Все из нас сейчас применяют нейросети (НС) в повседневной жизни, кто-то в личных целях, а кто-то для работы, но в любом случае нейронки выступают хорошими помощниками в повседневной жизни. Современному бизнесу нужны сильные специалисты, которые могут выполнить большой объем работы, но это невозможно сделать без использования ИИ. Поэтому HR-специалисты и рекрутеры всё чаще в описании вакансии указывают обязательное владение ИИ для кандидатов. Нейросети уже не просто модный тренд, а жизненная необходимость и инструмент для решения сложных задач.
В этой статье мы поговорим о том, как проверить уровень владения нейросетями у сотрудника.
На собеседованиях ИТ-специалистов проверяют уровень владения различными технологиями, и владение нейросетями является основой для современных айтишников. Если специалист хорошо разбирается в предметной области или технологиях (по своему основному направлению), например языке программирования, но при этом не использует нейросети в своей работе, то эффективность такого сотрудника будет крайне низкая. Современные нейросети могут значительно увеличить скорость разработки и эффективность работы программиста или другого ИТ-специалиста. Владение нейросетями это не просто отправка запросов в ChatGPT или DeepSeek, это умение правильно строить запросы, понимать в разновидностях нейросетей и еще многое другое. Далее представлена практическая методология оценки знаний кандидатов в области нейросетевых технологий.
В зависимости от должности, к специалисту будут применяться разные требования к уровню его владения ИИ. Мы в FIRECODE выделили несколько уровней владения нейросетями.
Базовый. Знания, необходимые сотруднику для безопасного и осознанного использования общедоступных нейросетей и инструментов в повседневной работе.
Продвинутый. Умения для эффективного применения НС* в специфических рабочих задачах, оптимизации запросов и выбора подходящих инструментов.
Экспертный. Глубокие знания для решения сложных задач, тонкой настройки, автоматизации процессов с использованием НС* и оценки их эффективности/рисков для бизнеса.
*НС - нейросеть
Данный уровень представляет собой универсальный и обязательный для освоения минимум цифровых навыков, актуальный для подавляющего большинства специалистов независимо от их функциональной направленности. Данный стандарт одинаково необходим как сотрудникам административно-управленческого звена, включая офис-менеджеров, так и представителям коммерческих подразделений, таким как специалисты по продажам и обслуживанию клиентов, а также многим другим категориям персонала. Цель внедрения базового уровня заключается в формировании у сотрудников способности к безопасному, этически ответственному и осмысленному использованию широкодоступных инструментов ИИ для решения повседневных рабочих задач. Это подразумевает эффективное применение технологий для поиска и верификации данных, генерации первичных идей в рамках мозговых штурмов, создания черновых вариантов текстовой документации и коммуникаций, а также выполнения простейших операций по анализу и структурированию данных. Достижение данного уровня обеспечивает не только рост личной операционной эффективности работника, но и минимизирует потенциальные риски, связанные с нарушением конфиденциальности, некорректным использованием информации или несоблюдением правовых норм и корпоративных политик при взаимодействии с системами искусственного интеллекта.
1. Понимание возможностей и ограничений: Знание основных типов задач, которые могут решать современные НС (текст, изображения, аудио, анализ данных) и их ключевых ограничений (риск галлюцинаций, ограниченность знаний, контекстное окно).
2. Безопасность и конфиденциальность: Понимание правил работы с корпоративными и персональными данными при использовании НС. Знание запретов на ввод чувствительной информации.
3. Этика и авторское право: Осознание вопросов авторского права при использовании сгенерированного контента и этических аспектов применения НС (предвзятость, дезинформация).
4. Основы формулирования запросов (Prompting): Умение составлять простые, понятные запросы для получения релевантного результата.
5. Критическая оценка результата: Способность проверять полученную от НС информацию на достоверность, точность и релевантность.
Данный уровень предполагает не просто использование общедоступных инструментов, а их целенаправленное и высокоэффективное применение для решения сложных, специфических задач в рамках конкретной профессиональной области, таких как углубленный анализ отраслевых данных, автоматизация специализированных расчетов, создание комплексного контента или оптимизация уникальных рабочих операций. Ключевым аспектом продвинутого уровня становится способность не только решать задачи с помощью ИИ, но и кардинально оптимизировать взаимодействие с этими системами, включая навыки точного формулирования запросов (промпт-инжиниринг), адаптации инструментов под индивидуальные нужды и эффективного управления контекстом.
1. Продвинутый Prompt Engineering: Умение составлять сложные, структурированные запросы (использование контекста, примеров, ролевых моделей, специфических инструкций) для получения высококачественных и релевантных результатов.
2. Выбор инструмента: Знание различных НС-платформ и инструментов (текстовые, мультимодальные, аналитические) и умение выбрать наиболее подходящий для конкретной задачи. Необходимо знать не менее 10 инструментов.
3. Работа с контекстом: Умение эффективно предоставлять НС необходимый контекст (документы, данные, предыдущие ответы) для улучшения качества результата.
4. Итеративное взаимодействие: Способность анализировать ответ НС, корректировать запрос и вести "диалог" для уточнения и улучшения результата.
5. Интеграция в рабочий процесс: Понимание, как применять НС для оптимизации конкретных профессиональных задач (анализ отчетов, подготовка договоров, создание презентаций, исследование).
Данный уровень требует глубокого понимания принципов работы нейросетей. Специалисты этого уровня разрабатывают решения для комплексных задач, настраивают и автоматизируют процессы с применением НС, а также профессионально оценивают связанные риски и стратегический вклад технологий в бизнес-результаты для максимизации их ценности.
1. Глубокое понимание архитектур и моделей: Знание различий между основными типами моделей (LLM, Diffusion, Multimodal), их сильных и слабых сторон, областей применения.
2. Тонкая настройка (Fine-tuning) и RAG: Понимание принципов и сценариев применения дообучения модели на своих данных и техник Retrieval-Augmented Generation.
3. Автоматизация и оркестровка: Умение создавать цепочки задач (workflow) с использованием НС через API, интегрировать НС в корпоративные системы (Low-code/No-code или код).
4. Оценка производительности и стоимости: Умение оценить качество ответов НС, сравнить разные модели/инструменты, рассчитать стоимость использования и потенциальный ROI.
5. Управление рисками и стратегия: Понимание юридических, репутационных, операционных рисков внедрения НС и умение предложить стратегию их использования в подразделении/компании.
Если вы хотите получить подробную инструкцию для вашего интервьюера или рекрутера, то напишите нам в телеграм @slusarev_a