Промпт-инженер: кто это и чем занимается

Нейросети активно внедряются в бизнес-процессы: от написания кода и анализа данных до поддержки клиентов и маркетинга. Компании ждут от ИИ экономии времени, снижения затрат и стабильного результата.

Но сами по себе модели этого не гарантируют. Качество работы ИИ зависит от того, как с ними взаимодействуют. Поэтому и появилась профессия промпт-инженера — специалиста, который настраивает работу нейросетей под конкретные задачи бизнеса и делает их использование предсказуемым и эффективным.

В этой статье мы расскажем, чем занимается промпт‑инженер, как выглядит его рабочая рутина, какие навыки для этого требуются и какие неочевидные плюсы и минусы есть у новой профессии.

Содержание

• Кто такой промпт-инженер
• Где он может работать
• Как выглядит работа промпт-инженера на практике
• Какие навыки нужны специалисту
• Сколько зарабатывает промпт-инженер
• Плюсы и минусы профессии
• Как стать промпт-инженером с нуля

Кто такой промпт-инженер

Промпт-инженер — это специалист, который управляет нейросетями с помощью текста. Он работает с большими языковыми моделями (LLM) и другими нейросетями, настраивая их так, чтобы ответы были точными, понятными и приносили реальную пользу бизнесу.

Представьте, что бот поддержки на сайте должен общаться с клиентами не просто по шаблону, а в определённой тональности — например, подчёркнуто вежливо или, наоборот, по-дружески просто. Именно промпт-инженер задаёт эти правила, чтобы общение с нейросетью всегда проходило в одном стиле.

Читайте также:

Что такое нейросеть и как она работает

Взаимодействие с ИИ строится на промптах — текстовых запросах. Но работа инженера — это не просто переписка в чат-ботах наподобие ChatGPT или Gemini, а проектирование логики ответов нейросети. Его задача — добиться предсказуемого результата, настроив LLM так, чтобы она не теряла нить диалога, не выдумывала факты и следовала заданным ограничениям, правилам и контексту.

Для этого специалист разбирается, почему ответы получаются именно такими, какие слова, структура и контекст запроса на это влияют и что нужно изменить, чтобы результат стал лучше.

Кроме того, промпт-инженер думает о рисках: где нейросеть может ошибиться или понять задачу неправильно. Он проверяет её ответы, тестирует необычные запросы, которые могут написать пользователи, и закладывает ограничения, чтобы LLM работала предсказуемо.

Конечная цель — создать такой сценарий, при котором нейросеть будет стабильно выдавать качественный результат. Например, резюме загруженных документов, без ручной доработки со стороны сотрудника или пользователя и без добавлений в них выдуманной информации.

Где работают промпт-инженеры

Промпт-инженеры нужны там, где бизнесу требуется встроить нейросети в рабочие процессы для их автоматизации или снижения затрат. Рассмотрим несколько примеров.

• В технологических компаниях промпт-инженеры работают на стыке разработки, аналитики и UX. Их задача — превратить большие языковые модели или другие нейросети в полезный инструмент внутри продукта. Это могут быть чат-боты для клиентов, интеллектуальные подсказки для операторов поддержки, направляющие диалог, или генерация черновиков документов.
• В медиа и маркетинге их привлекают в проекты, связанные с созданием материалов в блоги и социальные сети, анализом тональности коммуникаций с пользователями и так далее. Промпт-инженер в этих случаях настраивает работу нейросетей так, чтобы они генерировали контент или поддерживали общение в определённом стиле без риска репутационных ошибок для бизнеса.
• В сфере образования и корпоративного обучения промпт-инженеры помогают создавать ИИ-тьюторов, которые умеют объяснять сложные темы простыми словами, адаптируют сложность материала под уровень знаний учеников и сами генерируют проверочные тесты.

Читайте также:

5 профессий, которые появились в 2023 году благодаря искусственному интеллекту

Как выглядит работа промпт-инженера

Работа промпт-инженера складывается из множества небольших итераций, повторяющихся циклично: составление технического задания, настройка поведения модели, тестирование, проверка на реальных данных и внесение корректировок. Разберём каждый из них подробнее.

Составление технического задания. На старте работы важно понимать, какой результат требуется: текст, автоматизация рутины, подборка идей, анализ данных или помощь в проектировании интерфейса.

В техническом задании должны быть указаны критерии качества и ограничения: формат ответа, его допустимая длина, источники данных для использования, требования к стилю и так далее. Вот пример подобного документа.

Настройка поведения модели. На основе технического задания промпт-инженер формулирует инструкции, описывает стиль и указывает необходимый уровень детализации. Часто это не один запрос, а цепочка шагов: так проще поддерживать требуемую логику и снизить риск случайных ответов.

Идеальный промпт включает в себя четыре составляющих.

• Идентификация: описание цели, обозначение стилей общения и основных задач, которые должны быть решены.
• Инструкции: указания модели на то, как она должна генерировать желаемый ответ. Каким правилам необходимо следовать? Что модель должна делать, а чего она никогда не должна делать? Этот раздел может содержать множество подразделов, в зависимости от функциональности по техническому заданию.
• Примеры: текстовые, визуальные или иные примеры результата, которые близки к ожидаемым.
• Контекст: любая дополнительная информация, которая может понадобиться модели для генерации ответа — например, конкретные данные, не входящие в обучающую выборку, или любые другие данные, которые, как мы знаем, важно учесть.

