От официанта до AI-инженера за два года

Начинал с баров и клубов. Официант, кальянщик, потом продажи в 2ГИС. Параллельно в январе 2024 решил разобраться, почему все говорят об автоматизации, и начал самоучкой. Первый проект был из отчаяния: собрал фитнес-бот на n8n с большой базой знаний, но бот путался и давал неправильные ответы.

Сидел над ним почти месяц. Пробовал добавлять еще данных, переписывал промпты, ничего не помогало. И вот момент: бот не был глупым, он тонул в нерелевантном контексте. Я прогнал всю базу через LLM, разбил ее на смысловые чанки и разметил каждый блок темой. Теперь поиск доставал только нужное, а не все подряд. Бот сразу стал работать нормально.

Это было мое первое открытие: проблема была не в объеме знаний, а в структуре. Лечится не добавлением данных, а умной разбивкой. Оказалось, это основа RAG, и я просто переоткрыл ее с нуля. После этого начал брать заказы: автоматизировал большие таблицы, в одном случае сократил ручную работу бухгалтеров с суток до 15 минут на 40 тысячах строк. Потом пошли проекты посложнее: голосовые боты, контент-системы, агенты.

Суть: вход в IT не должен быть через MIT и учебники. Достаточно реальной проблемы, упорства и готовности переоткрывать то, что уже открыто. Опыт в сервисе научил слышать клиента, опыт в продажах научил видеть боль. Остальное - учусь по дороге.

#автоматизация #RAG #n8n #карьера