Инженер дорог → промпт-инженер: вышел из найма и запускает ИИ-решения с чеками от 100 000 рублей

В статье используются следующие термины:

Промпт-инженер — это специалист, который профессионально формулирует и оттачивает запросы к ИИ так, чтобы нейросеть стабильно выдавала нужный, точный и полезный результат. 

Python — это язык программирования высокого уровня, который используют для создания сайтов, автоматизации задач, анализа данных, машинного обучения и многого другого.

Промпт‑инжиниринг — это практическое использование техник составления и отладки промптов для решения конкретных задач в реальных продуктах и процессах (написать и исправить код, подготовить аналитику, сгенерировать тексты, автоматизировать рутину), с опорой на доменные знания — например, программирование, маркетинг или аналитику.

Онищук Владислав, 36 лет, — бывший главный инженер проектов в дорожном проектировании. За год обучения и практики в ИИ перешёл к разработке решений по автоматизации бизнеса: реализует проекты с чеками 20–30 тыс. рублей, разрабатывает продукты с оценкой от 100 000 рублей и вышел из найма.

Стартовая точка

Владислав — инженер-проектировщик автомобильных дорог с опытом 15 лет. Прошёл путь от техника до главного инженера проекта, занимался комплексной разработкой проектной документации и взаимодействием со смежными специалистами.

Несмотря на стабильный доход, сталкивался с типичными для отрасли проблемами:

• сжатые сроки
• переработки, включая выходные
• нарастающее выгорание

Параллельно он системно искал способы ускорить работу:

• автоматизировал расчёты в программе для работы с электронными таблицами Excel
• создавал шаблоны в программе для работы с текстовыми документами Word
• глубоко изучал систему автоматизированного проектирования AutoCAD и профильное ПО

Но даже это не решало проблему радикально — оставалось ощущение, что процессы можно оптимизировать сильнее.

ОНЛАЙН-ПРАКТИКУМ

ЗАПУСК нейросети DEEPSEEK R1 ЛОКАЛЬНО НА СВОЕМ КОМПЬЮТЕРЕ

ЧТО БУДЕТ НА ОБУЧЕНИИ?

• ПОКАЖЕМ, КАК РАЗВЕРНУТЬ МОДЕЛЬ нейросети DEEPSEEK R1 ПРЯМО НА СВОЁМ КОМПЬЮТЕРЕ
• Где и как применять? Потестируем модель после установки на разных задачах
• Как дообучить модель под себя?

Участвовать бесплатно

Триггер: от интереса к языку программирования Python — к ИИ

В конце 2023 года Владислав узнал, что профессиональные системы автоматизированного проектирования используют язык программирования Python или поддерживают его интеграцию. Это стало поворотной точкой: появилась идея расширять функциональность ПО через собственные решения.

На тот момент опыта в ИТ не было.
Он начал изучать рынок обучения, попал на вебинары «Зерокодера» и в течение 2024 года проходил интенсивы, чтобы оставаться в контексте технологий.

Ключевое решение — вместо классического изучения Python сфокусироваться на промпт-инжиниринге и ИИ, чтобы быстрее выйти на практическую автоматизацию.

Обучение и инструменты

2025 год стал годом системного обучения:

• интенсивная программа бизнес-образования (Mini-MBA) по менеджменту (февраль–июнь)
• курс «Промпт-инжиниринг» в «Зерокодере»

Обучение проходило параллельно с работой и требовало высокой вовлечённости:

• задачи занимали 2–3 дня вместо ожидаемых 2–3 часов
• часть домашних заданий выполнялась в выходные

Ключевой результат обучения — понимание, что ИИ можно применять не только для личной эффективности, но и для оптимизации бизнес-процессов компаний.

Переход к практике

Во время обучения Владислав начал внедрять решения в реальной работе:

• разработал скрипты для упрощения задач проектировщиков
• создал чат-бота для личной автоматизации
• реализовал проект автоматизации разработки чертежей для кадастровой компании

Дипломный проект — сайт с ИИ-консультантом для онлайн-школы английского языка — стал основой для реального продукта.

Основной кейс: ИИ-консультант для онлайн-школы

Задача

Автоматизировать первичную коммуникацию с клиентами и повысить конверсию сайта за счёт быстрого и релевантного ответа пользователям.

Стек инструментов

• Voiceflow — платформа для построения логики диалогов
• большие языковые модели (LLM) / программа для интеграции ИИ в бизнес (OpenAI API) — генерация ответов
• База знаний — обучение агента информации о школе
• облачный сервис для работы с таблицами Google Таблицы — сбор и хранение заявок
• Веб-виджет — интеграция с сайтом

Реализованный функционал

ИИ-агент:

• консультирует по курсам и форматам обучения
• подбирает программу под уровень и цель
• обрабатывает возражения
• собирает контактные данные (лиды)
• передаёт заявки в систему учёта

Сложности

• необходимость контролировать поведение модели (не уходить в свободный диалог)
• работа с переменными (уровень, цель, возраст пользователя)
• баланс между сценарной логикой и гибкостью ИИ
• интеграции с внешними сервисами

Решение

• выстроена гибридная логика: сценарии + генерация
• структурирована база знаний
• настроена система сбора и передачи лидов

Результат

• автоматизирован первый этап продаж
• снижена нагрузка на менеджеров
• создан продукт с потенциалом масштабирования

Дополнительный кейс: платформа тестирования персонала

Владислав совместно с бизнес-тренером и специалистом отдела кадров разрабатывает платформу, которая:

• проводит тестирование сотрудников
• обрабатывает результаты
• визуализирует данные
• формирует ИИ-интерпретацию результатов (аналог экспертного заключения)

Первая версия уже работает в Телеграм.

Финансовые результаты

• первые проекты: 20 000 – 30 000 рублей за задачу
• текущие решения: ~100 000 рублей за продукт
• доход пока не основной — фокус на формировании портфеля, долгосрочных проектах, работе через нетворкинг. 

Карьерный итог

Владислав принял решение выйти из найма и сменить профессиональный вектор:

• от проектирования автодорог → к ИИ и автоматизации
• от роли исполнителя → к разработке решений для бизнеса

При этом он рассматривает возможность в будущем вернуться к отрасли уже с позиции автоматизации проектирования.

Текущий статус и планы

Сейчас Владислав:

• развивает платформу тестирования персонала
• запускает ИИ-агента на сайте школы
• автоматизирует бизнес-процессы
• ведёт переговоры по новым проектам

Отдельное направление развития — прокачка навыков презентации, после неудачной попытки внедрения автоматизации в проектной компании (экономия ~5 часов в неделю не стала достаточным аргументом для заказчика).

Позиция

Сегодня Владислав позиционирует себя как промпт-инженера и специалиста по автоматизации бизнеса.

Ключевой вывод: технологии ИИ дают возможность не просто ускорять работу, а перестраивать бизнес-процессы и создавать новые продукты.

Совет

«Начинать как можно раньше, не откладывать обучение и быть готовым к высокой нагрузке: практическое освоение ИИ требует времени, но даёт измеримый результат и новые карьерные возможности!»