У нас вы можете посмотреть бесплатно Нова професія Intelligence Engineer или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
Розбираємо нову роль Intelligence Engineer – звідки вона взялась, чим відрізняється від Data Science/ML і чому аналогія з DevOps тут дуже показова. Також – як SoftServe підходить до впровадження цієї ролі: переучування інженерів, власні AI-агенти, фокус на практичній цінності для бізнесу. Питання до вас: чи вважаєте Intelligence Engineer окремою професією вже зараз – чи це поки що “надбудова” над існуючими інженерними ролями? Напишіть у коментарях. Тайм-коди 0:00 – Вступ 0:04 – Нова професія: Intelligence Engineer (job role чи професія?) 0:48 – Чому тема актуальна і хто в Україна серед перших пробує цю роль 0:55 – “Справжня професія?” Паралель із DevOps і дискусії в коментарях 1:47 – Як виник DevOps: не з університетів, а з потреби бізнесу 2:11 – DevOps як комбінація системного адміністратора та розробника 3:00 – Хмари, складні системи і чому “джуніор DevOps” звучить нетипово 4:30 – Спеціалізації DevOps: DevSecOps, MLOps 5:08 – Еволюція “AI-ролей”: prompt engineering → context engineering → intelligence engineering 6:24 – Хто такий інженер: інженерія vs наука vs “оператор” інструментів 7:38 – Чим Intelligence Engineer відрізняється від Data Science / Machine Learning 8:01 – Практичний погляд: налаштування AI-агентів, використання для задач бізнесу, код 8:50 – Як це впроваджують у компанії: переучування існуючих інженерів, інструменти, власні агенти 9:31 – Конкурентна перевага: приватні AI-системи на власних даних і досвіді 10:06 – Що потрібно розуміти: моделі, тренування, токени, контекст, оцінка якості, RAG та альтернативи 10:48 – Чому попит може різко зрости (аналогія з DevOps) і чому це не “вивчається за тиждень” 11:40 – Про вакансії: поки роль більше всередині, але може з’явитися і на зовнішньому ринку 12:29 – Підсумок: чому напрям перспективний Корисні ключові слова (для пошуку) Intelligence Engineer, AI Engineering, LLM, GenAI, AI агенти, RAG, контекст, токени, DevOps аналогія, переучування інженерів 👍 Якщо було корисно – підписуйтесь на канал і ставте лайк. 💬 Напишіть у коментарях, які теми про AI-ролі та інженерію розібрати далі. #AI #IntelligenceEngineer #LLM #GenAI #RAG #DevOps #SoftwareEngineering