Как стать ИИ-инженером

Путь практика: не учёный по машинному обучению, а человек, который строит работающие сервисы на языковых моделях и агентах и выкладывает их в интернет.

Шесть шагов. У каждого — что учить, сколько недель и что у тебя должно получиться в конце. Шаг закрыт, когда результат работает, а не когда досмотрено видео.

Откуда стартуешь

  • Уже есть: работал с Claude Code, сделан первый Telegram-бот со знаниями по таможне, разговорный английский.
  • Нет пока: своего кода — бот собран вместе с агентом, а не руками.
  • Козырь — ВЭД и таможня. ИИ-инженеров становится много, а тех, кто понимает декларации, коды ТН ВЭД и документы на ввоз, — единицы. Все проекты ниже — из этой области, и твой бот проходит через все шаги как учебный проект.
  • Цель: работа в ИИ. Темп — 3 часа в день, около 21 часа в неделю.
Сколько часов в неделю учишься

  1. 01

    Основы: терминал, Python, git

    Уверенно работать в терминале, писать небольшие программы на Python и хранить код в GitHub. Около 80 часов.

    Что учить

    • Терминал Linux: файлы, папки, права, установка программ
    • Python: переменные, условия, циклы, функции, списки и словари, файлы, библиотеки
    • git и GitHub: коммит, ветка, слияние, свой репозиторий
    • Технический английский: документацию читать в оригинале, новые слова — в свой словарь

    Из нашей библиотеки

    Бесплатно в открытом доступе

    Результат: аккаунт на GitHub и в нём 2–3 своих скрипта на Python с описанием. Например, программа, которая читает Excel со списком товаров и считает таможенную стоимость, пошлину и НДС по каждой позиции.

  2. 02

    Языковые модели и промпты

    Понимать, как устроены LLM, где они ошибаются, и вызывать их из своего кода. Около 25 часов.

    Что учить

    • Что такое LLM, токены, контекст, температура
    • Как писать промпты: роль, пример, формат ответа, проверка
    • API моделей: ключ, запрос из Python, ответ в JSON
    • Локальные модели через Ollama — когда данные нельзя отдавать в облако

    Из нашей библиотеки

    Бесплатно в открытом доступе

    Результат: таможенный бот пересобран тобой с нуля на Python: он отвечает через LLM по твоему промпту, работает у тебя на компьютере, и ты можешь объяснить каждую строку кода.

  3. 03

    Агенты и инструменты: Claude Code, Codex, MCP

    Работать так, как сейчас работают ИИ-инженеры: агент пишет и проверяет код, ты ставишь задачу, читаешь результат и решаешь. Около 40 часов.

    Что учить

    • Claude Code и Codex: как поставить задачу, проверить и откатить
    • Что такое агент: модель, инструменты, цикл «подумал — сделал — проверил»
    • MCP — как подключить агенту свои данные и сервисы
    • Автоматизации без кода в n8n — для быстрых задач

    Из нашей библиотеки

    Бесплатно в открытом доступе

    Результат: с агентом бот получает новые умения — например, принимает фото или PDF инвойса и сам заполняет таблицу товаров. Плюс одна автоматизация в n8n для своей текущей работы.

  4. 04

    RAG и данные

    Научить модель отвечать по твоим документам и не выдумывать. Это самая частая задача ИИ-инженера в компаниях. Около 40 часов.

    Что учить

    • Эмбеддинги и векторный поиск
    • Как резать документы на куски, метаданные, переранжирование
    • Как проверять качество ответов и ловить выдумки
    • Таблицы и SQL: Pandas, базы данных

    Из нашей библиотеки

    Бесплатно в открытом доступе

    Результат: таможенный бот отвечает по Таможенному кодексу ЕАЭС, правилам ввоза и твоим документам и показывает, откуда взят ответ. Есть набор из 30 вопросов с правильными ответами, по которому ты проверяешь качество после каждой правки.

  5. 05

    Деплой: проект в интернете

    Выложить свой сервис так, чтобы им пользовались другие, и видеть, что он работает. Около 30 часов.

    Что учить

    • HTTP и API, FastAPI
    • Docker: упаковать проект, чтобы он запускался где угодно
    • Сервер или облако, домен, секреты вне кода
    • Логи и простой мониторинг

    Из нашей библиотеки

    Бесплатно в открытом доступе

    Результат: проект из шага 4 работает по ссылке круглые сутки, ключи не лежат в коде, а при падении ты видишь ошибку в логах.

  6. 06

    Портфолио и первая работа в ИИ

    Три законченных проекта из ВЭД, которыми пользуются живые люди, и поиск работы. Проекты и есть резюме ИИ-инженера. Около 60 часов.

    Что делать

    • Проекты-идеи: разбор инвойсов и CMR в таблицу; подбор кода ТН ВЭД по описанию товара с объяснением; проверка комплекта документов перед ввозом
    • Отдать пользоваться коллегам и брокерам, исправить по отзывам
    • Описать каждый проект в GitHub: задача, как устроен, ссылка, скриншот
    • Резюме и LinkedIn на английском; отклики на AI engineer, AI automation engineer, LLM-интегратор — первыми в логистику, ВЭД, финтех, где твой опыт даёт фору

    Из нашей библиотеки

    Бесплатно в открытом доступе

    Результат: портфолио из трёх работающих проектов по ВЭД со ссылками, у каждого есть пользователи кроме тебя; резюме готово, отправлено 20 откликов.

Как учиться, чтобы дойти

  • Каждый день понемногуЧас в день лучше семи часов в воскресенье: навык держится на повторении.
  • Сначала руками, потом теорияПосмотрел урок — сразу сделал то же самое в своём коде. Видео без практики забывается за неделю.
  • Агент — напарник, не заменаС шага 3 пиши код вместе с Claude Code или Codex, но каждую строку понимай: спроси агента, что она делает.
  • Всё в GitHubС первого дня. Через полгода это история того, как ты рос, и её видит работодатель.
  • ДеньгиШаги 1–2 бесплатны. С шага 3 нужна подписка на Claude или ChatGPT — около 20 $ в месяц.
  • Застрял больше часаОпиши, что делал и какую ошибку видишь, и спроси. Это нормально, так учатся все.