Посмотрим на пример промпта для генерации ответов в чат-боте магазина одежды по техническому заданию из предыдущего пункта.

На этом этапе специалист часто работает в стандартном интерфейсе модели, например в приложении ChatGPT. Он проверяет разные формулировки, роли и ограничения, смотрит на реакцию нейросети и отбирает лучшие варианты запросов.

Тестирование. Специалист проверяет сценарии, сравнивает варианты, уточняет термины и добавляет ограничения, если ответы получаются неточными. Иногда правки могут требовать уточнения только текста запроса, а иногда — его полного изменения или загрузки дополнительных документов для создания правильного контекста.

В работе промпт-инженера важно тестировать различные варианты возможных запросов от пользователя. Например, можно узнать, как чат-бот будет отвечать на вопросы с необходимостью детализировать информацию.

Если вариант ответа с инструкцией по поиску подходящих товаров на сайте устраивает специалиста, то он может оставить промпт в текущем варианте. Если же чат-бот должен выдавать конкретные модели, то следует проработать его интеграцию с базой данных магазина для выдачи актуальной информации.

Проверка в реальных условиях. После внутренних тестов инструкции передают команде или встраивают в продукт. Промпт-инженер отслеживает результаты, собирает обратную связь и вносит правки.

Например, чат-бота поддержки добавят на сайт онлайн-магазина, чтобы собрать диалоги с пользователями и проанализировать их.

Внесение корректировок. На этапе проверки могут появляться проблемы: модель уходит от темы в процессе обсуждения с пользователем, отвечает многословно, добавляет в информацию выдуманные факты и так далее. Это требует корректировки и последующего повторения предыдущих шагов.

Что надо знать и уметь

Научиться работать с ChatGPT, Claude или аналогами недостаточно. Промпт-инженеры — это специалисты, которые хорошо разбираются в технических нюансах работы ИИ и в программировании. Кратко перечислим основные навыки.

Основы работы нейросетей. Промпт-инженеру важно понимать, как работают LLM на уровне технологий и логики: почему модель отвечает так, а не иначе, почему появляются ошибки, как контекст влияет на результат и так далее. Это помогает управлять ответами и добиваться их воспроизводимости.

Читайте также:

Искусственный интеллект (AI), машинное обучение и глубокое обучение: в чём разница

Языки программирования для автоматизации тестирования промптов, обработки данных и работы с API нейросетей. Универсальным выбором будет Python или Java.

Читайте также:

Как изучить Python самостоятельно и бесплатно: алгоритм

Инструменты для работы с ИИ. Промпт-инженеры часто используют в работе дополнительные библиотеки и платформы, например LangChain или AutoGPT. С их помощью строят цепочки запросов и логику взаимодействия с выбранными моделями.

Это не универсальный список. Он может меняться в зависимости от конкретного набора задач и сферы деятельности компании. Например, для работы с большими массивами документов используют векторные базы данных, такие как Pinecone или Milvus.

Кроме того, для промпт-инженера важны личные качества. Вот список основных, без которых не обойтись в профессии:

• Критическое мышление. Модель может выдавать правдоподобные, но неверные ответы. Промпт-инженер должен уметь проверять результат и понимать, где нейросеть начинает придумывать факты.
• Чёткая формулировка задач. Каждая фраза влияет на поведение модели, поэтому важно писать ясно, без двусмысленностей и лишних деталей.
• Коммуникабельность и умение работать в команде. Промпт-инженер часто выступает «переводчиком» между бизнесом, разработчиками и нейросетью. Важно уметь уточнять требования, задавать правильные вопросы и объяснять, почему ИИ ведёт себя определённым образом.
• Внимание к деталям. Небольшие изменения в формулировках могут сильно влиять на результат. Умение замечать такие мелочи повышает качество и предсказуемость ответов модели.

Готовность учиться. Инструменты и модели быстро меняются, поэтому важна способность адаптироваться и разбираться в новом по мере необходимости.

Сколько зарабатывает промпт-инженер

Зарплата промпт-инженера зависит от географии, опыта, типа компании и задач, которые он решает. Рынок вакансий в России только формируется. Например, на hh.ru на январь 2026 года — около 130 предложений по ключевым словам «промпт-инженер», «промт-инженер» и prompt engineer.

Уровень заработной платы напрямую зависит от опыта специалиста. Условно вакансии можно разделить на три группы:

• Джуниор-специалисты (без опыта или до года) зарабатывают в среднем 50 000 — 130 000 рублей в месяц. Чаще всего это стартовые позиции с ограниченным кругом задач, которые ставят более опытные специалисты.
• Мидл-специалисты (1–3 года) получают 100 000 — 300 000 рублей в месяц. Как правило, на этом этапе от сотрудника ждут уже самостоятельного решения задач.
• Сеньор-специалисты (от 3 лет опыта) могут рассчитывать на доход 200 000 — 300 000 рублей и выше. Обычно на этих позициях промпт-инженер управляет другими сотрудниками и отвечает за качество решений.

