Если Python-разработчик хочет двигаться в сторону AI engineering, очень легко начать со списка библиотек.

LangChain, LlamaIndex, векторные базы, модели, агенты, фреймворки, очередной SDK.

Все это полезно. Но я бы не начинал только с инструментов.

Сильный переход в AI engineering начинается с другого вопроса: какую систему ты умеешь собрать вокруг модели?

Модель сама по себе редко является продуктом. Вокруг нее нужны данные, контекст, проверка результата, ограничения, логирование, оценка качества, fallback, интерфейс для человека и понятное место в рабочем процессе. Поэтому хороший путь для Python-разработчика - не просто "выучить AI-библиотеки", а научиться собирать маленькие, проверяемые AI-системы. Не Jupiter Notebook, который один раз красиво ответил.

А сервис или workflow, где видно, откуда пришли данные, почему модель получила именно этот контекст, кто проверяет ответ и как понять, что стало лучше.

Вот это уже похоже на инженерный навык.