ai-engineering-field-guide README

The project's README from github.com/alexeygrigorev/ai-engineering-field-guide. As one markdown file: README.md.

AI Engineering Field Guide

Data-driven field guide to AI engineering roles, skills, and interviews. AI Engineering Field Guide is the go-to resource for AI engineering.

Everything here is based on real data: 6,964 actual job descriptions, real interview experiences, and real stories from practitioners. This is not AI-generated filler dumped into a repo - every insight comes from analyzing actual data and synthesizing patterns from it.

Star this repo to keep an eye on updates. To get notified about new content, subscribe to my newsletter: AI Shipping Blog.

The AI Engineer Role

Interview Preparation

Learning Paths

Portfolio

Job Market Data

6,964 job descriptions scraped from builtin.com covering LA, NY, London, Amsterdam, Berlin, and India.

Awesome AI Engineering

Curated collection of resources we compiled while researching content for this field guide:

See awesome.md for the list.

Webinars

Webinars and workshops on AI engineering careers, hosted through Maven and AI Shipping Labs:

  1. A Day of an AI Engineer - the practical reality of the role (Maven, AI Shipping Labs) - recording available
  2. Defining the AI Engineer Role - what companies actually hire for, based on 2,400+ job descriptions (Maven) - recording available
  3. The Interview Process - real hiring trends, technical questions, and live coding challenges (Maven) - recording available
  4. Take-Home Assignments - analyzing real assignments and building production-ready solutions (Maven) - recording available
  5. Selecting a Portfolio Project - how to choose what to build and scope the first version (AI Shipping Labs, June 29, 2026)

Learn AI Engineering

There's more to learning AI engineering than watching tutorials:

ai-engineering-field-guide (alexeygrigorev/ai-engineering-field-guide)

Searching Database…

Что это?Практический справочник по ролям, навыкам и собеседованиям в AI-инжиниринге, построенный на данных: тысячи реальных описаний вакансий, опыта собеседований и историй практиков вместо общих советов.
Это инструмент, который нужно устанавливать, или набор документов для чтения?Это документационный репозиторий — гайды в markdown, структурированные YAML-датасеты описаний вакансий и подобранный список ресурсов; никакого софта запускать или устанавливать не нужно.
С чего начать чтение?Начните с General Learning Path, чтобы понять, что учить и в каком порядке, или сразу переходите к Interview Preparation, если готовитесь к конкретному собеседованию.
Данные о рынке труда широкие или из узкого набора источников?Все данные о вакансиях взяты из одного источника, builtin.com, и ограничены шестью локациями, поэтому они отражают объявления именно этой платформы, а не весь мировой рынок.
Для кого этот гайд?Он рассчитан на инженеров, переходящих в AI-инжиниринг, — с отдельными траекториями перехода из ролей Data Engineer, Data Scientist, ML Engineer, Backend и Frontend — плюс на всех, кто готовится к собеседованиям по AI-инжинирингу.
Как устроен справочник?Он состоит из четырёх основных частей — The AI Engineer Role, Interview Preparation, Learning Paths и Portfolio — плюс сырые датасеты рынка труда и список ресурсов Awesome AI Engineering.
Чем это отличается от типичного гида по подготовке к собеседованиям?Каждое утверждение подкреплено анализом реальных данных, а не мнением: тысячи вакансий, более 100 GitHub-репозиториев с тестовыми заданиями и разборы собеседований в 51 конкретную компанию.
Могу ли я сам получить доступ к сырым данным о вакансиях?Да, в репозитории есть структурированные YAML-описания вакансий и исходные сырые выгрузки, сгруппированные по дате парсинга и локации.
Есть ли платный курс в дополнение к этому гайду?Автор ведёт платный 9-недельный курс 'AI Engineering Buildcamp: From RAG to Agents' и сообщество 'AI Shipping Labs', а также бесплатные записанные вебинары на Maven.
Size
92 MB
Stars
5.9K
Updated
CommitSep 23
Age
8mo
Commits · 90 Days