Від медіа до штучного інтелекту: як досвід у журналістиці відкриває шлях у prompt engineering

Після звільнення з Meta журналістка та фахівчиня зі стратегічних комунікацій опинилася в точці, яка згодом виявилася відправною у новий кар’єрний виток — у сферу, що стрімко захоплює технологічний світ: інженерія запитів у штучному інтелекті .

На момент змін ця професія лише починала формуватися. Більшість навіть не здогадувались, що таке prompt engineering. Водночас компанії вже почали впроваджувати ці навички в робочі процеси, створюючи нові ролі, а кар’єрні історії фахівців у цій сфері досі залишаються унікальними.

Як трансформувався професійний шлях

Після скорочення в Meta було прийнято рішення залишитися у сфері технологій. Ретельно вивчалися новини індустрії, зокрема — позиції, де досвід у журналістиці та медіапартнерствах міг бути корисним. Пріоритетом стали компанії, здатні забезпечити стабільність, ріст і стійкість до нових хвиль звільнень.

Увагу привернула зростаюча популярність ChatGPT від OpenAI — інструмент, який, за оцінками експертів, може як сприяти продуктивності, так і викликати побоювання щодо майбутнього професій, пов’язаних із контентом. Утім, вчасне реагування на зміну ринку дало змогу побачити в цьому нову нішу для розвитку.

Вдалий ризик: досвід у LinkedIn

Серед ключових рішень стало погодження на контрактну позицію в LinkedIn у команді новин — попри короткий термін і менший рівень ролі. Важливою перевагою стало те, що посада передбачала роботу з генеративними AI-проєктами — напрямком, який стрімко розвивається.

Контакт із новими технологіями став критично важливим досвідом, що відкрив нові можливості у подальших пошуках роботи — навіть у разі завершення контракту без продовження.

Цікавість, що відкриває двері

Ще до початку роботи в новій команді виник інтерес до того, як можна покращувати тексти, створені штучним інтелектом. Саме тоді й пролунала нова для багатьох професіоналів фраза — «інженер запитів».

У процесі редагування AI-контенту важливо було не просто оцінювати результати, а давати чіткий і корисний зворотний зв’язок. Завдяки цьому вдалося побачити загальні проблеми в роботі моделей та запропонувати рішення, які працюють не лише точково, а на масштабі — коли один запит має спрацювати сотні разів без суттєвих помилок.

Навички, які вирішують усе

Поступово стало зрозуміло: щоб зростати у сфері ШІ, потрібно не тільки розуміти, як працює контент, а й орієнтуватися в технічних процесах. Саме тому серед обов’язкових навичок інженера(ки) запитів усе частіше з’являється знання Python.

Навіть якщо не потрібно писати код з нуля, вміння читати скрипти, розуміти помилки й логіку системи — це великий плюс. Щоб прокачати себе, було пройдено базовий онлайн-курс із Python. Це дало змогу швидше комунікувати з інженерами й ефективніше вирішувати робочі задачі.

Нова роль — нові горизонти

Сьогодні фахівчиня очолює напрям інженерії запитів у стартапі Lazarus AI. Її завдання — розробка ефективних стратегій роботи з великими мовними моделями та новими агентними системами.

Завдяки накопиченому досвіду вона також стала викладачкою в онлайн-курсі CNBC про те, як використовувати ШІ для успіху на роботі.

Її головна порада: бути відкритими до навчання, шукати нове й адаптуватися — саме це стає ключем до кар’єрного зростання у світі, який швидко змінюється.

Авторка: Дар’я Бровченко

Джерело