Я решил не терять время зря и изучать GenerativeAI для задач дата-инжиниринга и начал с прикладного курса от Databricks. У них есть целая специализация с примерами и лабораторными работами. После них вы сможете лучше понимать задачи, связанные с embeddings, Vector DB, RAG, LLM deployment/serving и т.п. Конечно, это всё привязано к Databricks, и многие модели идут прямо из коробки.

Получается, AI очень сильно завязан на инжиниринг данных. Вам также нужно собирать данные, парсить и хранить их. Писать к ним запросы, думать о масштабировании и безопасности. Пока каждый вендор разрабатывает свою версию реальности, но со временем всё устаканится и будет более понятно.

Вчера уже видел курс от индуса про LLM для Data Engineering. На собеседованиях уже могут поинтересоваться, а как у вас дела с Cursor, Claude Code, MCP и делали ли вы AI-решения.

Можно брать любой курс/специализацию от большого вендора + пару книг O’Reilly и это будет отличное начало.

Скоро pet проекты будут вместо dbt+Postgres, VectorDB+LLMs

PS Нашел репозиторий с примерами https://github.com/Weixin97/GenAI-with-LLM/tree/main

Что-то в Москве зарплаты упали?! То были по 450-500, а теперь стали по 200-250, как же так?