Como Inteligencia synthetic (Ai), particularmente Modelos de idiomas grandes (LLMS) y la IA generativa, se integran más en varias industrias, ha surgido un papel nuevo y essential: el Ingeniero rápido.
Pero, ¿qué hace exactamente un ingeniero rápido, qué habilidades necesita y qué puede esperar en términos de salario? Averigüemos.
¿Qué es un ingeniero rápido?
Un ingeniero rápido actúa como traductor entre humanos y IA. Elaboran instrucciones (indicaciones) precisas y efectivas para guiar modelos de IA como ChatGPT, Géminis, Claude, Midjourney y Dall-E.
Estos profesionales producen diferentes tipos de contenido, incluidos texto, código, imágenes e información compleja, durante su trabajo de conversaciones sofisticadas. Sirven como conductor para que el modelo AI lo guíe a través de la ejecución de tareas precisas y prácticas.
Comprender el papel de un ingeniero rápido
Los ingenieros que se especializan en indicaciones trabajan para desarrollar las entradas del sistema de IA para producir los resultados de salida deseados. Sus responsabilidades clave incluyen:
- Desarrollo de indicaciones efectivas: Para escribir las preguntas o instrucciones (indicaciones) dadas a AI para asegurarse de que la IA proporcione respuestas útiles y correctas.
- Pruebas y optimización: Pruebe diferentes indicaciones para descubrir cuáles funcionan mejor y modificarlas para obtener los mejores resultados posibles de la IA.
- Colaboración: Trabajar en estrecha colaboración con programadores, expertos en datos e investigadores de IA para asegurarse de que las indicaciones se ajusten bien a las aplicaciones y sistemas de inteligencia synthetic.
- Supervisión ética: La implementación de estándares éticos debe garantizar que las indicaciones junto con sus resultados generados no contengan sesgo y mantengan prácticas equitativas.
Habilidades esenciales para ingenieros rápidos
Por éxito en ingeniería rápidalas personas necesitan competencias técnicas y capacidades creativas:
- Comprensión profunda de AI/LLM: Debe comprender concepts fundamentales sobre las operaciones del modelo, incluidas las fortalezas y las debilidades, así como las fallas primarias, junto con las funciones básicas de la generación de IA.
- Habilidades de comunicación y lenguaje excepcionales: La claridad es clave. La capacidad de ofrecer instrucciones claras con una comprensión completa de las estructuras del lenguaje permite una mejor orientación del sistema AI.
La gramática y la sintaxis junto con la comprensión semántica forman un conocimiento esencial para este propósito.
- Creatividad y pensamiento crítico: Escribir un aviso preferrred requiere probar enfoques únicos para lograr el éxito. Después de examinar los resultados de AI, debe detectar lo que le falta y revisar sus instrucciones de entrada.
- Resolución de problemas: Debe evaluar la situación cuando la inteligencia synthetic no cumple con sus necesidades. ¿Fue el rápido ambiguo? ¿Le faltaba contexto? ¿Fue contradictoria la instrucción?
- Conocimiento del dominio: La ingeniería basic rápida sigue siendo esencial, aunque las organizaciones ahora valoran el desarrollo rápido especializado.
Las habilidades de ingeniería requeridas para guiar la investigación médica de IA difieren de las habilidades utilizadas al guiar la IA para la traducción de advertising and marketing o el desarrollo de software program.
- Perspicacia técnica (cada vez más importante): Para posiciones que requieren automatización o integración, el conocimiento básico de Python, junto con la familiaridad y la competencia de la API en las estructuras de datos, tiene un valor sustancial.
- Adaptabilidad y aprendizaje continuo: La tecnología AI hoy evoluciona a un ritmo extremo. Su compromiso de encenderse en nuevos métodos de modelado, enfoques técnicos y mejores prácticas debe persistir continuamente.
- Prueba y refinamiento iterativo: La mayoría de los trabajos de ingeniería rápido no siguen un solo ciclo de aplicación. El proceso comienza con la redacción de un comando, luego la evaluación de salida y luego la solicitud de refinamiento de acuerdo con los datos resultantes. La paciencia y la persistencia son vitales.
