AI Engineer – ta nazwa stanowiska wyjęta niemal z filmów science-fiction, jest już w zasięgu technologicznym XXI wieku. Prace nad wykorzystaniem AI w usystematyzowaniu procesów technologicznych stały się już codziennością osób pracujących z Big Data, Kim jest, czym się zajmuje i jakie umiejętności trzeba posiadać, by zostać AI Engineerem w 2022? Dowiesz się, czytając dzisiejszy artykuł.

• Kim jest osoba pracująca na stanowisku AI Engineer?
• Czym zajmuje się AI Engineer?
• Jakie są podobieństwa i różnice pomiędzy AI Engineerem, Data Scientist Engineerem i Machine Learning Engineerem
• Sprawdź, jakie umiejętności techniczne są niezbędne na stanowisku AI Engineera
• Jakie umiejętności miękkie ułatwią Ci start w projektach wykorzystujących Sztuczną Inteligencję
• Obszar Big Data – czy potrafisz zastosować uczenie maszynowe w praktyce
• Jak wyglądają zarobki AI Engineera w Polsce?

Kim jest AI Engineer?

AI Engineer to osoba, która pracuje z sieciami neuronowymi i Machine Learning w celu zaprojektowania modelu aplikacji wykorzystującej AI. Mówiąc bardziej ogólnie, to stanowisko łączy w sobie kompetencje software developera, DevOpsa, Data Scientist, osoby pracującej z architekturą chmurową. Choć wydaje się, że jest to dość dużo umiejętności, to właśnie AI Engineer optymalizuje kod w taki sposób, by procesy techniczne były jak najbliższe zakładanym w konkretnym projekcie. Dopiero po zmianach zatwierdzonych przez AI Engineera model może trafić na produkcję.

Czym zajmuje się AI Engineer?

Jest to osoba, która jest w stanie wyprodukować kompleksową, skalowalną aplikację uczenia maszynowego, z wartością dla klienta. Aby zapewnić jak największą wydajność tworzonej aplikacji, AI Engineer powinien wiedzieć, w jaki sposób zoptymalizować działanie aplikacji opartej na AI oraz umożliwić jej obsługę osobom, które nie mają wiedzy o przetwarzaniu danych, czyli klientom. Jego rola nie kończy się wraz z wypuszczeniem modelu na produkcję, nadal monitoruje cały proces, starając się wyłapać i poprawić pojawiające się błędy i niedogodności.

AI Engineer jest odpowiedzialny za zaprojektowanie skalowalnego produktu AI, wypuszczenie jak najefektywniejszego modelu na produkcję oraz jej wdrożenie u klienta. To odpowiedzialna rola, która wymaga posiadania odpowiednich kompetencji, w tym świetnej znajomości software engineering oraz analizy danych. Inżynier AI powinien być w stanie uporządkować surowe dane i przekonwertować je na użyteczny format. Następnie, po zbudowaniu modeli uczenia maszynowego, powinien je zbudować, a następnie odpowiednio zeskalować.

Podobieństwa i różnice pomiędzy poszczególnymi stanowiskami

Praca na stanowisku AI Engineera łączy w sobie trzy stanowiska: Data Science Engineer, Machnine Learning Engineer oraz AI Engineer. Tym, co je łączy, jest praca z przetwarzaniem dużej ilości danych. Istnieje jednak kilka kluczowych różnic pomiędzy nimi, dzięki którym AI stanowisko Engineera została wyszczególniona jako osobna rola w projekcie:

• Data Enginner przygotowuje architekturę do przetwarzania dużej ilości danych oraz pozyskiwania surowych danych, którą następnie weryfikuje i usprawnia AI Engineer, zanim model zostanie wysłany na produkcję;
• Machine Learning Engineer to osoba odpowiedzialna za wysłanie gotowego modelu na produkcję, po uprzednim sprawdzeniu go przez AI Engineera;
• AI Enginner jest osobą, która we współpracy z Data i Machine Learning Engineerami opracowuje kompleksowy workflow do produkcji systemów wykorzystujących AI, a następnie przedstawia gotowy produkt klientowi i wdraża go.

Jakie umiejętności techniczne musi mieć AI Engineer?

Aby ubiegać się o pracę na stanowisku AI Engineera, musisz spełnić wiele wymagań technicznych, które przedstawiamy poniżej:

• biegłość w językach programowania obiektowego, takich jak Python, C# lub C++;
• rozumienie sposobu działania frameworków Tensorflow i Keras w celu budowania skutecznych rozwiązań AI;
• umiejętności budowania modeli sieci neuronowych (CNN, RNN) głębokiego poziomu Machine Learning;
• znajomość architektury platform chmurowych np. Amazon, Azure, Google Cloud;
• znajomość metodologii projektowania programowania SCRUM lub Agile;
• doświadczenie w projektach chmurowych;
• doświadczenie w pracy z przetwarzaniem danych;

Jakie umiejętności miękkie przydadzą się w pracy AI Engineera?

