31.07.2025 Экспертиза, Искусственный интеллект, МенеджментАди Полак, директор Confluent по разработке и продвижению опыта разработчиков, рассказывает на портале The New Stack о критически важных способностях, которые должны развивать инженеры по данным, чтобы оставаться актуальными и ценными, а также на практические способы оттачивания этих навыков. Агентный искусственный интеллект больше не является футуристической концепцией. Он быстро становится частью реальных производственных систем. Согласно новому отчету Capgemini, ожидается, что показатель принятия агентного ИИ к концу этого года вырастет на 48%, поскольку ранние пользователи генеративного ИИ (GenAI) начнут интегрировать автономных агентов в бизнес-операции. Для инженеров по данным этот сдвиг приносит как вызовы, так и возможности. Традиционных конвейеров, которые питают отчеты или поддерживают модели с пакетным обучением, уже недостаточно. Следующее поколение систем ИИ требует контекста в реальном времени и адаптивных конвейеров, которые поддерживают автономные решения в распределенных системах. Возможно, вы уже обладаете навыками планирования извлечения, преобразования и загрузки (ETL), аналитических запросов или интеграции машинного обучения. Но насколько хорошо вы готовы оказывать поддержку агентам, которые сотрудничают, учатся и действуют в режиме реального времени? Рассмотрим критически важные способности, которые инженеры по данным должны развивать, чтобы оставаться актуальными и ценными, а также практические способы оттачивания этих навыков. Освоение этих шаблонов ...
читать далее.
