Programist(k)a – Gen-AI

Czy wiesz, czym różni się programista od zwykłego zjadacza chleba? Kiedy zwykły człowiek ma zrobić notatki na spotkaniu w korpo-robocie, zaciska zęby, bierze notatnik i udaje, że coś tam notuje. A programista? Rozpoczyna ścieżkę kariery Programist(k)a Gen-AI i piszę kompletny program, który robi to za niego… A potem rzuca tą głupią robotę, bo oferty pracy w branży AI już czekają! 🙂

Ale chwila, chwila – co ma Gen-AI (nie mylić z Gen-Z!) do programu do notowania na spotkaniach? Czy generatywne AI to nie są modelki anime tańczące do K-Popu i fejkowe pornosy z celebrytami? Cóż… Zasadniczo to są. Ale nie tylko. Dlatego zacznijmy od wytłumaczenia sobie, kim jest programista AI ze specjalizacją od modeli generatywnych (ang. Gen-AI Engineer).

Kim jest programist(k)a Gen-AI?

Najkrócej mówiąc, programist(k)a od Gen-AI to dev, który tworzy modele generatywne. Czyli takie, które coś generują – tekst, obraz, film lub dźwięk. Oprócz trenowania i dostrajania samych modeli, programist(k)a gen-ai pracuje również z całym otoczeniem modelu i wprowadzeniem go na rynek. To oznacza pracę z aplikacją (frontend, backend), chmurą, pipeline’m CI/CD, testowaniem i obsługą. To najbardziej wszechstronna specjalizacja w branży AI – łączy znajomość modeli językowych (bo zazwyczaj zaczynamy od promptu tekstowego), umiejętności programistyczne i kreatywne podejście do tworzenia aplikacji.

Co programist(k)a Gen-AI robi na co dzień?

Wszystko, co trzeba.

Serio. Gen-AI działa na styku bardzo wielu dziedzin. Inputem w modelach generatywnych może być prompt tekstowy, ale oprócz niego jest jeszcze coś (tak zwane dane złożone). Czasem to załączony PDF, czasem audio ze spotkania, a czasem inny obraz, który chcemy użyć jako inspirację do wygenerowanego outputu. Dev Gen-AI musi przygotować ten input tak, żeby był „zjadliwy” dla modelu generatywnego (który wcześniej wytrenował lub dostroił). Następnie sprawdza output wypluty przez model, testuje go, obrabia, jeśli trzeba. I zwraca użytkownikowi. Wszystko w formie akceptowalnej dla użytkownika, który zazwyczaj nie jest specjalistą od gen-ai, ale zwykłym zjadaczem chleba (najczęśniej nie jest nawet programistą).

Dlatego oprócz samej pracy z danymi i modelem, programist(k)a Gen-AI musi umieć obsługiwać rurę (ang. CICD pipeline), pracować z chmurą (dowolną – większość pracuje na skryptach BAshowych) i wykonywać zadania z zakresu MLOps.

Zakres działania programisty_tki Gen-AI jest tak rozległy, że trudno go opisać w kilku zdaniach. To zdecydowanie FullStack wśród programistów AI. Krótko mówiąc, jak się zepsuje ekspres do kawy w firmowej kuchni, to też do niego!

Jakie cechy charakteru pomogą w pracy jako programist(k)a Gen-AI?

Moim zdaniem, wśród wielu cech pomocnych w pracy w branży AI, ludzie od Gen-AI powinni cechować się ogromną ciekawością świata. W tej konkretnej specjalizacji nigdy nie wiadomo, czego dokładnie będzie dotyczyć kolejny projekt i z czym trzeba będzie się zmierzyć przy tworzeniu produktu AI. Ciekawość i umiejętność zdobywania nowych umiejętności „w locie” pomogą Ci nie zwariować, kiedy klient po raz dziesiąty zmieni wymagania i będzie chciał jednak dodać załącznik .mp3 do prompta, a wszystko obsługiwać z poziomu telefonu. Jeśli jesteś z natury ciekawski_a, a Twój mózg to śmietnisko (pozornie) nieistotnych informacji – Gen-AI może być specjalizacją właśnie dla Ciebie!

