AI-teknologi fokuserer på at opbygge og køre produktions AI-systemer, der kombinerer softwareteknik, maskinlæring, datateknik, MLOP'er og cloud-platforme. I modsætning til datavidenskab, der ofte stopper ved eksperimentering, sikrer AI-teknologi, at modeller er skalerbare, pålidelige og vedligeholdelige i virkelige miljøer.
Denne artikel nedbryder de centrale AI-ingeniørfærdigheder, som moderne AI-ingeniører har brug for, herunder programmering og maskinlæring, cloud AI, generative modeller og ansvarlig AI-praksis.
En AI-ingeniør bygger, implementerer og vedligeholder produktionsklare AI-systemer. Hule AI-ingeniørens nye rolle kombinerer software, datavidenskab og maskinlæringsevner, når organisationer skalerer AI-drevne systemer.
De vigtigste ansvarsområder omfatter:
I modsætning til dataforskere, der ofte fokuserer på eksperimentering og analyse, arbejder AI-ingeniører på tværs af hele AI-livscyklussen, fra udvikling til implementering og løbende drift.
I praksis opererer AI-ingeniører i skæringspunktet mellem softwareteknik, maskinlæring, datateknik og MLOP'er og arbejder tæt sammen med produkt-, data- og infrastrukturteams.
Nøgleafhentning:
AI-ingeniører er ansvarlige for at omdanne maskinlæringsmodeller til skalerbare, pålidelige, produktionsklare systemer, der bygger bro mellem eksperimenter og implementering i den virkelige verden.
AI-teknologi kræver et hybridfærdighedssæt, der kombinerer softwareudvikling, anvendt maskinlæring og produktionsinfrastruktur. I stedet for at specialisere sig inden for et enkelt område har AI-ingeniører brug for tilstrækkelig dybde på tværs af flere domæner til at bygge AI-systemer, der fungerer pålideligt i stor skala.
På et højt niveau falder de centrale AI-ingeniørfærdigheder ind i følgende kategorier:
Disse færdighedsområder afspejler, hvordan AI-systemer er bygget i praksis. Moderne AI-ingeniører forventer at bygge bro mellem eksperimenter og produktion og sikre, at modeller fungerer godt i bærbare computere og fortsætter med at levere værdi, når de implementeres.
Nøgleafhentning:
AI-ingeniører har brug for bred teknisk dybde på tværs af flere domæner for at sikre, at AI-systemer fungerer pålideligt i stor skala, ikke kun i eksperimenter.
Stærke programmeringsevner er grundlæggende for AI-ingeniører. Selvom viden om maskinlæring er afgørende, er AI-systemer i sidste ende afhængige af software i produktionskvalitet for at levere modeller pålideligt i virkelige miljøer.
AI-ingeniører forventer at skrive koder, der er vedligeholdelige, testbare og skalerbare, og integrerer ofte modeller i større applikationer, API'er og datapipeliner i stedet for at arbejde isoleret.
De fleste AI-ingeniører arbejder med et lille sæt kernesprog, afhængigt af det system, de bygger:
Python dominerer AI-ingeniørarbejdsgange, men moderne AI-ingeniører er sjældent begrænset til et enkelt sprog.
AI-modeller er kun en del af et AI-system. Uden solid softwareteknisk praksis kan selv højtydende modeller mislykkes i produktionen.
Nøglepraksis AI-ingeniører har brug for inkluderer:
Disse færdigheder gør det muligt for AI-ingeniører at bevæge sig ud over eksperimentering og bygge pålidelige, produktionsklare AI-løsninger, der kan udvikle sig over tid.
Nøgleafhentning:
Stærk programmerings- og softwareteknikpraksis er afgørende, fordi AI-modeller skal integreres, implementeres, testes og vedligeholdes i produktionssystemer.
Maskinlæring er kernen i AI-teknik. AI-ingeniører har brug for både teoretisk forståelse og praktisk erfaring for at bygge modeller, der fungerer pålideligt i produktionen.
Stærke fundamenter inden for matematik og statistik er afgørende for AI-ingeniører til:
Brancheanalyser fremhæv hurtig teknik og kontinuerlig læring som efterspurgte færdigheder til succes i AI-roller.
AI-ingeniører skal mestre både traditionel ML og dyb læring:
Moderne AI-teknik er afhængig af gennemprøvede rammer til opbygning, træning og implementering af modeller:
Domæneviden giver AI-ingeniører mulighed for at:
Ved at kombinere matematik/statistik, ML, dyb læring, NLP, computervision og domæneviden kan AI-ingeniører bygge robuste AI-systemer med høj effekt.
