AI-teknik fokuserar på att bygga och köra produktions AI-system, som kombinerar programvaruteknik, maskininlärning, datateknik, MLOP och molnplattformar. Till skillnad från datavetenskap, som ofta slutar vid experiment, säkerställer AI-teknik att modeller är skalbara, pålitliga och underhållbara i verkliga miljöer.
Den här artikeln bryter ner de grundläggande AI-tekniska färdigheter som moderna AI-ingenjörer behöver, inklusive programmering och maskininlärning, moln-AI, generativa modeller och ansvarsfulla AI-metoder.
En AI-ingenjör bygger, distribuerar och underhåller produktionsklara AI-system. Den framväxande roll för AI-teknik kombinerar programvara, datavetenskap och maskininlärning när organisationer skalar AI-drivna system.
Typiska ansvarsområden inkluderar:
Till skillnad från datavetare, som ofta fokuserar på experiment och analys, arbetar AI-ingenjörer över hela AI-livscykeln, från utveckling till distribution och pågående drift.
I praktiken arbetar AI-ingenjörer i skärningspunkten mellan programvaruteknik, maskininlärning, datateknik och MLOP, och samarbetar nära med produkt-, data- och infrastrukturteam.
Nyckelhämtning:
AI-ingenjörer ansvarar för att omvandla maskininlärningsmodeller till skalbara, pålitliga, produktionsklara system som överbryggar experiment och verklig implementering.
AI-teknik kräver en hybrid kompetensuppsättning som kombinerar mjukvaruutveckling, tillämpad maskininlärning och produktionsinfrastruktur. I stället för att specialisera sig på ett enda område behöver AI-ingenjörer tillräckligt med djup över flera domäner för att bygga AI-system som fungerar pålitligt i stor skala.
På en hög nivå faller de grundläggande AI-ingenjörskunskaperna i följande kategorier:
Dessa kompetensområden återspeglar hur AI-system byggs i praktiken. Moderna AI-ingenjörer förväntas överbrygga experiment och produktion, säkerställa att modeller fungerar bra i bärbara datorer och fortsätter att leverera värde när de väl har distribuerats.
Nyckelhämtning:
AI-ingenjörer behöver ett brett tekniskt djup över flera domäner för att säkerställa att AI-system fungerar pålitligt i stor skala, inte bara i experiment.
Starka programmeringsfärdigheter är grundläggande för AI-ingenjörer. Även om kunskap om maskininlärning är avgörande, förlitar sig AI-system i slutändan på programvara av produktionsklass för att leverera modeller på ett tillförlitligt sätt i verkliga miljöer.
AI-ingenjörer förväntas skriva kod som är underhållbar, testbar och skalbar, och integrerar ofta modeller i större applikationer, API: er och datapipelines snarare än att arbeta isolerat.
De flesta AI-ingenjörer arbetar med en liten uppsättning kärnspråk, beroende på vilket system de bygger:
Python dominerar AI-tekniska arbetsflöden, men moderna AI-ingenjörer är sällan begränsade till ett enda språk.
AI-modeller är bara en del av ett AI-system. Utan gedigna programvaruteknikmetoder kan även högpresterande modeller misslyckas i produktionen.
Viktiga metoder som AI-ingenjörer behöver inkluderar:
Dessa färdigheter gör det möjligt för AI-ingenjörer att gå bortom experiment och bygga pålitliga, produktionsklara AI-lösningar som kan utvecklas över tid.
Nyckelhämtning:
Starka metoder för programmering och mjukvaruutveckling är avgörande eftersom AI-modeller måste vara inbäddade, distribuerade, testade och underhållna inom produktionssystem.
Maskininlärning är kärnan i AI-teknik. AI-ingenjörer behöver både teoretisk förståelse och praktisk erfarenhet för att bygga modeller som fungerar tillförlitligt i produktionen.
Starka grunder inom matematik och statistik är avgörande för AI-ingenjörer för att:
Branschanalyser lyfta fram snabb teknik och kontinuerligt lärande som efterfrågade färdigheter för framgång i AI-roller.
