Як перейти в AI-розробку? Мій деталізований гайд для девелоперів у 2025-му

💡 Усі статті, обговорення, новини про AI — в одному місці. Приєднуйтесь до AI спільноти!

Привіт! Мене звати Юра Дзюбан, я — Conversational Backend Engineer в Master of Code Global з 7-річним досвідом роботи у створенні чат-ботів та інших conversational рішень. Технології штучного інтелекту (далі — AI) впроваджую в роботі як у продуктах компанії, так і у власних пет-проєктах (більше про них можно прочитати в моїх попередніх блогах).

У цій статті я розповім про From Dev to AI Dev — 2025 — роадмеп, який я створив на основі власного досвіду, а також додаткових актуальних матеріалів. По суті, це покроковий план для девелоперів, які хочуть перейти до прикладної AI-розробки. Я проаналізував, що саме повинен вміти АІ-розробник у 2025 році, щоб бути конкурентним на ринку, і зібрав перелік ключових тем, технологій та інструментів, які необхідні для створення сучасних AI-додатків.

Спойлер: цей роадмеп орієнтований на практику. Той, хто пройде його до кінця, отримає портфоліо з майже 20 невеликих додатків, що знайомлять з різними AI-інструментами/технологіями, а ще — за бажанням отримає сертифікати про проходження 4 курсів від авторитетних авторів (deeplearning.ai).

Гайд реалізований на платформі roadmap.sh і доступний безплатно за MIT-ліцензією, але передбачає використання деяких платних API (наприклад, OpenAI) і, опціонально, проходження платних сертифікацій від Coursera.

Перехід в АІ-розробку в 2025 році: чому це важливо

По-перше, незважаючи на значні скорочення в глобальному ІТ, кількість AI/ML вакансій на DOU в цьому році б’є рекорди.

По-друге, AI won’t take your job, it’s somebody using AI that will take your job:) Тож нехай ця стаття стане знаком, щоб зробити власний pivot в АІ-розробку.

Для кого цей роадмеп

Він буде корисним бекенд-розробникам або фулл-стекам, які планують заглибитися в АІ-розробку та систематизувати власні знання і навички щодо інтеграції LLM у свої додатки (таким як я:), або почати знайомство із даними технологіями з нуля.

План навряд чи буде релевантним:

• Спеціалістам без досвіду/бажання програмування, або таким, що шукають виключно no-code рішення.
• Тим, хто шукає глибокі теми в області теоретичного AI, машинного навчання, Data Science чи MLOps.

Що повинен знати та вміти прикладний АІ-розробник

Загалом поняття AI-розробник все ще формується — ця роль відносно нова, тож визначення, обов’язки й очікування від такого девелопера можуть суттєво різнитися залежно від компаній, проєктів.

У моєму плані AI-розробник (AI Developer, він же AI Engineer, Applied AI Engineer, LLM Engineer тощо) — це розробник програмного забезпечення, який використовує готові великі мовні моделі (large language models — LLMs) або інші AI-інструменти для створення рішень на їх основі. AI-розробники не створюють LLM моделі з нуля — це здебільшого роблять інженери машинного навчання (ML Engineers) або спеціалісти із Data Science. AI-розробники використовують LLM переважно через API для інтеграції AI у додатки та сервіси.

На початку року я проаналізував перших кілька десятків вакансій на позицію AI-розробника, знайдених у Google, і на основі них склав перелік хард скіллів, які найчастіше в них згадувалися:

Серед основних технічних навичок такі:

• Мати високий рівень володіння такими мовами програмування як Python, JavaScript, Java, C++ або R.
• Працювати з бекенд-фреймворками (наприклад, Node.js) та системами управління базами даних (наприклад, PostgreSQL).
• Вміти інтегрувати AI-сервіси з іншими платформами (наприклад, Twilio, Vonage тощо).
• Створювати пайплайни для обробки даних/ETL, обробки даних в реальному часі.
• Знати хмарні платформи та основи DevOps — цінується досвід роботи з AWS, Azure або Google Cloud, основ MLOps, AIOps та CI/CD.
• Володіти найкращими практиками SDLC, тестування тощо.

Спеціалізовані навички включають:

• Машинне навчання та AI-фреймворки — знання OpenAI API чи аналогів, LangChain, Semantic Kernel та векторних баз даних.
• Natural Language Processing (NLP) — досвід роботи з чат-ботами, NLU, генерацією з доповненням через пошук (RAG), написанням промптів (prompt engineering).
• Тонке настроювання (fine-tuning) і оптимізація великих мовних моделей.
• Роботу з платформами/фреймворками для створення conversational продуктів і чат-ботів — Dialogflow, Rasa, BotPress тощо, досвід створення голосових і текстових чат-ботів.

