Искусственный интеллект стремительно меняет рынок труда — но путь в отрасль у всех свой. Business Insider собрал истории людей, которые уже сделали первый шаг: студентов, медиков, банкиров, маркетологов, музыкантов и даже подростков-фаундеров.
Искусственный интеллект стремительно меняет рынок труда — но путь в отрасль у всех свой. Business Insider собрал истории людей, которые уже сделали первый шаг: студентов, медиков, банкиров, маркетологов, музыкантов и даже подростков-фаундеров.
Опыт опрошенных айтишников укладывается в четыре большие траектории входа: образование, переход из смежных сфер, полный карьерный разворот и создание собственного продукта.
Нгуен приехал из Вьетнама в Сидней изучать data science и параллельно взялся за онлайн-курсы по машинному обучению. Стажировка в LoanOptions.ai стала ключевой: он не занимался офисной рутиной, а сразу начал кодить реальные кредитные политики. Руководство оценило его стремление к самообучению и дисциплину, и Нгуена взяли в штат на должность policy analyst еще до окончания бакалавриата. «Большинство вещей можно выучить прямо на работе, но рабочую этитику менеджеры видят сразу», — говорит он: то, как человек относится к работе, видно сразу, и именно это чаще всего определяет, предложат ему работу или нет.
У Мина не было технического образования и он не умел кодить, но быстро освоил продвижение продуктов в цифровой среде. После провальных попыток попасть на стажировки он взялся за соцсети, разогнал Instagram стартапа RecruitU с нуля до 100 тысяч подписчиков, и именно это привело его в вирусный ИИ-проект Cluely. Этот сервис автоматически выполняет учебные задания и помогает студентам быстро «решать» домашнюю работу с помощью нейросети.
После двух стажировок в Google, где ему приходилось работать в строго регламентированной среде, Лью понял, что его рост замедляется. Ламбер обратил внимание на Replit — ИИ-стартап с быстрыми циклами разработки и высокой самостоятельностью, что убедило его перейти из корпорации в прикладной ИИ. Сейчас он инженер в Graphite, ИИ-платформе для код-ревью. Ламбер отмечает, что в стартапах важнее портфолио реальных проектов и умение работать в условиях неопределенности.
На последнем курсе бакалавриата Варун Гоял попробовал себя в quant-трейдинге, но во время магистратуры по компьютерным наукам в Университете Иллинойса понял, что эта сфера быстро загоняет в жесткую специализацию. После интервью сразу в двух индустриях он выбрал ИИ-стартап в Калифорнии, пожертвовав более высоким оффером ради возможностей расти, влиять на продукт и развивать предпринимательские навыки. «Quant казался однополосной скоростной трассой, а ИИ — треком с поворотами и большим пространством для роста», — говорит Гоял.
Рэймонд мечтал о карьере в Goldman Sachs, но летняя стажировка 2024 года в лондонском офисе убедила его, что инвестиционно-банковская рутина — не его путь. Вернувшись в Оксфорд на магистратуру, он увлекся средой ИИ-стартапов, собрал команду и создал Structured AI — платформу-копилот для инженеров в сфере pre-construction. Уже спустя несколько месяцев Чжао неожиданно для себя поднял $500 000 на конференции в Сан-Франциско, а позже — ещё около $500 000, после чего стартап вошел в осенний набор Y Combinator 2025. «Самый большой риск сегодня — не рискнуть вовсе», — говорит Чжао.
Люн проработал 10 лет в Google, а затем присоединился к закрытой команде Google Duplex, где впервые оказался непосредственно вовлечен в разработку голосовых ИИ-систем. Этот переход потребовал полной перестройки компетенций: от продуктового менеджмента к работе с моделями и архитектурами. Сегодня Люн занимает позицию CTO в медтех-стартапе. Он подчеркивает, что наиболее надежный путь в индустрию ИИ — это начинать применять LLM-технологии для решения практических задач в своей текущей роли. «Лучший способ войти в ИИ — использовать модели там, где вы работаете уже сегодня», — отмечает Люн.
Туму вырос в Индии и прошел ускоренный академический маршрут: закончил бакалавриат всего за год, затем получил магистратуру по ИИ в США. После учебы он начал работать инженером в Amazon, а затем перешел в Meta, где его годовая компенсация превысила $400 000. Программист перешел от классического software engineering в машинное обучение благодаря реальному опыту, а не формальным сертификатам. Туму говорит, что работодатели ценят именно выполненные роли и ответственность, а не учебные проекты. «Опыт и конкретные задачи говорят о вас больше, чем любой диплом», — отмечает Туму.
Крити начала карьеру в индийском офисе крупной техкомпании, но быстро поняла, что ключевые ML-решения формируются в США. Магистратура в Университете Висконсин–Мэдисон дала ей доступ к экспертной среде и возможность перейти в американское подразделение. Там она прошла путь от прикладного машинного обучения до инфраструктурной работы над фундаментальными моделями. «Магистратура дала мне не только знания, но и шанс оказаться там, где принимаются настоящие технологические решения», — говорит Гойял.
