Un Ingegnere AI è un programmatore specializzato abile nello sfruttare le tecnologie AI per sviluppare applicazioni complete e indipendenti dalla forma.
"Agnostico dalla forma" si riferisce alla versatilità nel tipo di applicazione, che spazia da semplici interfacce di chat ad applicazioni full-stack complesse, estensioni Chrome, pacchetti Python o SDK.
A differenza dei ricercatori AI che approfondiscono le basi algoritmiche, gli AI Engineer si concentrano sull'applicazione di modelli AI esistenti per creare prodotti incentrati sull'utente.
Ma ancora una volta, sorge spontanea la domanda: non devo essere un esperto di AI per diventare un Ingegnere AI?
La risposta breve è no.
Questo ruolo non richiede una competenza esaustiva nei principi AI come la comprensione del funzionamento interno di un modello Transformer, simile a come imparare a nuotare non richiede un'immersione profonda nella fisica della galleggiabilità.
Mentre una conoscenza approfondita di Deep Learning e Machine Learning può essere vantaggiosa, fornendo un vantaggio netto, l'attuale domanda del settore si orienta più verso l'applicazione pratica che verso la ricerca teorica.
Quindi, come tracciamo la linea di demarcazione tra un Ingegnere AI e un Ricercatore AI?
Ingegnere AI contro Ricercatore AI
Un ingegnere AI eccelle nella creazione di applicazioni basate sull'intelligenza artificiale, concentrandosi sulla massimizzazione delle capacità del modello e sull'ottimizzazione dei flussi di lavoro per modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM).
Ti starai chiedendo se i ricercatori AI sono persone che sono brave con l'ingegneria e hanno una profonda competenza nell'intelligenza artificiale, perché le aziende non li assumono invece degli ingegneri AI?
La risposta breve è la scarsità che a sua volta porta a un aumento dei costi.
Il prossimo ruolo Big Tech: ingegneri AI?
Ecco alcuni spunti interessanti su come questo ecosistema si sta evolvendo rapidamente con "Models as a service":
Dinamiche di domanda e offerta: tutti i migliori ricercatori LLM sono già stati assunti da giganti come Google, OpenAI, Microsoft e Meta e questa scarsità di ricercatori LLM segnala un'esigenza critica di ingegneri AI. Questa classe di professionisti funge da ponte tra la ricerca all'avanguardia e l'applicazione pratica, garantendo una più ampia accessibilità e implementazione delle tecnologie AI.
Prototipazione rapida e agilità: a differenza degli approcci ML tradizionali che richiedono molta ricerca per stabilire se abbiamo bisogno di ML per un problema, gli ingegneri AI possono rapidamente prototipare e iterare sui prodotti AI utilizzando API di modelli prontamente disponibili.
Innovazione resa più facile e veloce: i modelli di base dimostrano una notevole adattabilità in varie attività con un input minimo, rendendoli inestimabili per gli ingegneri AI che sfruttano queste capacità per creare soluzioni innovative oltre l'ambito originale previsto dai ricercatori.
Ottimizzazione dell'inferenza per gestire i vincoli di elaborazione: la crescente domanda di GPU e la formazione di cluster di elaborazione esclusivi sottolineano l'importanza degli ingegneri di intelligenza artificiale che ottimizzano le prestazioni e l'innovazione del modello entro questi vincoli.
Mentre i tradizionali problemi di ML come i sistemi di raccomandazione, il rilevamento delle frodi e il rilevamento delle anomalie continueranno a migliorare, abbiamo un'intera nuova gamma di applicazioni di intelligenza artificiale a cui rivolgerci.
Clem Delangue, co-fondatore di HuggingFace, ha affermato:”L'intelligenza artificiale è il nuovo paradigma per costruire tutta la tecnologia. Quindi, ABBIAMO BISOGNO di sempre più ingegneri di intelligenza artificiale!
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