Почти вся экосистема ИИ — SDK провайдеров моделей, фреймворки для RAG и агентов, библиотеки машинного обучения — написана для Python. ИИ-инженеру не нужен Python исследователя: нужен Python бэкенд-разработчика, который пишет надёжные сервисы, работает с сетью асинхронно и умеет обращаться с данными.
Минимум: типы и коллекции, функции и генераторы, классы и dataclass, исключения, модули и виртуальные окружения, аннотации типов. Поверх этого — асинхронность, веб-фреймворк и валидация данных, которые вынесены в ветки этапа.
Для TypeScript-разработчиков есть альтернатива: SDK OpenAI, Anthropic и Vercel AI SDK позволяют строить LLM-приложения на Node.js. Но в вакансиях ИИ-инженера Python требуют почти всегда.