Kolejną cechą, która pomoże Ci odnieść sukces w tym zawodzie, jest kreatywność. I choć media krzyczą, że generatywne AI zabija kreatywność, to w Twoim przypadku będzie zupełnie odwrotnie. Czasem trzeba zbudować zupełnie kosmiczny pipeline, czasem obrobić dane dla modelu, a czasem obsłużyć wygenerowany output przed podaniem go użytkownikowi. W efekcie będziesz przekuwać całą swoją wiedzę (istotną czy nie) i lata doświadczenia życiowego w nowatorskie rozwiązania, dzięki któremu Twoje modele będą biegać, skakać i jeszcze robić kawę… A przynajmniej tak będzie to wyglądać w Twoich oczach po kilku zarwanych nockach przy uruchamianiu pajpa.

Ostatnie dwie cechy to złoty duet – wytrwałość i elastyczność. I chociaż obie te cechy predysponują do pracy w każdej specjalizacji w branży AI, to w przypadku Gen-AI są szczególnie cenne. Wytrwałość pomoże Ci nie rzucić papierami, kiedy model po raz n-ty nie zwróci tego, o co go prosisz. A elastyczność pomoże Ci złapać dystans i dostrzec większy kontekst całej sytuacji (i, w efekcie, rozwiązanie Twoich problemów), bez względu na to, czy chodzi o niepełne dane, przetrenowany model czy nie działajacy pipeline.

I teraz najważniejsze. Nawet jeśli nie możesz pochwalić się zestawem powyższych cech, jesteś sztywny jak zatwardziały prawak na paradzie równości, a Twoja kreatywność ogranicza się do zmiany podpisu pod skopiowanym tekstem maila, to wciąż nie przekreśla Twoich szans na karierę w zawodzie Gen-Ai Engineer. Tak naprawdę, jedyne, czego musisz mieć w nadmiarze, to samozaparcie i chęć do rozwijania swoich umiejętności bez względu na wszystko. Jeśli masz to, cała reszta jakoś się ułoży.

Ścieżka kariery Programist(k)a Gen-AI

Jeśli po przeczytaniu tego wszystkiego wciąż tu jesteś – brawo! Właśnie sprawdziliśmy Twoją wytrwałość. Nadajesz się! 😉

Teraz konkrety.
Nasz e-book „Ścieżka kariery: Programist(k)a Gen-AI” to 12-miesięczny plan nauki, który przeprowadzi Cię od pierwszego prompta aż do stworzenia kompletnego produktu z generatywnym modelem AI.

W trakcie tej ścieżki:

• nauczysz się pracy z modelami LLM (BERT, Llama, GPT, Mistral), multimodalnością (tekst ↔ obraz / dźwięk / kod), trenowania modeli (LoRA, QLoRA, PPO), prompt engineeringu, RAG, agentów, Guardrails, CI/CD, optymalizacji i deploymentu na urządzeniach typu edge;
• zbudujesz ponad 10 praktycznych projektów: czatboty z pamięcią, AI-asystentów, narzędzia do transkrypcji i generowania kodu, demo SaaS, agentów CrewAI i aplikacje z modelami lokalnymi;
• stworzysz pełne środowisko projektowe: testy, workflow CI, wersjonowanie danych, monitoring, benchmarki, deployment w Dockerze i chmurze — wszystko udokumentowane w repozytorium na GitHubie.

Każdy miesiąc ma swój temat przewodni, zadania główne i opcjonalne, a także kamień milowy. Znajdziesz tu zarówno zadania techniczne (np. implementacja własnego agenta), jak i bardziej kreatywne — np. stworzenie „cookbooka promptów” czy LoRA stylizowanego na własne selfie. Na stronie porozmawiaimy.pl znajdziesz podstronę dla każdego miesiąca ścieżki kariery — a tam ściągi do wydrukowania, materiały dodatkowe i checklisty. No i oczywiście blogowe opis wszystkich problemów, które napotkaliśmy po drodze. Żeby było Ci trochę raźniej z wiedzą, że inni też się męczą…

Brzmi ambitnie? Może i tak. Ale spokojnie — nie jesteś z tym sam(a). Siedzimy w tym razem i wspólnie dotrwamy do końca. A przy okazji zbudujemy coś niesamowitego!

Zaczynamy? Pobierz ebooka i do dzieła!