У полі Nice-to-have — наявність сертифікатів, які підтверджують роботу з АІ-технологіями, наприклад, Azure AI Engineer Associate, чи інші сертифікації від визнаних платформ.

Тож два ключові висновки:

• Прикладний AI-розробник — це, по суті, спеціалізований бекенд або фулл-стек. Якщо ви приходите з інших спеціалізацій (фронтенд, мобайл, QA), то варто почати з основ «класичного» бекенду, зокрема серверної логіки, роботи з API та базами даних.
• Наразі набір must-have навичок для роботи з AI-проєктами включає написання ефективних промптів, роботу з RAG, AI-агентами і fine-tuning.

Які теми охоплює роадмеп

Станом на травень 2025, мій роадмеп From Dev to AI Dev — 2025 включає такі ключові розділи:

• Вступ і базові терміни. Короткий огляд визначень та посилання на курс Generative AI for Everyone.
• Використання LLM у повсякденному житті. Чат-боти типу ChatGPT, асистенти для написання коду та інші AI-інструменти, корисні розробникам.
• Знання LLM-провайдерів. OpenAI та подібні сервіси, HuggingFace, відкриті моделі (наприклад, Ollama) AWS Bedrock-подібні платформи.
• Написання промптів. До цього блоку є посилання на добірку ресурсів, зокрема курс ChatGPT Prompt Engineering for Developers.
• Використання інструментів для створення AI-додатків. Оркестрація (LangChain, LlamaIndex), хостинг та інші сервіси.
• Розуміння RAG (Retrieval-Augmented Generation). Embeddings, векторні бази даних, варіанти реалізації.
• Використання інструментів та пам’яті в рішеннях на базі LLM.
• Роботу з AI-агентами. Визначення, фреймоврки, варіанти реалізації (зокрема, n8n, LangChain, crewAI, Microsoft Autogen тощо) + посилання на курс AI Agents in LangGraph.
• Знати особливості fine-tuning. Дотренування пропрієтарних і відкритих моделей + посилання на курс Finetuning Large Language Models.

Які особливості має роадмеп

• Теми організовані в ієрархічному порядку, тож кожна наступна базується на освоєнні попередніх.
• Як уже було зазначено, кожна тема має практичне завдання (створення невеликого додатка/скрипта на Python/Node.js чи Jupyter Notebook).
• Якщо вважаєте, що володієте теорією з певного розділу, можете спробувати одразу перейти до практики.
• План посилається на 4 невеликі (до трьох годин) курси від deeplearning.ai (Generative AI for Everyone, ChatGPT Prompt Engineering for Developers, AI Agents in LangGraph, Finetuning Large Language Models). Вони частково перекриваються в плані змісту з матеріалами відповідних блоків (але не завжди), тож їх можна розглядати частково як альтернативні, частково як комплементарні. Якщо у вас є час, я б рекомендував охопити і те, і інше.
• Я старався обрати найкращі матеріали, які знайшов на момент складання плану, і по можливості їх актуалізую, але все змінюється дуже швидко. Тому вітається активний підхід до освоєння матеріалу і пошук більш нових чи кращих матеріалів до кожного з розділів.

Чи допоможе роадмеп стати прикладним АІ-розробником

На мою думку, так. Це наче ваша настільки книга, гайд по освоєнню тем прикладної AI-розробки, роботи з LLM, написанню промптів, AI-агентів, fine-tuning тощо.

Кожна тема містить практичні вправи або міні-проєкти для закріплення.

Родамеп дозволить отримати артефакти для власного портфоліо, зокрема:

• репозиторії, що демонструють знайомство із різними темами/технологіями;
• сертифікати (опціонально).

Готові почати свій шлях до АІ-розробки? Ось що знадобиться:

• Мотивація і систематичність.
• Час. Проходження роадмепу займає від кількох тижнів до кількох місяців залежно від наявних знань та досвіду, а також можливості включатися в теми.
• $5-10 на кредити до LLM API. Сам роадмеп повністю безплатний, але, як і згадував на початку, передбачає використання додаткових сервісів.

Ще з важливого: матеріали курсів, на які посилається роадмепі, доступні у вільному доступі, але офіційний сертифікат коштує ~$30-50. Так, чотири курси від deeplearning.ai доступні на Coursera із сертифікатами по $49/шт. Однак можна придбати план Coursera Plus за $59/місяць, і пройти всі сертифікації за один місяць (що знижує вартість до $15/сертифікат у випадку 4 курсів).

Сподіваюся, цей гайд стане для вас орієнтиром у світі AI-розробки. А ще мені важливо почути вашу думку: що можна було б покращити в роадмепі? Залишайте свої коментарі, я завжди відкритий до конструктивного обміну.

P.S. Якщо вам зручніше сприймати роадмеп у форматі відео або аудіо, запрошую його переглянути англійською мовою на моєму Youtube-каналі за посиланням.