Umiejętności miękkie, które przydadzą się w pracy na tym stanowisku to:

• analityczne myślenie, poprawne formułowanie wniosków na podstawie obserwacji;
• dobre umiejętności komunikacyjne, dzięki którym z łatwością zaprezentujesz model klientowi i przedstawisz mu korzyści wynikające z jego wdrożenia w firmie;
• umiejętność pracy zespołowej to zdecydowany atut w pracy AI Engineera. W zespole projektowym, do którego trafisz, od dobrej współpracy pomiędzy poszczególnymi osobami będzie zależała efektywność i wydajność projektu;
• dobre umiejętności perswazyjne i negocjacyjne, które są niezbędne w rozmowie z klientem.

Jakie umiejętności z zakresu pracy z danymi są niezbędne na stanowisku AI Engineera?

Ostatni punkt to umiejętności związane z przetwarzaniem, gromadzeniem i wykonywaniem operacji na dużej liczbie danych. Od czego powinieneś zacząć, jeśli chcesz zostać AI Engineerem?

1. Uczenie maszynowe, czyli Machine Learning

Poznaj różne rodzaje nadzorowanych i nienadzorowanych technik uczenia maszynowego wraz z ich wdrażaniem. Na początku naucz się podstawowych algorytmów, takich jak: regresja liniowa, regresja logistyczna i drzewa decyzyjne. Zrozumienie tych algorytmów ma kluczowe znaczenie przy przechodzeniu do nauki Deep Learningu. Naucz się Pythona lub R oraz frameworków, takich jak Scikit-Learn i Keras.

2. Statystyka

Musisz zrozumieć podstawy statystyki, aby dowiedzieć się, jak działają algorytmy Machine Learning. Poznaj różne typy rozkładów prawdopodobieństwa oraz zagadnienia takie jak testowanie hipotez i próbkowanie. Opanowując podstawę statystyki, łatwiej Ci będzie zbudować modele uczenia maszynowego oraz zadecydować o wyborze funkcji i wstępnym przetwarzaniu danych. Pracuj z różnymi zestawami danych uczenia maszynowego, aby zastosować poznane koncepcje w rzeczywistych sytuacjach. Pomoże Ci to lepiej zrozumieć tematy, takie jak: wybór funkcji i standaryzacja danych. Przydatna będzie także znajomość pojęć matematycznych, w szczególności rachunku różniczkowego oraz algebry liniowej.

3. Deep Learning

Opanuj sztukę budowania i trenowania sieci neuronowych do zadań, takich jak: przetwarzanie języka naturalnego i widzenie komputerowe. Musisz poznać trzy popularne algorytmy głębokiego uczenia: ANN (sztuczne sieci neuronowe), CNN (konwolucyjne sieci neuronowe) i RNN (cykliczne sieci neuronowe). Do pracy z nimi przyda Ci się znajomość frameworków PyTorch, TensorFlow i Kerasa. Szczególnie skup się na nauce TensorFlow, gdyż jest najczęściej wykorzystywaną biblioteką do pracy z AI.

4. Wdrażanie modelu

Jeśli nie będziesz miał już problemów z Machine i Deep Learning i statystyką, będziesz mógł zacząć projektować swoje pierwsze aplikacje AI oraz je wdrażać. Aby to zrobić, musisz nauczyć się, jak wprowadzać modele do produkcji na popularnych platformach chmurowych – Google Cloud, Amazon AWS i Microsoft Azure. Wybierz dowolną z tych trzech platform i zacznij uczyć się, jak wdrażać na nich modele. Przetwarzanie w chmurze jest podstawową umiejętnością inżyniera AI.

Co ciekawe, najlepszymi AI Engineerami zostają Software Developerzy, ze względu na swoje doświadczenie w projektowaniu i wdrażaniu aplikacji full-stack. co jest dużą częścią pracy AI Engineera. Jest im więc znacznie łatwiej zmienić ścieżkę kariery niż innym specjalistom IT.

Ile może zarobić AI Engineer?

W Polsce zarobki dla AI Enginnera (Data Enginnera) zaczynają się od 10.000 zł. Senior Data Engineer jest w stanie zarobić nawet 35.000 zł. Średnie zarobki na stanowiskach osób pracujących z przetwarzaniem danych wahają się od 10 do 16.000 zł. Zapotrzebowanie na AI Engineerów i pokrewnych stanowisk będzie rosnąć wraz z rozwojem możliwości wykorzystania Sztucznej Inteligencji w aplikacjach i systemach zarządzania danymi. Czy ten kierunek jest przyszłościowy? Jak najbardziej!

Obecnie konkurencja na te stanowiska nie jest wysoka, dlatego, jeśli tylko czujesz, że to właśnie Twoja wymarzona ścieżka kariery, zacznij działać już dziś!