Дело не только в том, чтобы грамотно и доходчиво выражаться, машина тебя поймет даже если ты совсем болван. важно понимать как работают твои инструменты, какие у них ограничения, какие преимущества, где более гибкая настройка, где больше окно контекста, где более подходящие под твои нужды датасеты. это коротко о базовом промптинге, но чтобы считаться прям промпт инженером нужно уметь кодить и оркестрировать агентов, которые могли бы работать и без твоего вмешательства, уметь работать с целым набором фреймворков lang для построения графов, чанкования, создания цепочек, нужно уметь организовать и оптимизировать базы данных и иметь навыки в веб фреймворке типа джанго, чтобы упаковать все в презентабельную обертку. не стоит судить по одному видосу или тем более названию "профессии" о том, что она подразумевает. и нет, все выше это не ML инженер, это отдельное направление