования сервиса продажи б/у товаров и компании, разрабатывающей системы защиты от компьютерных вирусов. «Вечерняя Москва» выяснила, какие специальности уже появились благодаря ИИ.

Искусственный интеллект развивается, кажется, не по дням, а по часам. Совершенствуются языковые модели, генераторы видео и картинок. Все это вызывает настороженность у людей: многие профессии находятся под угрозой исчезновения. Но ведь у любой медали есть и обратная сторона: одни специальности ушли, появились новые. Какие профессии уже существуют, а какие находятся на зачаточном этапе, рассказал основатель проекта в сфере искусственного интеллекта Тим Зинин.

Расширение должностей

Начнем с того, что специальности, созданные именно для работы с ИИ, стали выделяться с приходом больших языковых моделей в 2023-2024 годах.

— До этого момента вся эта работа с нейросетями лежала внутри одной должности: дата-сайентиста или разработчика, который вел модель целиком, от сбора данных до итогового внедрения в компанию, — рассказывает эксперт. — Языковые модели разделили этот единый процесс на отдельные звенья, каждое из которых превратилось в отдельную специальность, со своим набором задач и зоной ответственности.

Часть этих профессий закрепилась в штате компаний, часть осталась форматом подрядной работы на несколько месяцев под конкретный проект. Так, за последние два-три года на рынке труда в сфере ИИ появились инженер по внедрению ИИ, промпт-инженер, инженер по подготовке данных для систем RAG, MLOps-инженер, тренер и оценщик качества ответов модели, разметчик данных, специалист по допуску моделей к чувствительным данным компании.

Как это работает

Как найти работу в сентябре 2026: советы HR-эксперта и список востребованных профессий

Разберем подробнее, за какую часть работы над нейросетью отвечает каждая из этих специальностей.

— Инженер по внедрению разбирает процесс компании, которая хочет внедрить ИИ в работу. Он подключает к модели нужные данные и собирает готового агента под конкретную задачу: например, в одном из моих проектов такой агент разбирает входящие заявки в лизинговой компании, определяет тип имущества и передает менеджеру уже подготовленный первичный ответ, — делится подробностями Тим Зинин.

Инженер по данным для RAG-систем структурирует внутренние документы и регламенты компании. Его задача — сделать так, чтобы ИИ-модель могла найти в них точный фрагмент и указать источник информации.

— Похожим образом я собираю справочные боты поверх внутренних баз документов и регламентов компаний. Бот отвечает сотруднику и сразу показывает, на какой документ он опирался, — приводит пример эксперт.

MLOps-инженер отвечает за модель в рабочем контуре: то есть следит за скоростью ответа, ошибками, нагрузкой и установкой обновлений версий модели.

Не берем Овнов, ищем Тельцов: можно ли работать в компании, где просят натальную карту

— Тренер и оценщик качества проверяет, отвечает ли модель по делу и в нужном тоне. Этот специалист размечает случаи, где ответ требует правки человека, — рассказывает Тим Зинин. — Разметчик данных готовит обучающие примеры и эталонные ответы, на которых модель учится в самом начале своего пути к рабочей версии — то есть еще до того, как ее увидит первый живой пользователь.

Изменения рынка

Надо отметить, что специальности в сфере ИИ постоянно «мутируют»: не успевают появиться одни, как тут же становятся частью новой уже профессии.

Например, по словам эксперта, такая участь настигла промпт-инженеров — людей, которые занимались составлением запросов для ИИ. Сегодня как отдельная вакансия такая специальность почти исчезла.

— Формулировка задачи для модели перешла к инженеру внедрения и специалисту предметной области: на эти должности сразу ищут людей, способных самостоятельно поставить модели точную задачу без отдельного посредника между собой и нейросетью, — уточняет эксперт. — Часть работы аналитика и ассистента первой линии перешла к ИИ-агентам, которые разбирают заявки и готовят черновик ответа. С этим инструментом и рядовой сотрудник начинает закрывать задачи, под которые раньше держали отдельного специалиста, — уточняет эксперт.

Разметка данных для ИИ тоже сместилась от массового ручного труда к контролю качества. Сегодня разметчик чаще проверяет и поправляет готовые ответы модели, чем создает параметры с нуля. У этого специалиста объем ручной работы год от года сокращается из-за роста качества самих ИИ-моделей.

Заглянем вперед

Так какие же новые профессии могут появиться на рынке благодаря искусственному интеллекту?

— Рынку сегодня в первую очередь нужны люди на стыке предметной области и механики модели — специалисты, которые способны определить, где ответ агента годится, а где решение обязано остаться за человеком. Однажды я сам вручную сверял строительную смету, которую перед этим обработала модель. И я увидел нестыковки между ее текстом, который выглядел гладко, и цифрами из реального проекта. Такие различия может заметить только человек, знающий предметную область изнутри, — считает эксперт.

Специалисты по эксплуатации и наблюдению за ИИ-агентами в рабочем контуре — вот кого еще сегодня не хватает на рынке. Они сопровождают систему месяцами после запуска, следят за качеством ответов и вовремя поправляют то, что начинает работать хуже прежнего.

— Еще один дефицит на рынке труда — нехватка людей, отвечающих за допуск моделей к чувствительным данным компании — документам, которые не должны видеть посторонние. Нужны специалисты, которые решают, какие документы модель может видеть, а какие остаются под замком и доступны только для внутреннего пользования сотрудников, — отмечает Тим Зинин.

По его словам, из этой нехватки уже в ближайшее время вырастут отдельные профессии — куратор доступа ИИ к данным компании и оператор, отвечающий за состояние агентов в рабочем контуре на всей дистанции работы: от запуска до последующих обновлений.

КСТАТИ

Больше половины россиян готовы осваивать рабочие профессии, если их заменит ИИ. Об этом свидетельствуют результаты исследования сервиса по созданию опросов. В первую очередь речь идет о профессии повара, мастера маникюра или массажиста. Порядка 80 процентов респондентов, впрочем, не сомневаются в том, что нейросеть их заменить не сможет.

Министр труда и социальной защиты Антон Котяков обнародовал прогноз: в ближайшие семь лет спрос сохранится на четыре категории специалистов — инженеров, врачей, педагогов и квалифицированных рабочих. Речь идет о профессиях, которые, как обещают, не исчезнут под натиском автоматизации и искусственного интеллекта.