Промпт-инженер — план развития из лекций
Профессии → Промпт-инженер

Промпт-инженер

Внедряет нейросети в рабочие процессы: промпты, ИИ-ассистенты, оценка качества.

Начать с первой лекции План: 13 лекций ↓

Чем занимается

Вакансии промпт-инженеров на hh.ru удвоились за 2025 год, упоминания профессии выросли в восемь раз за два года. Ядро — принципы работы LLM, техники промптинга, бизнес-сценарии и границы применимости.

Что даёт план

  • Строить рабочие ИИ-навыки: от запроса до встроенного процесса
  • Собирать ИИ-агентов под рутинные задачи вместо бесконечного чата
  • Знать правовые рамки нейросетей: авторство, данные, ответственность

План развития13

13 лекций · 207 тем · 508 тестов · ≈ 14 часов. Первые 1 тема каждой лекции — бесплатно, без регистрации.

  1. 1 базовый · ~120 минут ИИ-навыки будущего Базовая ИИ-грамотность, рабочие приёмы промптинга и разбор, как искусственный интеллект меняет именно ту профессию, которую осваивает слушатель. Разобрать 18 тем → Пройти 36 тестов
  2. 2 базовый · ~60 минут Агент вместо чата Как перейти от переписки с нейронкой в браузере к работе с агентом, у которого есть доступ к файлам: точная просьба, память в файлах, записка с правилами, скиллы и три границы безопасности. Разобрать 16 тем → Пройти 42 теста
  3. 3 базовый · ~80 минут Нейросети и закон — что 243-ФЗ действительно требует, а что пока только законопроект Первый российский закон об ИИ, порог в миллиард параметров, маркировка с 1 марта 2027 года как право, а не обязанность, права на сгенерированное, дипфейк с вашим лицом, автоматические решения о вас и персональные данные в промптах — с пометкой у каждой нормы: действует, отложено или пока проект. Разобрать 20 тем → Пройти 52 теста
  4. 4 базовый · ~50 минут Персональные данные — как узнать, что о вас хранят, и что делать при утечке Карта прав человека в обработке его данных на август 2026 года: запрос по ст. 14 обязывает оператора ответить за 10 рабочих дней, отзыв согласия запускает 30-дневный срок уничтожения, утечка стоит компании миллионы, а повторная — до 3 % годовой выручки. Разобрать 14 тем → Пройти 36 тестов
  5. 5 базовый · ~50 минут Анатомия промпта — из каких блоков собран запрос и какие из них действительно двигают ответ Промпт — это письменная постановка задачи для исполнителя, который никогда не переспрашивает: всё несказанное будет додумано молча. Шестнадцать тем о том, из чего собран запрос и что измерено про каждый блок: 41,1% случаев, когда модель угадывает невысказанное требование, падение более 30% при переносе нужного документа в середину контекста, цена жёсткого формата на задачах рассуждения, разброс до 76 пунктов между промптами, одинаковыми по смыслу, — и работа о ролях, которая при расширении выборки развернула собственный вывод на противоположный. Разобрать 16 тем → Пройти 48 тестов
  6. 6 базовый · ~60 минут Данные в нейросетях — что нельзя отправлять в модель, куда уходит текст запроса и чем за него отвечает компания Сотрудник вставил в чат-бот выгрузку на 1 240 клиентов и ушёл домой: семнадцать тем о том, куда физически уходит текст запроса, почему ответственность остаётся у компании, сколько стоит одна отправка по ст. 13.11 КоАП и как решать рабочие задачи, не отдавая модели ни одной реальной записи. Разобрать 17 тем → Пройти 40 тестов
  7. 7 продвинутый · ~50 минут Экономика ИИ-внедрения — как посчитать окупаемость сценария до того, как его запустили Окупаемость ИИ-сценария считается не по чужому проценту продуктивности, а по двум своим числам: полной стоимости сценария и стоимости часа тех, кого он разгружает. Пятнадцать тем с прайсами, датированными 15.09.2026, нормой рабочего времени 2026 года и страховыми взносами после отмены универсальной льготы МСП — и сквозной расчёт, в котором проверка ответов стоит в 14 раз дороже токенов. Разобрать 15 тем → Пройти 42 теста
  8. 8 базовый · ~75 минут Галлюцинации: почему модель врёт — механизм выдумки, зоны риска и проверка, которая что-то значит Выдумку не чинят обновлением: она следует из того, как модели обучают и оценивают. Семнадцать тем разбирают, почему редкий факт опаснее сложного, где выдумка селится чаще всего — в цифрах, ссылках, именах и даже в пересказе приложенного вами документа, — какие три способа проверки ничего не проверяют и какие две вставки в запрос подняли долю честных отказов с нуля до 94%. Разобрать 17 тем → Пройти 46 тестов
  9. 9 базовый · ~60 минут Как устроены LLM — токены, вероятности и контекстное окно, из которых складывается ответ Модель не отвечает на вопрос: она считает вероятности следующего токена и выбирает один, повторяя это на каждом шаге. Семнадцать тем выводят из этой одной операции всё остальное — почему «счёт» из четырёх букв стоит три токена, что на самом деле делает температура, почему нулевая температура не даёт одинаковый ответ, почему пункт из середины договора теряется и откуда в счёте за API берётся стоимость десятого сообщения. Разобрать 17 тем → Пройти 41 тест
  10. 10 базовый · ~45 минут Мультимодальные модели: картинка, документ и звук Промпт-инженер называет дверь файла — картинка, страница или звук — и ставит задачу так, чтобы пустое поле осталось пустым. Разобрать 14 тем → Пройти 42 теста
  11. 11 продвинутый · ~80 минут Оценка промпта: критерий, строки и две версии Промпт-инженер до правки пишет критерий и лист строк, прогоняет старую и новую версию одним правилом и называет новую лучше только если заранее записанное правило это разрешает. Разобрать 15 тем → Пройти 30 тестов
  12. 12 продвинутый · ~55 минут Prompt injection: атаки на LLM-приложения и защита без иллюзий Модель не различает данные и инструкции — поэтому «нельзя» в системном промпте не защищает ничего. Четырнадцать тем от первой инъекции Goodside и «Chevrolet за доллар» до zero-click утечки EchoLeak: почему prompt injection не устраним как SQL-инъекция, как работают косвенные атаки через почту, документы и RAG, и что реально снижает риск — разорванная триада, минимальные права, человек в цикле и редтим собственного приложения. Разобрать 14 тем → Пройти 26 тестов
  13. 13 продвинутый · ~55 минут RAG: как LLM подключают к базе знаний Принцип «поиск + генерация» без кода: два контура RAG, семь точек отказа по Barnett et al., три оси замера из первички RAGAS и чек-лист постановки задачи строителям — без универсальных чисел, которых в этой теме не существует. Разобрать 14 тем → Пройти 27 тестов
Начать с первой лекции

Чего здесь нет

Принципы LLM, промптинг и сценарии тестируются. Продвинутая интеграция (Python, RAG, fine-tuning) — верх вилки требует кода.

Спрос

Вакансий на hh.ru — со 129 до 277 за 2025 год; упоминания «prompt engineer» — с 340 (2024) до 2800+ к апрелю 2026 (hh.ru, vc.ru).