HTTP, базы данных, контейнеры и очереди — без них LLM-функция не станет сервисом.
ИИ-инженер в продуктовой команде — это бэкенд-разработчик, который хорошо понимает модели. Его код принимает HTTP-запросы, хранит диалоги и документы в базе, обрабатывает долгие задачи в фоне и запускается в контейнере. На собеседованиях ИИ-инженеров регулярно проверяют именно эту часть: прототип в ноутбуке есть у всех, а сервис, который выдерживает нагрузку, — нет.
Этап не требует глубины бэкенд-специалиста; достаточно уверенно пользоваться каждым инструментом. Для углубления — карта Backend.
Протокол обмена между клиентом и сервером — методы, коды ответа, заголовки, кэширование, версии протокола и шифрование.
Таблицы, запросы, JOIN, индексы и транзакции — хранение пользователей, диалогов и документов.
Контейнеры для воспроизводимого запуска сервиса — Dockerfile, образы, compose.
Долгие операции вне HTTP-запроса — очереди задач, повторы, идемпотентность.
После собеседования sotto разбирает разговор: оценка, каждый вопрос — хорошо, частично или слабо, чего не хватило в ответе и над чем поработать к следующему разу. Первые 30 минут бесплатно.