Ingegnere di intelligenza artificiale (AI): scopri il ruolo e le competenze necessarie per il successo
Sommario
Per il ruolo sono necessarie istruzione, esperienza e competenze trasversali
10 competenze chiave necessarie per avere successo come ingegnere di intelligenza artificiale
Più opzioni di personale
Gli ingegneri che costruiscono e gestiscono i sistemi di intelligenza artificiale sono sempre più preziosi per le aziende di tutti i settori industriali. Non sorprende che la domanda per i loro servizi superi l’offerta.
Ma qual è il ruolo di un ingegnere di intelligenza artificiale? Quali sono le qualifiche chiave per il ruolo? Cosa rende davvero buono? E come possono essere realizzati, magari anche dagli attuali sviluppatori nello staff, se non trovati? In alternativa, come si può altrimenti riempire la funzionalità?
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Qual è il ruolo di un ingegnere di intelligenza artificiale (AI)?
Un ingegnere di intelligenza artificiale sviluppa, programma, addestra e distribuisce modelli di intelligenza artificiale. Con l’86% delle aziende in un recente sondaggio che ha riferito che l’IA sta diventando mainstream nelle loro attività, l’ingegnere dell’IA è diventato una figura centrale.
Mentre un data scientist si concentra sulla ricerca e l’estrazione di informazioni aziendali e dati applicabili da set di dati di grandi dimensioni, un ingegnere di intelligenza artificiale proviene da un background di infrastruttura IT ed è incaricato di sviluppare gli algoritmi per un’applicazione di intelligenza artificiale e di integrare l’applicazione nell’ambiente tecnologico più ampio di un’azienda. Un ingegnere focalizzato sugli algoritmi può anche essere conosciuto come un ingegnere di machine learning (ML). Qualcuno specializzato nell’integrazione di applicazioni di intelligenza artificiale con l’altra tecnologia di un’organizzazione può essere conosciuto come un architetto di intelligenza artificiale. Inoltre, un professionista specificamente concentrato sulla scrittura di codice potrebbe avere il titolo di sviluppatore di intelligenza artificiale.
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Poiché una parte importante del lavoro di un ingegnere dell’IA consiste nell’applicare l’IA a casi d’uso del mondo reale, questi lavoratori devono comprendere i problemi che le loro aziende devono affrontare e trovare modi in cui l’IA può aiutarli a risolverli. Ciò spesso include la collaborazione con altri dipartimenti e l’insegnamento ad altri del potenziale dell’IA.
Stipendio e vantaggi dell’ingegnere AI
Gli ingegneri dell’IA sono altamente qualificati. Si trovano ad affrontare un mercato del lavoro molto aperto e sono ben retribuiti. ZipRecruiter riporta che lo stipendio medio di un ingegnere di intelligenza artificiale è superiore a $ 158.000 all’anno , con i migliori guadagni offerti fino a $ 288.000 all’anno. Molte aziende che impiegano questi professionisti offrono anche vantaggi interessanti per queste posizioni. L’ingegneria dell’IA è una carriera ragionevolmente a prova di futuro, poiché l’IA sta diventando sempre più importante nella vita di tutti i giorni.
Per il ruolo sono necessarie istruzione, esperienza e competenze trasversali
Gli ingegneri dell’IA in genere richiedono competenze in tre grandi aree:
Istruzione formale pertinente almeno fino al livello di una laurea.
Ampia esperienza in tecnologia e/o dati.
Le competenze trasversali per collaborare in modo produttivo su progetti con i colleghi.
Sebbene vengano aggiunti continuamente corsi più specifici all’IA ai programmi di laurea e laurea, molti ingegneri dell’IA hanno affinato le loro specialità con certificazioni o alcuni corsi per aumentare i loro diplomi di base.
Gli ingegneri dell’IA generalmente necessitano almeno di una laurea in un campo come l’informatica, l’informatica, la scienza dei dati o la statistica. Alcune posizioni possono anche richiedere un master.
Un diploma avanzato in un’area correlata qualificherà i candidati per più posizioni. Tuttavia, potrebbe diventare meno necessario nel tempo. Con l’aumento della necessità di questi lavoratori, sempre più aziende cercano esperienza oltre all’istruzione.
Le certificazioni pertinenti possono essere più utili. Partecipare a corsi ed esami aggiuntivi per ingegneri dell’IA può far guadagnare alle persone in cerca di lavoro certificazioni specifiche per l’IA che garantiscono che abbiano le competenze necessarie. Oltre ad attirare l’attenzione dei datori di lavoro, queste certificazioni indicheranno che un candidato ha un’utile esperienza nel mondo reale con il lavoro quotidiano dell’ingegneria dell’IA.
Ciò significa che un pool relativamente ampio di professionisti della tecnologia potrebbe essere candidato per una specializzazione a metà carriera in AI. Tali lavoratori, ovviamente, devono essere capaci e motivati e possono trovarsi all’interno o al di fuori dell’organizzazione del datore di lavoro.