AI-ingenjörer bör behärska både traditionell ML och djupinlärning:
Modern AI-teknik bygger på beprövade ramverk för att bygga, utbilda och distribuera modeller:
Domänkunskap gör det möjligt för AI-ingenjörer att:
Genom att kombinera matematik/statistik, ML, djupinlärning, NLP, datorseende och domänkunskap kan AI-ingenjörer bygga robusta AI-system med hög effekt.
Ja. Med generativ AI och stora språkmodeller som blir centrala för många applikationer behöver AI-ingenjörer alltmer färdigheter i:
Genom att kombinera grundläggande ML-förståelse med praktisk erfarenhet av ramverk och LLM säkerställer AI-ingenjörer att modeller inte bara fungerar i teorin utan också fungerar pålitligt i stor skala.
Nyckelhämtning:
Maskininlärningsfärdigheter räcker inte ensamma: AI-ingenjörer behöver teoretiska grunder och tillämpad erfarenhet inom ML, djupinlärning och verkliga problemområden.
Data är bränslet för alla AI-system. AI-ingenjörer måste se till att modeller får rena, tillförlitliga och välstrukturerade data, eller till och med de mest avancerade algoritmerna kommer att misslyckas i produktionen.
AI-ingenjörer samarbetar ofta med datatekniker eller tar sig an viktiga uppgifter själva:
Kännedom om moderna verktyg gör det möjligt för AI-ingenjörer att hantera storskaliga dataarbetsflöden effektivt:
Genom att kombinera datatekniska färdigheter med ML-expertis säkerställer AI-ingenjörer att modeller matas med högkvalitativ data i produktionen, vilket minskar fel och förbättrar tillförlitligheten.
Nyckelhämtning:
Utan robusta datapipelines och datakvalitetskontroller kommer även de mest avancerade AI-modellerna att misslyckas i produktionen.
MLOP överbryggar klyftan mellan maskininlärningsexperiment och produktionsklara AI-system. AI-ingenjörer måste kunna distribuera, övervaka och underhålla modeller så att de fungerar tillförlitligt över tid.
Viktiga ansvarsområden i MLOP inkluderar:
Kännedom om moderna MLOPS-verktyg är avgörande för skalbar AI:
Genom att behärska MLOP säkerställer AI-ingenjörer att AI-modeller inte bara är exakta utan också pålitliga, underhållbara och skalbara i verkliga applikationer.
Nyckelhämtning:
MLOps gör det möjligt för AI-ingenjörer att distribuera, övervaka och underhålla modeller över tid, vilket säkerställer prestanda, tillförlitlighet och skalbarhet i live-miljöer.
Molnplattformar är viktiga för att AI-ingenjörer ska kunna distribuera, skala och hantera AI-arbetsbelastningar effektivt. Att veta hur man utnyttjar molntjänster säkerställer att AI-modeller körs pålitligt i produktionen utan flaskhalsar i infrastrukturen.
AI-ingenjörer använder molnfärdigheter för att:
Kännedom om populära molnbaserade AI-plattformar gör det möjligt för ingenjörer att implementera produktionsklara lösningar:
Molnkunskaper gör det möjligt för AI-ingenjörer att fokusera på modellprestanda och tillförlitlighet samtidigt som de utnyttjar hanterad infrastruktur för att förbättra driftseffektiviteten.
Nyckelhämtning:
Molnkunskaper gör det möjligt för AI-ingenjörer att skala AI-arbetsbelastningar effektivt, utnyttja hanterade tjänster och minska operativ komplexitet.
Eftersom AI-system i allt högre grad påverkar företag och samhälle måste AI-ingenjörer bygga modeller som är rättvisa, förklarbara och säkra. Ansvarsfulla AI-färdigheter säkerställer att systemen är tillförlitliga och överensstämmer med etiska och juridiska standarder.
Viktiga områden inkluderar:
Ansvarsfulla AI-metoder hjälper organisationer:
Genom att integrera etiska och ansvarsfulla AI-metoder säkerställer AI-ingenjörer att modeller inte bara är effektiva utan också pålitliga och hållbara i verkliga applikationer.
Nyckelhämtning:
Ansvarsfulla AI-färdigheter säkerställer att systemen är rättvisa, förklarbara, kompatibla och pålitliga, vilket minskar juridiska, etiska och rykte risker.