Ja. Da generativ AI og store sprogmodeller bliver centrale for mange applikationer, har AI-ingeniører i stigende grad brug for færdigheder i:
Ved at kombinere grundlæggende ML-forståelse med praktisk erfaring med rammer og LLM'er sikrer AI-ingeniører, at modeller ikke kun fungerer i teorien, men også fungerer pålideligt i stor skala.
Nøgleafhentning:
Maskinlæringsevner alene er ikke nok: AI-ingeniører har brug for teoretiske fundamenter og anvendt erfaring på tværs af ML, dyb læring og virkelige problemdomæner.
Data er brændstoffet til alle AI-systemer. AI-ingeniører skal sikre, at modeller modtager rene, pålidelige og velstrukturerede data, eller endda de mest avancerede algoritmer vil mislykkes i produktionen.
AI-ingeniører samarbejder ofte med dataingeniører eller påtager sig selv nøgleopgaver:
Kendskab til moderne værktøjer gør det muligt for AI-ingeniører at håndtere store dataarbejdsprocesser effektivt:
Ved at kombinere datatekniske færdigheder med ML-ekspertise sikrer AI-ingeniører, at modeller tilføres data af høj kvalitet i produktionen, hvilket reducerer fejl og forbedrer pålideligheden.
Nøgleafhentning:
Uden robuste datapipelines og datakvalitetskontrol vil selv de mest avancerede AI-modeller mislykkes i produktionen.
MLOP bygger bro mellem maskinlæringseksperimenter og produktionsklare AI-systemer. AI-ingeniører skal være i stand til at implementere, overvåge og vedligeholde modeller, så de fungerer pålideligt over tid.
Nøgleansvarsområder i MLOP'er omfatter:
Kendskab til moderne MLOPS-værktøjer er afgørende for skalerbar AI:
Ved at mestre MLOP'er sikrer AI-ingeniører, at AI-modeller ikke kun er nøjagtige, men også pålidelige, vedligeholdelige og skalerbare i virkelige applikationer.
Nøgleafhentning:
MLops gør det muligt for AI-ingeniører at implementere, overvåge og vedligeholde modeller over tid, hvilket sikrer ydeevne, pålidelighed og skalerbarhed i levende miljøer.
Cloud-platforme er afgørende for, at AI-ingeniører kan implementere, skalere og administrere AI-arbejdsbelastninger effektivt. At vide, hvordan man udnytter cloud-tjenester, sikrer, at AI-modeller kører pålideligt i produktionen uden flaskehalse i infrastrukturen.
AI-ingeniører bruger cloud-færdigheder til at:
Kendskab til populære cloud-AI-platforme gør det muligt for ingeniører at implementere produktionsklare løsninger:
Cloud-færdigheder gør det muligt for AI-ingeniører at fokusere på modelydeevne og pålidelighed, mens de udnytter administreret infrastruktur til at forbedre driftseffektiviteten.
Nøgleafhentning:
Cloud-færdigheder gør det muligt for AI-ingeniører at skalere AI-arbejdsbelastninger effektivt, udnytte administrerede tjenester og reducere operationel kompleksitet.
Da AI-systemer i stigende grad påvirker erhvervslivet og samfundet, skal AI-ingeniører bygge modeller, der er retfærdige, forklarbare og sikre. Ansvarlige AI-færdigheder sikrer, at systemer er pålidelige og overholder etiske og juridiske standarder.
Nøgleområder omfatter:
Ansvarlig AI-praksis hjælper organisationer med at:
Ved at integrere etisk og ansvarlig AI-praksis sikrer AI-ingeniører, at modeller ikke kun er effektive, men også pålidelige og bæredygtige i virkelige applikationer.
Nøgleafhentning:
Ansvarlige AI-færdigheder sikrer, at systemer er retfærdige, forklarbare, kompatible og pålidelige, hvilket reducerer juridiske, etiske og omdømmerisici.
Ud over teknisk ekspertise har AI-ingeniører brug for stærke bløde færdigheder til at samarbejde effektivt og levere effektive AI-løsninger. Disse færdigheder hjælper med at bygge bro mellem tekniske teams og forretningsinteressenter.
De vigtigste bløde færdigheder inkluderer:
Bløde færdigheder sikrer, at AI-ingeniører kan levere AI-projekter, der er teknisk sunde og tilpasset organisatoriske behov.
