Получать от собственника описание задачи и ожидаемого результата
Разбираться в существующих процессах и логике системы
Находить причины неправильных результатов и технических ошибок
С помощью AI-инструментов вносить изменения в код, настройки, запросы к моделям и интеграции
Проверять изменения на реальных исторических примерах
Составлять тесты и добиваться, чтобы ошибка больше не повторялась
Следить, чтобы исправление одного процесса не ломало другие
Кратко фиксировать, что было изменено и как это проверено
Постепенно принимать на себя поддержку отдельных участков системы
Важная особенность работы
Значительная часть задач связана не с быстрым созданием чего-то нового, а с доведением уже созданной системы до стабильного результата
Например, нужно будет разобраться, почему AI-оценщик в трёх случаях из ста определяет неправильную цену, найти общую причину, исправить её и и проверить, что после изменения остальные результаты не стали хуже
Если вам нравится искать причины ошибок, проверять гипотезы и доводить результат до точности — эта работа может вам подойти. Если интересно только быстро создавать прототипы и сразу переходить к следующей задаче — скорее всего, будет сложно