A generatív mesterséges intelligencia gyors térhódításának köszönhetően új csúcsszakma született, a GenMI alkalmazásmérnök. Bár a munkakör leírása bonyolult és bizonytalan, gyorsan nő a hozzáértők iránti igény. 

Andrew Ng gépitanulás-szakértő leírja, kikről van szó. Két alapelvárásnak kell megfelelniük: egyrészt új „MI-építőkockákkal” gyorsan dolgozzanak ki hatékony alkalmazásokat, másrészt MI-vel gyors mérnöki munkát kell végezniük, szoftverrendszereket a korábbinál nagyságrendekkel rövidebb idő alatt fejleszteniük. A jó termék/tervezési érzék komoly bónuszelőny.

MI-építőkockákon azt érti, hogy ha csak egy ilyennel rendelkezünk, alapszerkezeteket ugyan létrehozunk belőlük, komplex és működő megoldásokhoz viszont többre van szükségünk. Kiindulási pontnak a nagy nyelvmodellek (LLM-ek) alkalmazásprogramozói felületének (API) ismeretét tartja. De ha ismerjük a promptolási technikákat, az aszinkron programozást, az ágenskereteket, modellek finomhangolását és így tovább, tehát, ha több építőkocka áll rendelkezésünkre, gazdagabb kombinációkat alakíthatunk ki belőlük. Számuk folyamatosan nő, és az egy-két éves “kockák” is relevánsak.

Az MI-vel támogatott kódolás növeli a fejlesztők hatékonyságát. A 2021 óta meglévő, úttörő GitHub Copilot mellett több ilyen eszköz áll rendelkezésre, például a Cursor és a Windsurf. Ma már ágensalapú asszisztensek is, mint az OpenAI Codexe vagy az Anthropic Claude Code-ja. Értő mérnökök kezében soha nem látott gyorsasággal és eredményességgel fejleszthetők velük szoftverek.

Ng szerint az MI-vel támogatott kódolási eszközök hamarabb elavulnak, mint az MI-építőkockák, az egy-két éve használt technikák nem veszik fel a versenyt a maiakkal. Részben azzal magyarázza, hogy míg tucatnyi építőkocka használható, addig kódolást támogató eszköz jóval kevesebb, és a darwini verseny erősebben érvényesül ezen a területen. Mivel az Anthropic, a Google, az OpenAI és mások rengeteget invesztáltak bele, a fejlesztési tempó a mostaninál is frenetikusabb lesz. Tehát, a jó GenMI alkalmazásmérnöknek a legeslegújabb generációkat is ismernie kell, mert minden egyes generáció sokkal jobb az előzőnél.

A bónuszt illetően, egyes cégeknél elvárás, hogy a mérnök termékek pixelpontos rajzát készítse el, nagyon menjen bele a részletekbe, és kódot is írjon az implementáláshoz. Ha a termékmenedzsernek a legkisebb részletet is specifikálnia kell, értelemszerűen lelassul a csapatmunka. Mivel kevés az MI-termékmenedzser, a probléma egyre hangsúlyosabb.

Ng a két alapkritériumon és a bónuszon kívül még azt is megkérdezné az elképzelt állásinterjún, hogy az illető hogyan tartja a lépést a legújabb MI-fejlesztésekkel, milyen stratégiát alkalmaz hozzá.