Nøgleafhentning:
Stærke kommunikations-, samarbejde- og problemløsningsevner hjælper AI-ingeniører med at omsætte teknisk arbejde til forretningspåvirkning.
Udvikling af AI-ingeniørfærdigheder kræver en kombination af struktureret læring, praktisk praksis og eksponering for virkelige projekter. AI-ingeniører er nødt til at bygge bro mellem teori og produktionserfaring for at være effektive.
Softwareingeniører kan udnytte deres eksisterende færdigheder i kodning og software design ved at:
Dataforskere kan skifte ved at fokusere på produktionsmodeller:
Ved at kombinere teknisk læring med praktisk implementeringsservice kan håbefulde AI-ingeniører udvikle det fulde sæt færdigheder, der er nødvendige for at opbygge, implementere og vedligeholde produktions-AI-systemer.
Følgende interaktive diagram illustrerer, hvordan disse kernefærdigheder konverteres inden for en produktionspipeline, der sporer et AI-systems livscyklus fra indledende datateknik til skalerbar cloud-implementering.
Nøgleafhentning:
Opbygning af AI-ingeniørfærdigheder kræver kontinuerlig læring, praktiske projekter og produktionsstyring, ikke kun teoretisk undersøgelse.
AI-ingeniørekspertise er afgørende for organisationer, der ønsker at opbygge skalerbare, pålidelige og produktionsklare AI-systemer. At se, hvornår du skal ansætte eller kvalificere dig, kan forhindre dyre fejl og fremskynde AI -implementering.
Virksomheder bør overveje at ansætte AI-ingeniører, når:
Opkvalificering er effektiv, når:
Ved at afbalancere ansættelse og opkvalificering kan virksomheder opbygge AI-kapaciteter effektivt og samtidig sikre, at AI-systemer er robuste, skalerbare og tilpassede forretningsmålene.
AI-teknologi blander softwareudvikling, maskinlæring, datapipelines, MLOP'er, skyplatforme og ansvarlig AI til at skabe produktionsklare AI-systemer. At mestre disse kernefærdigheder sikrer, at modeller er skalerbare, pålidelige og pålidelige.
Klar til at opbygge AI-ekspertise eller kvalificere dit team? Fokuser på disse færdigheder for at gøre modeller til virkelige løsninger. Kontakt os i dag til AI-ingeniørrådgivning for at fremskynde dine AI-initiativer.
Ja. Dataforskere fokuserer på at udforske data og bygge modeller, mens AI-ingeniører fokuserer på at producere modeller, integrere dem i softwaresystemer og sikre skalbarhed og pålidelighed.
Absolut. AI-ingeniører skal skrive kode i produktionskvalitet, designe API'er, administrere pipeliner og følge bedste praksis for softwareudvikling for at implementere AI-systemer med succes.
Almindelige sprog inkluderer Python (primær), SQL, Java, C ++ eller Scala til højtydende systemer og JavaScript/TypeScript til AI i webapplikationer.
Ja. MLOPS-færdigheder, herunder modelleringsversion, CI/CD, overvågning og implementering, er afgørende for at opretholde pålidelige, produktionsklare AI-systemer.
Det afhænger af din baggrund. Softwareingeniører eller dataforskere kan skifte til 6-12 måneder med fokuseret læring, praktiske projekter og erfaring med implementering af modeller.
Populære skyplatforme omfatter Azure AI, AWS SageMaker og Google Vertex AI, som leverer skalerbar infrastruktur til træning, implementering og overvågning af AI-modeller.
Nøglebløde færdigheder inkluderer kommunikation, samarbejde, problemløsning, dokumentation og interessestyring for at sikre, at AI-projekter stemmer overens med forretningsmål.
Ansvarlig AI sikrer retfærdige, forklarbare og kompatible modeller, reducerer juridiske eller omdømmende eksperter og bygger pålidelige AI-løsninger i produktionsmiljøer.
Alexandra Mendes er Senior Growth Specialist hos Imaginary Cloud med 3+ års erfaring med at skrive om softwareudvikling, AI og digital transformation. Efter at have gennemført et frontend-udviklingskursus fik Alexandra nogle praktiske kodningsevner og arbejder nu tæt sammen med tekniske teams. Alexandra brænder for, hvordan nye teknologier former erhvervslivet og samfundet, og hun nyder at omdanne komplekse emner til klart og nyttigt indhold for beslutningstagere.
People who read this post, also found these interesting:
.webp)
.webp)
.webp)
.webp)
.webp)
.webp)
%20(2).webp)
