Кто такой промпт инженер

Кто такой промпт инженер и зачем он нужен AI-продуктам

Пост обновлен 24.01.2026
Автор статьи: Daniyar Abdi | LinkedIn

Главная страница ➡️ Технологии ➡️ Кто такой промпт-инженер

Профессия «промпт инженер» появилась не из моды, а из практики: компании внедряют AI-чатботов, но получают нестабильные ответы, утечки контекста и “галлюцинации”. Промпт-инженер делает так, чтобы модель отвечала предсказуемо, безопасно и под задачу — в интерфейсе, в API и в связке с данными бизнеса.

Ниже — понятное объяснение роли, навыков, инструментов, рисков и того, как войти в профессию.

Что делает промпт-инженер на практике

Промпт-инженер проектирует “разговорную логику” между человеком и моделью. Он превращает бизнес-задачу в набор инструкций, контекста, формата вывода и проверок, чтобы LLM (Large Language Model) давала нужный результат.

Типичные задачи:

  • формулирует системные инструкции и шаблоны запросов (system prompt / developer prompt);  
  • подбирает примеры (few-shot) и правила (style guide) для стабильного вывода;  
  • настраивает формат ответа: таблицы, JSON, строгие поля, тон, ограничения;  
  • тестирует промпты как продукт: вариативность, точность, отказоустойчивость, стоимость (tokens);  
  • строит “защиту от глупостей”: отказ от опасных действий, невыдумывание фактов, запрос уточнений;
  • учитывает безопасность: prompt injection, утечки, несанкционированные инструкции.  

Почему эта роль стала отдельной профессией

Две причины.

1) LLM не детерминированы. Одинаковый вопрос может дать разный ответ. Поэтому нужен человек, который управляет контекстом, форматом и проверками.

2) Риски выросли. Prompt injection признан ключевой угрозой для LLM-приложений (в OWASP он стоит на первых позициях).  

А британский NCSC отдельно предупреждает: prompt injection — не “как SQL-инъекция”, и полностью “залатать” это может быть невозможно, поэтому важна инженерная архитектура и снижение ущерба.  

Чем промпт-инженер отличается от смежных ролей

РольФокусРезультат
Промпт-инженерИнструкции, контекст, формат, тесты, безопасность LLMСтабильные ответы и контролируемое поведение
ML/LLM инженерМодели, обучение, fine-tuning, инфраструктураУлучшение модели/пайплайна
Продакт-менеджерЦенность, рынок, метрики, приоритизацияЧто строить и зачем
Техписатель/контент-дизайнерТон, UX-тексты, документацияПонятный язык продукта
Security инженерУгрозы, контроль доступа, политика данныхСнижение рисков и инцидентов

В реальных командах промпт-инженерия часто живёт между продуктом, контентом и инженерией.

Какие навыки нужны промпт-инженеру

База (must-have)

  • понимание, как LLM читают инструкции: роль-сообщения, приоритеты, ограничения;  
  • умение писать ясные спецификации: цель → входные данные → критерии качества → формат;
  • нормальная грамотность и логика: короткие правила, без двусмысленности.

Следующий уровень

  • few-shot / in-context learning: примеры, которые “обучают” модель в рамках запроса;  
  • reasoning-шаблоны (например, chain-of-thought как техника повышения качества на части задач); DOI: 10.5555/3600270.3602070  
  • A/B-тесты промптов, наборы тест-кейсов, автоматические оценки (evals).

Продвинутый уровень

  • связка с данными: RAG, ограничения на источники, цитирование;
  • защита: prompt injection, “косвенная” инъекция через документы/веб-страницы; DOI: 10.1145/3690624.3709179  
  • риск-менеджмент: NIST AI RMF и ISO-подход к управлению рисками AI.  

Статистика: рынок, зарплаты, “почему это выгодно”

Факт 1 (о спросе на навыки). По данным PwC, работники с AI-навыками получают в среднем 56% премии к зарплате (включая навыки вроде prompt engineering).  

Чек 2 (о трансформации навыков). WEF в отчёте Future of Jobs 2025 опрашивает более 1 000 работодателей, суммарно представляющих более 14 млн работников.  

Факт 3 (о зарплатных вилках в США, ориентир). Glassdoor показывает среднюю оценку по позиции Prompt Engineer около $127k/год (по их данным на январь 2026).  

ZipRecruiter даёт другую картину по запросу “Prompt Engineering” (среднее около $62,977/год), что намекает: рынок разнороден, а названия вакансий сильно различаются.  

Вывод: ориентируйся не на “название”, а на функции роли и стек задач.

Где промпт-инженер приносит максимальную пользу

Не в “красивых промптах”, а в измеримом результате:

  • Саппорт и FAQ-боты: меньше неверных ответов, выше CSAT, меньше эскалаций.
  • Продажи и консультации: корректные вопросы к клиенту, структурированные рекомендации, без выдуманных фактов.
  • Аналитика и отчёты: стабильный JSON, единый формат, меньше ручной правки.
  • AI-агенты с инструментами: контроль вызовов tool-функций, ограничение прав, защита от инъекций.  

