AI-навыки 2026
Поможем войти в AI или усилить им свою профессию — подскажем, какие навыки осваивать и с каких курсов начать путь.
AI-нативные профессии
Роли, где AI — основа работы, а не инструмент
Разметка данных и RLHF — обучение моделей на примерах.
Аналитика и инсайты с помощью AI-инструментов и LLM.
Деплой и эксплуатация LLM-приложений: evals, мониторинг.
Проектирует AI-системы и интеграции в продукты.
Чем занимаются AI-специалисты
Какие задачи закрывают специалисты в команде день за днём
Строит RAG-пайплайны
Собирает retrieval-augmented generation: векторные базы, чанкинг и реранкинг для точных ответов на корпоративных данных.
ML-инженерОбучает модели под задачу
Готовит данные, обучает и валидирует модели классификации, прогнозов и рекомендаций на PyTorch.
MLOps-инженерДеплоит модели в прод
Заворачивает модели в сервисы, настраивает inference на Kubernetes и автоскейлинг.
Prompt-инженерПроектирует промпты
Создаёт и итерирует системные промпты под задачи, добивается стабильных ответов LLM.
ML-инженерДообучает модели (fine-tuning)
Адаптирует предобученные модели под домен: LoRA, инструкционный тюнинг.
MLOps-инженерСтроит ML-пайплайны
Автоматизирует обучение и доставку моделей: Kubeflow, Airflow, CI/CD для ML.
Prompt-инженерПроводит evals промптов
Строит наборы тестов и метрики качества ответов, сравнивает модели и версии промптов.
AI-инженерРазрабатывает AI-агентов
Проектирует многошаговых агентов на LangGraph: инструменты, память, оркестрация вызовов LLM.
MLOps-инженерМониторит дрейф данных
Отслеживает деградацию моделей и дрейф фич, настраивает алерты и переобучение.
Prompt-инженерСнижает галлюцинации
Добавляет контекст, ограничения и проверки, чтобы модель не выдумывала факты.
AI-инженерИнтегрирует LLM через API
Подключает OpenAI, Anthropic и open-source модели в продукт, настраивает форматы ответов.
ML-инженерДелает feature engineering
Извлекает и отбирает признаки, борется с утечками данных и дисбалансом классов.
Курсы для AI-апгрейда в профессии
AI-курсы для твоей профессии — добавь AI к работе за 3–6 месяцев
AI для PRD, ресёрча и продуктовой аналитики
AI-помощники для SQL, визуализаций и метрик
Драфты спецификаций, BPMN и OpenAPI через AI
Генерация креативов, текстов и анализ конкурентов
Cursor, Claude Code и LLM-интеграции в коде
Cursor и v0 для генерации UI, AI-ревью и тесты
Свежие AI-курсы 🔥
ОбновленоНовые программы по AI — отсортированы по дате добавления
Все курсы по ИИ — 108 курсов
Ранжируем по покрытию карты навыков, без рекламы
Мини-курсы по ИИ
Короткий формат, чтобы быстро освоить конкретный AI-навык
Все 58 мини-курсов по ИИ
Короткий формат, чтобы быстро освоить конкретный AI-навык
Частые вопросы про AI-навыки
С чего начать изучать AI в 2026?
Нужна ли математика для AI?
Чем Prompt Engineering отличается от ML-инжиниринга?
Сколько зарабатывает AI-инженер в 2026?
Можно ли работать с AI без знания английского?
Что выбрать: AI-профессию или AI-апгрейд своей?
AI-навыки 2026: какие есть AI-профессии и как добавить AI к своей
AI входит в IT по-разному. Для одних ролей это сама суть работы, для других — набор инструментов, который ускоряет привычные задачи. Здесь собраны AI-направления: какие есть роли, чем они занимаются и какими курсами их закрыть. Для каждой роли — карта навыков и привязанные к ней курсы каталога.
AI-профессии: где AI — основа работы
Это роли, в которых AI — содержание работы, а не вспомогательный инструмент:
- AI-инженер — RAG, агенты, интеграция LLM через API, MCP-серверы.
- ML-инженер — обучение моделей, fine-tuning, валидация (PyTorch, Hugging Face).
- MLOps-инженер — вывод и эксплуатация моделей в проде (Kubernetes, Kubeflow).
- Prompt-инженер — работа с готовыми LLM через промптинг, evals, автоматизация.
Порог входа разный: в Prompt Engineering можно зайти без ML-математики, ML и MLOps требуют более глубокой подготовки. Зарплаты на senior+ в этих ролях, как правило, выше средних по рынку.
Как добавить AI к своей профессии
Менять профессию необязательно — AI можно встроить в ту, что уже есть. Аналитик пишет SQL и собирает дашборды быстрее, продакт готовит черновики PRD и сводки интервью, разработчик ускоряет рутину с Cursor и Copilot. Это занимает 3–6 месяцев и не требует уходить с работы: достаточно добавить нужные AI-инструменты к своему стеку.
Карты навыков и выбор курса
Для каждой роли мы строим карту навыков на основе тысяч вакансий и помечаем, какие навыки AI-актуальны. Каждый курс каталога разбираем через AI: извлекаем, какие навыки он реально покрывает, и считаем coverage — процент карты, который закрывает программа. Так курсы по ИИ сравниваются по объёму нужных навыков, а не по обещаниям в рекламе.
Готов выбрать курс?
Курсы по ИИ отранжированы по карте навыков. Выбирай и иди учиться.