Cómo comenzar su viaje como ingeniero rápido
Si bien el campo es relativamente nuevo, aquí hay algunos consejos sobre cómo puede comenzar su carrera como ingeniero rápido:
1. Construir conocimientos de IA fundamentales
Comience con lo básico. Educación a través de plataformas de aprendizaje en línea y plataformas de IA especializadas, junto con lecturas de documentación de Gran academia de aprendizajeOpenAi, Google AI y Anthrope, y la adquisición de conocimiento basic en PNLP y los marcos de aprendizaje automático y los modelos generativos constituyen una base sólida.
2. Desarrollar habilidades complementarias
Considere aprender pitón básico, uso de API o análisis de datos, ya que estos son cada vez más valiosos para los roles de ingeniería rápidos.
3. Cursos y certificaciones avanzadas
La capacitación avanzada lo equipa para manejar tareas complejas, administrar conversaciones de IA extendidas y comprender los matices del modelo (por ejemplo, GPT-4 vs. Claude 3 vs. Gemini).
Enseña la creación rápida para resultados específicos, como estilos de escritura precisos, análisis detallado y código complejo.
Programa de certificado de Johns Hopkins en IA generativa aplicada Cubre áreas como ingeniería rápida, resolución de problemas de lenguaje pure, flujos de trabajo de IA, Python para IA y prácticas éticas de IA. Compruébalo una vez.
4. Practica pruebas estructuradas
No solo jueguen. El procedimiento de prueba requiere indicaciones variables para la evaluación y la documentación exhaustiva de los resultados. ¿Qué funcionó? ¿Qué no? ¿Por qué?
5. Construya una cartera
Esto es essential. Mantenga los registros guardados de sus indicaciones escritas y las excelentes salidas de IA que logra. Demostrar estudios de casos que implementan sus métodos de ingeniería rápidos para resolver desafíos definidos y cumplir objetivos especificados. Detalla su proceso de iteración.
6. Manténgase actualizado y purple
Seguidores de redes sociales de ambos Científicos de IA y las corporaciones (X/Twitter, LinkedIn), unidas por la membresía en comunidades de IA en línea (servidores de discordia, foros) y el consumo common de noticias sobre la IA es esencial. Comprometerse a construir relaciones profesionales con personas que se especializan en la investigación de IA.
7. Desarrollar habilidades complementarias
Además de dominar las habilidades de Python junto con la operación de la API y el conocimiento del análisis de datos, deben tener la máxima prioridad debido a su creciente importancia en los trabajos de ingeniería rápidos.
8. Adapte su currículum y aplique
Al solicitar puestos de ingeniería rápidos u otros roles en la IA, debe enfatizar su conocimiento de LLM y su capacidad para crear indicaciones, mostrar su trabajo, ilustrar la experiencia de su área de asunto y sus antecedentes en habilidades técnicas.
Salarios de ingeniería rápida en los Estados Unidos
Salario promedio
Un ingeniero rápido en los Estados Unidos gana un salario anual promedio de $ 62,977, $ 30.28 por hora.
Rango salarial
- Posiciones de nivel de entrada: $ 47,000 por año.
- Profesionales experimentados: hasta $ 88,000 anuales.
Factores influyentes
- Experiencia: Los ingenieros ganan alrededor de $ 98,214, sin embargo, los salarios anuales para profesionales con 3 a 6 años de experiencia caen entre $ 111,599 y $ 122,693. (fuente)
- Ubicación: Los salarios varían según la ubicación. El rango de salario anual en Berkeley, CA, para ingenieros rápidos alcanza los $ 80,745, mientras que Palo Alto, CA proporciona un salario promedio de $ 76,492.
- Industria: Los ingenieros de servicios financieros reciben un salario anual promedio de $ 144,987, y los ingenieros del sector farmacéutico reciben $ 121,818 anuales.