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10 competenze chiave necessarie per avere successo come ingegnere di intelligenza artificiale
Diamo un’occhiata ad alcune delle competenze più specifiche richieste a un ingegnere di intelligenza artificiale:
1. Conoscenza del linguaggio di programmazione
Una delle abilità più importanti da avere come ingegnere di intelligenza artificiale è la competenza in almeno un linguaggio di programmazione. Idealmente, i candidati dovrebbero avere esperienza di lavoro con più lingue, poiché alcune aziende potrebbero preferire lavorare in una lingua piuttosto che in un’altra. L’esperienza più diversificata, meglio è.
I migliori linguaggi di programmazione nel campo includono:
Pitone
C++
JavaScript
Giava
C#
Giulia
Guscio
R
Dattiloscritto
Scala
Python è il linguaggio più diffuso per le applicazioni di apprendimento automatico e il terzo più diffuso in assoluto, quindi è spesso considerato un requisito predefinito per il ruolo. Gli studenti dovrebbero lavorare con almeno alcune lingue nei loro corsi di ingegneria dell’IA, ma molti professionisti sono autodidatti almeno in una certa misura e probabilmente hanno dimostrato competenza con i progetti personali.
2. Esperienza con i modelli di intelligenza artificiale
Sebbene le conoscenze generali sulla programmazione siano importanti, gli ingegneri devono anche acquisire esperienza specifica nell’IA. Costruire e addestrare modelli di IA è una pratica unica e coloro che sono interessati a una carriera nell’IA cercano varie opportunità per costruire questa esperienza.
Coltivare questa esperienza è molto simile all’acquisizione di competenze nei linguaggi di programmazione, ed è meglio farlo lavorando con vari tipi di modelli di intelligenza artificiale, tra cui regressione lineare, algoritmi di classificazione, alberi decisionali e reti neurali profonde. Sperimentare con diversi modelli può anche aiutare gli ingegneri dell’IA a scoprire ciò con cui si divertono di più a lavorare.
Imparare a lavorare con i modelli assomiglia anche al processo del linguaggio di programmazione. Gli studenti dei corsi di ingegneria dell’IA costruiranno e testeranno alcuni modelli nei loro studi, ma anche la ricerca personale è preziosa. Forum e scambi come GitHub sono buoni posti per il supporto con i progetti di intelligenza artificiale.
3. Algebra lineare e statistica
Gli ingegneri dell’IA hanno bisogno di una profonda conoscenza dei campi della matematica applicata come l’algebra lineare e la statistica. Diversi modelli richiedono la comprensione di diversi concetti matematici. Gli ingegneri devono sapere come applicare derivati e integrali per affrontare gli algoritmi di discesa del gradiente, mentre la teoria della probabilità e le distribuzioni gaussiane sono importanti per i modelli di Markov nascosti. Un’istruzione matematica a livello universitario fornirà spesso le competenze necessarie.
4. Alfabetizzazione dei dati
Il lavoro di un ingegnere dell’IA ruota attorno ai dati e l’alfabetizzazione dei dati è una delle abilità più importanti da avere quando si entra in questo campo. Gli ingegneri dell’IA dovrebbero essere in grado di leggere, comprendere, analizzare e applicare i dati a vari casi d’uso.
Le lezioni formali di scienza dei dati e statistica sono utili, ma la migliore pratica è impegnarsi in prima persona con i progetti di dati, che è un altro motivo per cui operatori tecnologici esperti possono essere buoni candidati da sviluppare per il ruolo.
5. Pensiero critico
Anche le competenze “trasparenti” sono importanti in questo campo, anche se spesso sono più difficili da valutare. Una delle competenze trasversali più importanti nell’ingegneria dell’IA è il pensiero critico.
I modelli di intelligenza artificiale possono essere complicati e la soluzione a un problema raramente è immediatamente evidente. Di conseguenza, fornire risultati tempestivi e accurati con queste tecnologie richiede un approccio rapido e creativo alla risoluzione dei problemi.
Gli ingegneri dell’IA devono essere in grado di pensare a più soluzioni e determinare la migliore linea d’azione.
6. Acume per gli affari
Un’abilità che a volte viene trascurata, ma utile per gli ingegneri dell’IA, è una forte conoscenza dei concetti di business. L’ottimizzazione delle operazioni e il miglioramento del prodotto sono i casi d’uso dell’IA più comuni per le aziende, quindi gli ingegneri dell’IA dovrebbero capire come funzionano questi processi. Un’applicazione efficace dell’IA richiede la comprensione di come opera l’azienda.
L’IA è efficace solo quanto la capacità dei suoi utenti di applicarla ai propri obiettivi finali. Gli ingegneri di intelligenza artificiale con le migliori prestazioni sanno non solo come costruire modelli di intelligenza artificiale funzionanti, ma anche come questi modelli possono aiutare le aziende a soddisfare le loro esigenze specifiche. Ciò significa comprendere concetti aziendali generali e considerazioni specifiche dell’azienda.