Таблица: какие подходы выбрать — промптинг, RAG или fine-tuning

ПодходКогда подходитПлюсыМинусы
ПромптингБыстро запустить, правила и формат важнее “знаний”Дёшево, быстро, гибкоМожет “плыть” без тестов
RAGНужны факты из ваших документовМеньше галлюцинаций, можно ссылаться на источникиНужно качество базы, поиск, контроль доступа
Fine-tuningНужно стиль/поведение “по умолчанию” или узкая задачаСтабильнее поведение, меньше токеновДороже, сложнее, риск устаревания

Чеклист: как писать промпт, который работает в продукте

  1. Сформулируй цель в одном предложении.
  2. Дай модели роль (кто она в этой задаче).
  3. Укажи контекст и ограничения (что можно/нельзя).
  4. Задай формат вывода (список, таблица, JSON-схема).
  5. Добавь критерии качества (точность, краткость, тон).
  6. Определи, что делать при нехватке данных: задать вопрос или сказать “не знаю”.
  7. Добавь 1–3 хороших примера (few-shot), если формат важен.  
  8. Протестируй на “плохих” входах: шум, провокации, пустые данные.
  9. Проверь на безопасность: попытки “сломать правила” (prompt injection).  
  10. Зафиксируй версию промпта и метрики, чтобы не “ломать” качество незаметно.

Риски и этика: что обязан понимать промпт-инженер

Ключевой принцип: промпт-инженер отвечает не только за “красоту”, но и за риски.

  • Prompt injection — одна из главных угроз LLM-приложений по OWASP.  
  • NIST даёт практику риск-управления для генеративного AI в профиле к AI RMF.  
  • ISO/IEC 23894 описывает, как организациям выстраивать AI-risk management.  

На практике это означает: минимизируй права AI-агента, разделяй данные и инструкции, логируй, ставь фильтры на вывод, проектируй отказоустойчивость.

Как войти в профессию с нуля

Маршрут, который реально работает новичкам:

  1. Освой базовые паттерны: role + goal + constraints + output format.  
  2. Собери портфолио из 3–5 кейсов: саппорт-бот, генерация описаний, извлечение данных в JSON.
  3. Добавь тест-набор: 30–50 входов, метрики качества (accuracy/consistency).
  4. Изучи безопасность: OWASP LLM Top 10, идея “confused deputy”, примеры инъекций.  
  5. Научись объяснять результат бизнесу: “что улучшили” и “как измерили”.

FAQ

1) Кто такой промпт инженер?

Специалист, который проектирует и тестирует инструкции для LLM, чтобы ответы были точными, стабильными и безопасными.

2) Промпт-инженер — это программист?

Не обязательно. Но полезны базовые навыки: API-логика, JSON-форматы, тестирование.

3) Чем промптинг отличается от обучения модели?

Промптинг меняет поведение через контекст запроса. Обучение (fine-tuning) меняет параметры модели и требует больше ресурсов.

4) Какие главные риски в работе?

Prompt injection, утечки данных, выдуманные факты и неконтролируемые действия агента. 

5) Какие источники считать “нормой” в профессии?

Документации провайдеров (OpenAI, Anthropic), OWASP для рисков, NIST/ISO для риск-менеджмента.  

6) Что важнее: “креативные промпты” или тестирование?

Тестирование. В продукте ценится повторяемость и контроль качества, а не разовый “вау-ответ”.

Глоссарий (термины отрасли)

  • LLM (Large Language Model) — большая языковая модель для генерации текста.
  • System prompt — приоритетная инструкция, задаёт правила поведения модели.  
  • Few-shot — примеры внутри запроса, которые задают образец вывода.  
  • In-context learning — “обучение в контексте” через примеры без дообучения весов.  
  • RAG — генерация с поиском по источникам (Retrieval-Augmented Generation).
  • Evals — набор тестов и метрик качества ответов модели.  
  • Prompt injection — атака, когда внешний текст ломает инструкции и меняет поведение модели.  
  • Guardrails — ограничения и проверки, которые снижают риск плохого вывода.
  • Tokens — единицы текста, влияющие на стоимость и лимиты контекста.

Заключение

Промпт-инженер — это специалист по управлению поведением LLM в реальных сценариях: качество, формат, безопасность, измеримость. Если ты хочешь войти в профессию, начни с 3–5 кейсов и тест-набора, а потом добавь безопасность и риск-мышление.

Хочешь — скидывай, для какой ниши ты пишешь (саппорт, продажи, контент, аналитика), и я соберу структуру портфолио + 5 промпт-шаблонов под твои задачи.

Источники и референсы

  1. OpenAI — Prompt engineering guide.  
  2. Anthropic (Claude) — Prompt engineering overview.  
  3. OWASP — Top 10 for Large Language Model Applications (Prompt Injection и др.).  
  4. UK NCSC — “Prompt injection is not SQL injection” (Dec 8, 2025).  
  5. NIST — Generative AI Profile / companion resource to AI RMF (NIST AI 600-1, 2024).  
  6. ISO — ISO/IEC 23894:2023 AI risk management guidance.  
  7. Wei et al., 2022 — Chain-of-Thought Prompting. DOI: 10.5555/3600270.3602070  
  8. ACM — Indirect prompt injection defenses (DOI: 10.1145/3690624.3709179).  
  9. PwC — Global AI Jobs Barometer 2025 (56% wage premium for AI skills).  
  10. WEF — Future of Jobs Report 2025 (методология и масштаб опроса).  
  11. Glassdoor — Prompt Engineer salary estimate (Jan 2026 snapshot).  
  12. ZipRecruiter — Prompt Engineering Salary (Jan 2026 snapshot).  

Читать другие статьи из категории: Технологии.

Quinine benefits for health ⬅️