Бывший врач традиционной китайской медицины Бенджамин Леонг поменял карьеру, перейдя в ИИ-инжиниринг после того, как подготовка к лицензированному экзамену пробудила у него интерес к программированию. В 2022 году он поступил на заочное отделение по информатике, параллельно продолжая клиническую практику, и вскоре оказался в медтех-стартапе, где его медицинский опыт стал конкурентным преимуществом. В 2024 году Леонг стал ИИ-разработчиком, а его базовый доход вырос примерно на 30% по сравнению с зарплатой врача. По его словам, сегодня переход в индустрию упрощен как никогда: «Порог входа сильно снизился — сейчас достаточно любопытства и готовности учиться, остальное можно добрать онлайн».
После трех лет в инвестиционном банкинге — в Piper Sandler и затем в JPMorgan — Варун Агарвал решил перейти в OffDeal, AI-инвестбанк, который автоматизирует ключевые процессы и позволяет закрывать сделки в разы быстрее. Он говорит, что впервые почувствовал реальное влияние на продукт и увидел, как ИИ снимает рутину, освобождая время для работы с клиентами. По его словам, выбор в пользу ИИ сегодня выглядит гораздо менее рискованным, чем продолжать классическую карьеру в финансах: «Сегодня куда опаснее — пройти мимо возможностей, которые открывает ИИ».
Бывший фронтмен группы Martyr Defiled прошел путь от музыканта до глобального руководителя по облачным и ИИ-решениям для UBS в Microsoft. После распада группы он опирался на свои давние навыки — любовь к компьютерам и организацию мероприятий — и постепенно вошел в корпоративную ИТ-среду, сначала через edtech, затем через SAP-консалтинг. К 2021 году Джонс получил оффер Microsoft, несмотря на отсутствие высшего образования. Сейчас он работает с продвинутыми ИИ-системами и убежден, что «нетипичный» опыт часто становится преимуществом: «Каждое общение с клиентом — это почти как выйти на сцену: ты настраиваешь аудиторию и выдаешь лучший перформанс».
Кобб планировал карьеру в музыке: выпускал треки, набирал десятки тысяч прослушиваний и даже подписал sync-контракт, пока в 2023 году не услышал выступление Сэма Альтмана в Кембридже. Александр решил действовать быстро и поставил музыкальную карьеру на паузу. После окончания магистратуры в июле 2024 года Кобб девять месяцев учил программирование: прошёл CS50, Odin Project, курсы по TypeScript и начал участвовать в хакатонах — выиграл три подряд. Сегодня он строит собственный ИИ-стартап и полностью перешел в программирование. «У меня есть 10 лет, чтобы успеть вскочить в этот поезд. Музыка подождет — ИИ нет».
Чжан взяла академический отпуск после первого курса Гарварда, чтобы вместе с соседкой по комнате построить ИИ-стартап в Сан-Франциско. Летом она отказалась от стажировки, переехала в хакер-хаус и за два месяца привлекла более $1 миллиона инвестиций, что окончательно убедило команду остаться в Калифорнии. Сегодня Чжан управляет шестью сотрудниками и развивает продукт в области «генеративной оптимизации» — нового направления, которое пытается стать SEO для больших моделей. Она признает, что быть 19-летней основательницей в Кремниевой долине сложно, но считает, что упустить момент было бы еще рискованнее. «У меня будет время вернуться в Гарвард — а шанс построить компанию есть только сейчас».
На свое 16-летие Тоби Браун узнал, что привлек $1 миллион для ИИ-проекта Beem — и решил бросить школу, чтобы переехать в Сан-Франциско и работать над стартапом полноценно. Браун изучал программирование самостоятельно и уже в школе занимался созданием собственных проектов. Летом 2024 года он самостоятельно питчил инвесторам в Лондоне, Нью-Йорке и Кремниевой долине, пока фонд South Park Commons не сделал ставку на его идею. Сейчас Тоби живет в Калифорнии по визе O-1 и строит компанию с нуля. «Немного безумия — это полезно. Уверенность в своей идее открывает двери, которые логика бы закрыла», — говорит он.
После магистратуры Джейк ушел из менеджмент-консалтинга, который ненавидел, в парт-тайм работу в ИИ-стартапе, где решил просто помочь школьнику-стажеру: созванивался с ним, разбирал маркетинг и дистрибуцию. Спустя несколько месяцев именно этот стажер позвал его в новый проект — приложение Cal AI, ИИ-сервис для подсчета калорий, который за чуть больше года вырос до примерно $3 миллионов выручки и свыше $1 миллиона прибыли в месяц. Сейчас Кастильо совмещает роли CMO и COO, руководит маркетингом и операциями и признается, что его карьеру определило одно дружелюбное сообщение в Slack. «Относитесь к каждому так, будто перед вами будущий CEO компании за миллиарды — им он вполне может оказаться», — говорит он.
Студент последнего курса Йеля Натанео Джонсон совмещает учебу с ролью сооснователя Series — ИИ-соцсети, которая подбирает людей и связывает их через iMessage. Кодить он начал еще в седьмом классе, а в 2024 году запустил Series и всего за несколько месяцев привлек $3,1 миллиона pre-seed-финансирования. Джонсон сознательно не берет себе зарплату, вкладывая средства в продукт и команду, и признается, что работает до 120 часов в неделю, жертвуя типичной студенческой жизнью ради стартапа. «То время, которое другие тратят на кружки и тусовки, я просто инвестирую в компанию», — говорит он.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.