Gli ingegneri possono sviluppare il loro senso degli affari in corsi formali e/o lavorando con colleghi in altri dipartimenti.
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7. Abilità comunicative
Un’altra soft skill cruciale da avere è la comunicazione. Gli ingegneri dell’IA devono essere in grado di spiegare ai loro colleghi non tecnici come diverse soluzioni di intelligenza artificiale potrebbero aiutare i team a raggiungere i propri obiettivi.
La mancanza di comprensione di come l’IA possa avvantaggiare le aziende è il secondo più grande ostacolo all’adozione, secondo Gartner, con il 42% dei Chief Information Officer (CIO) che lo cita come un problema. Sapere come spiegare i concetti dell’IA migliorerà la cooperazione.
Man mano che la tecnologia diventa più importante per una più ampia varietà di funzioni aziendali, gli ingegneri dell’IA lavoreranno con più dipartimenti. Devono essere in grado di comunicare efficacemente con gli altri lavoratori affinché queste relazioni funzionino. Le capacità di presentazione e sintesi sono particolarmente critiche.
8. Collaborazione
Sulla stessa linea, gli ingegneri dell’IA devono avere eccellenti capacità di lavoro di squadra per prosperare nel mercato attuale. Questo va oltre il dire ad altri dipartimenti come utilizzare i modelli di intelligenza artificiale in modo efficace. Gli ingegneri dell’IA devono essere aperti al feedback e collaborare con altri lavoratori per comprendere le sfide che devono affrontare.
Molti ingegneri dell’IA lavorano anche in gruppo, anche all’interno dei propri dipartimenti e progetti. Se non sono in grado di lavorare bene con gli altri, faranno fatica a eccellere nel settore. Al contrario, forti capacità collaborative li aiuteranno a trovare soluzioni efficaci più velocemente.
L’esperienza di lavoro in gruppo aiuta naturalmente anche a sviluppare queste abilità, quindi i potenziali ingegneri dovrebbero cercare progetti collaborativi per migliorare in quest’area. Meglio possono lavorare come parte di una squadra, maggiore è il successo che avranno sul campo.
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9. Gestione del tempo
La creazione, il test e l’implementazione di modelli di intelligenza artificiale è spesso un processo che richiede tempo e la gestione del tempo è di vitale importanza.
Uno studio recente ha rilevato che l’ 83% degli sviluppatori soffre di burnout sul posto di lavoro, con carichi di lavoro elevati che rappresentano la causa principale. Sebbene gli ingegneri dell’IA possano avere uno scarso controllo sui propri carichi di lavoro, possono adattare le proprie abitudini per trarne il massimo. Naturalmente, la cultura aziendale e una gestione forte sono importanti per mantenere in perfetta forma tali professionisti di valore.
10. Esperienza con tecnologie correlate
Gli ingegneri dell’intelligenza artificiale dovrebbero anche acquisire esperienza nelle tecnologie correlate. La raccolta di dati rilevanti e l’implementazione di modelli di intelligenza artificiale comporteranno probabilmente il lavoro con tecnologie come dispositivi Internet of Things (IoT), robotica e cloud computing. La maggior parte dei progetti di intelligenza artificiale fallisce e la mancanza di un ambiente integrato è uno dei motivi più comuni. Se gli ingegneri dell’IA sperano di implementare i loro modelli in modo efficace, è importante lavorare nell’ambiente IT unico di un’azienda. Ciò significa comprendere le varie tecnologie che possono utilizzare.
Più opzioni di personale
Il ruolo dell’ingegnere dell’IA è essenziale e richiesto, ma il settore dell’IA sta sviluppando strumenti e opzioni per consentire anche ai lavoratori meno specializzati di creare applicazioni:
Le opzioni low-code e no-code consentono al personale meno qualificato di sviluppare casi d’uso.
I fornitori di intelligenza artificiale offrono sempre più soluzioni di mercato verticali e orizzontali preconfezionate.
I fornitori di intelligenza artificiale stanno anche coltivando partner commerciali per offrire implementazioni ancora più preconfezionate.
Utilizzando varie interfacce visive e dashboard, i fornitori di intelligenza artificiale stanno consentendo agli analisti aziendali non tecnici di creare applicazioni semplici.
I servizi di consulenza si stanno espandendo per soddisfare le esigenze specifiche del progetto, in particolare.
Le organizzazioni adatteranno le loro soluzioni alle loro dimensioni e risorse, all’importanza strategica delle loro implementazioni, ai mercati e alle filosofie del personale, e le competenze di intelligenza artificiale continueranno a essere diffuse nel più ampio ambiente tecnologico. Il ruolo dell’ingegnere dell’IA sta ancora acquisendo importanza e sarà fondamentale per l’adozione della tecnologia da parte di molte aziende.