На международном рынке уровень зарплат выше. Например, в США промпт-инженеры зарабатывают в среднем около 100 тысяч долларов в год. В крупных технологических компаниях и стартапах доход может доходить до 200–250 тысяч долларов в год и выше.

Плюсы и минусы профессии

Профессия промпт-инженера выглядит простой со стороны, но на практике у неё есть как сильные стороны, так и ограничения. Чтобы не было завышенных ожиданий, важно заранее понимать нюансы.

Преимущества

Низкий порог входа. На старте не требуется глубокое знание машинного обучения или математики. Достаточно умения разбираться в задачах, знать логику работы моделей и уметь взаимодействовать с ними на продвинутом уровне.

Быстрый и видимый результат. Изменения в промпте сразу отражаются на ответе модели. Это позволяет быстро проверять гипотезы, видеть эффект от своей работы и ускорять обучение, особенно на старте.

Потенциально высокий спрос на специалистов. Компании активно внедряют ИИ в продукты и внутренние процессы, поэтому можно предположить что потребность в промпт-инженерах будет расти.

Удалённый или гибридный формат работы. Во многих IT-компаниях нет жёсткой привязки к офису: можно работать полностью из дома или приходить в офис несколько раз в неделю.

Выход на международный рынок. Навыки промпт-инжиниринга востребованы глобально и не привязаны к конкретной стране. Это упрощает поиск удалённой работы или релокации в международные компании, так за за пределами России вакансий больше, а уровень оплаты обычно выше.

Недостатки

Отсутствие единых стандартов. Промпт-инжиниринг — молодая область, в которой пока нет общепринятых правил, формализованных методик и устойчивых best practices. Во многом специалисту приходится выстраивать рабочие подходы самостоятельно — через эксперименты и ошибки.

Постоянное обучение. Модели и инструменты быстро меняются: обновляется их поведение, вводятся новые ограничения и возможности. Подходы, которые давали хороший результат сегодня, через несколько недель или месяцев могут работать иначе.

Необходимость доменной экспертизы. Для качественной настройки модели важно понимать предметную область — будь то юриспруденция, финансы, медицина или маркетинг. Без этого сложно оценить корректность ответов и сформулировать правильное задание.

Неопределённость роли в будущем. Есть риск, что промпт-инжиниринг со временем перестанет быть отдельной профессией. По мере упрощения инструментов и роста качества моделей навыки работы с промптами могут стать базовыми и войти в стандартный набор компетенций для разработчиков, аналитиков, маркетологов и других специалистов.

Монотонность и игра в угадайку. Часть работы может сводиться к повторяющимся десятки и сотни раз действиям: правка формулировок, перезапуск сценариев и сравнение ответов. Иногда процесс ощущается как игра в угадайку, когда неясно, почему модель ведёт себя нестабильно, несмотря на повторяющийся запрос и контекст.

Как стать промпт-инженером с нуля

Формального образования для промпт-инженеров пока не существует, поэтому обучение лучше построить в нескольких направлениях.

Практика с моделями. Базовые знания и навыки проще всего получить, регулярно работая с ChatGPT и другими ИИ-моделями. Эксперименты с формулировками, ролями и ограничениями дают больше пользы, чем абстрактная теория.

Читайте также:

ChatGPT — что это такое и как устроена нейросеть: возможности и примеры использования

Чтение документации и гайдов. Официальные материалы по API и моделям помогают понять, как управлять их параметрами, контекстом и ограничениями. Выбор зависит от используемого сервиса:

• OpenAI Platform;
• Claude Code;
• Yandex AI Studio и так далее.

Онлайн-курсы и интенсивы. Подойдут программы по промпт-инжинирингу, работе с LLM и прикладному ИИ. Важно выбирать обучение с практическими заданиями и разбором реальных кейсов, а не только обзором инструментов.

Участие в профессиональных сообществах. Для обучения полезно читать разборы чужих решений и разбирать используемые инструменты и их связки. Это помогает найти лучшие подходы к промпт-инжинирингу и понять типовые ошибки. Много информации доступно на следующих ресурсах:

• r/PromptEngineering — ветка на Reddit с обсуждением кейсов, советов и практических примеров;
• r/MachineLearning — ветка на Reddit с обсуждением моделей и их поведения;
• OpenAI Developer Community — разбор вопросов, связанных с работой ChatGPT.

Практика на реальных проектах. Начать можно с небольших задач для себя или знакомых, а также с участия в открытых челленджах и учебных проектах. Такие форматы помогают закрепить теорию и попробовать разные инструменты на практике.

На многих площадках работа часто ведётся в командах, где можно взять на себя роль промпт-инженера: отвечать за формулировку задач для модели, настройку поведения и анализ результатов. Подобные проекты и соревнования доступны на Kaggle, Hugging Face Competitions, ODS competitions и других платформах.

Читайте также:

Kaggle для начинающего дата-сайентиста: соревноваться нельзя учиться