Salarios de ingeniería rápida en la India
Las últimas estadísticas salariales revelan que los ingenieros indios reciben alrededor de ₹ 39.3 lakhs anualmente. Los ingenieros indios de inmediato ganan de ₹ 15.3 lakhs anualmente a ₹ 154.9 lakhs, mientras que aquellos en el nivel superior ganan ₹ 79.9 lakhs anuales. (fuente)
Factores influyentes
- Experiencia: Los nuevos empleados en el campo ganan entre ₹ 6 lakhs y ₹ 10 lakhs por año, y los profesionales de mitad de carrera ganan entre ₹ 12 lakhs y ₹ 18 lakhs por año, con puestos senior que traen más de ₹ 20 lakhs anuales.
- Ubicación: Los centros tecnológicos como Bangalore y Hyderabad ofrecen salarios más altos debido a la demanda de talento de IA.
- Tamaño de la empresa: Las empresas más grandes generalmente ofrecen salarios más altos en comparación con las nuevas empresas.
- Habilidades: La capacidad de trabajar con Python y el conocimiento de los marcos AI/ML juntos mejora la compensación.
Diferentes tipos de trabajos de ingeniería rápida
- AI Chatbot Developer: Crea y refina las indicaciones que dirigen chatbots y asistentes virtuales para mejorar su capacidad de funcionar naturalmente con los usuarios.
- Especialista en creación de contenido: AI recibe pautas preprogramadas para crear contenido digital, como piezas escritas y contenido de redes sociales.
- Desarrollador de plataformas educativas con IA: La compañía crea plataformas educativas basadas en la inteligencia synthetic, que generan indicaciones únicas para experiencias educativas individualizadas.
- Desarrollador de herramientas de IA authorized: El equipo de investigación desarrolla indicaciones de inteligencia synthetic para analizar documentos legales, realizar investigaciones y monitorear los sistemas de cumplimiento en campos legales.
- Ingeniero de IA conversacional: Los investigadores construyen sistemas de IA que puedan llevar a cabo una conversación humana al tiempo que mejoran las indicaciones para mejorar sus intercambios verbales.
- Especialista de pedido de la PNL: Trabaja para mejorar las habilidades de procesamiento del lenguaje pure de la IA, elaboración de indicaciones que mejoran la comprensión y generación del texto.
- Diseñador de interacción AI: Los sistemas de IA reciben principios de diseño y servicios de ingeniería rápidos para crear experiencias de usuario a través de formas.
- Científico de datos con experiencia rápida de ingeniería: A través de IA, el sistema examina los datos intrincados para desarrollar indicaciones que dirijan la IA hacia la generación de concepts que conducen a la toma de decisiones basada en datos.
- Gerente de producto con un pronóstico enfoque de ingeniería: Desarrolla programas de IA al tiempo que garantiza que los diseños de productos aparecen de inmediato, ya que cumplen con los requisitos del usuario y los objetivos corporativos.
Aprender ingeniería rápida
Si desea aprender ingeniería rápida y convertirse en un ingeniero rápido, estos cursos son adecuados para usted:
Curso de IA generativo maestro
- Curso compacto de 8.5 horas a su propio ritmo.
- Mejore sus habilidades rápidas de ingeniería a través de 10 ejercicios de codificación y 3 proyectos del mundo actual.
- Aprenda temas centrales como ChatGPT y Langchain con práctica interactiva y práctica.
- Ideally suited para impulsar rápidamente las habilidades prácticas de IA para apoyar su trabajo en ingeniería rápida.
Programa de certificado de IA generativo aplicado (Johns Hopkins)
- Obtenga un certificado prestigioso sobre un programa integral en línea de 16 semanas.
- Aprenda la ingeniería rápida, resuelva los desafíos comerciales con proyectos avanzados y estudios de casos al tiempo que gana 10 CEU.
- Participe en sesiones semanales en vivo, clases magistrales y aprendizaje de grupos pequeños dirigidos por mentores.
- Obtenga experiencia profunda y acreditada de los reconocidos líderes de la facultad y la industria de Johns Hopkins.
Cómo difieren:
El curso Grasp Technology AI ofrece una experiencia de aprendizaje breve, enfocada y a su propio ritmo para construir rápidamente habilidades prácticas de ingeniería rápida, mientras que el programa Johns Hopkins es un viaje intensivo e interactivo de 16 semanas que proporciona experiencia en profundidad y acreditada en IA generativa aplicada.