Förutom teknisk expertis behöver AI-ingenjörer starka mjuka färdigheter för att samarbeta effektivt och leverera effektiva AI-lösningar. Dessa färdigheter hjälper till att överbrygga klyftan mellan tekniska team och affärsintressenter.
Viktiga mjuka färdigheter inkluderar:
Mjuka färdigheter säkerställer att AI-ingenjörer kan leverera AI-projekt som är tekniskt sunda och anpassade till organisationens behov.
Nyckelhämtning:
Stark kommunikation, samarbete och problemlösningsförmåga hjälper AI-ingenjörer att översätta tekniskt arbete till affärseffekter.
Att utveckla AI-ingenjörskunskaper kräver en kombination av strukturerat lärande, praktisk övning och exponering för verkliga projekt. AI-ingenjörer måste överbrygga teori med produktionserfarenhet för att vara effektiva.
Programvaruingenjörer kan utnyttja sina befintliga färdigheter i kodning och mjukvarudesign genom att:
Datavetare kan övergå genom att fokusera på produktionsmodeller:
Genom att kombinera tekniskt lärande med praktisk driftsättningserfarenhet kan blivande AI-ingenjörer utveckla hela den kompetens som behövs för att bygga, distribuera och underhålla produktions-AI-system.
Följande interaktiva diagram illustrerar hur dessa kärnfärdigheter konvergerar inom en produktionsklar pipeline och spårar livscykeln för ett AI-system från initial datateknik till skalbar molndistribution.
Nyckelhämtning:
Att bygga AI-ingenjörskunskaper kräver kontinuerligt lärande, praktiska projekt och produktionserfarenhet, inte bara teoretisk studie.
Expertis inom AI-teknik är avgörande för organisationer som vill bygga skalbara, pålitliga och produktionsklara AI-system. Att veta när man ska anställa eller höja kompetensen kan förhindra kostsamma misstag och påskynda antagandet av AI.
Företag bör överväga att anställa AI-ingenjörer när:
Uppgradering är effektiv när:
Genom att balansera rekrytering och kompetensuppbyggnad kan företag bygga AI-kapacitet effektivt samtidigt som de säkerställer att AI-system är robusta, skalbara och anpassade till affärsmålen.
AI-teknik blandar mjukvaruutveckling, maskininlärning, datapipelines, MLOP, molnplattformar och ansvarsfull AI för att skapa produktionsklara AI-system. Att behärska dessa kärnfärdigheter säkerställer att modellerna är skalbara, pålitliga och pålitliga.
Är du redo att bygga AI-expertis eller förbättra ditt team? Fokusera på dessa färdigheter för att förvandla modeller till verkliga lösningar. Kontakta oss idag för AI-ingenjörskonsultation för att påskynda dina AI-initiativ.
Ja. Datavetare fokuserar på att utforska data och bygga modeller, medan AI-ingenjörer fokuserar på att producera modeller, integrera dem i mjukvarusystem och säkerställa skalbarhet och tillförlitlighet.
Absolut. AI-ingenjörer måste skriva kod i produktionsklass, designa API:er, hantera rörledningar och följa bästa praxis för programvaruteknik för att framgångsrikt distribuera AI-system.
Vanliga språk inkluderar Python (primär), SQL, Java, C ++ eller Scala för högpresterande system och JavaScript/TypeScript för AI i webbapplikationer.
Ja. MLOPS färdigheter, inklusive modellversionshantering, CI/CD, övervakning och distribution, är avgörande för att upprätthålla pålitliga, produktionsklara AI-system.
Det beror på din bakgrund. Programvaruingenjörer eller datavetare kan övergå på 6—12 månader med fokuserat lärande, praktiska projekt och erfarenhet av att distribuera modeller.
Populära molnplattformar inkluderar Azure AI, AWS SageMaker och Google Vertex AI, som tillhandahåller skalbar infrastruktur för utbildning, distribution och övervakning av AI-modeller.
Viktiga mjuka färdigheter inkluderar kommunikation, samarbete, problemlösning, dokumentation och intressenthantering för att säkerställa att AI-projekt överensstämmer med affärsmålen.
Ansvarsfull AI säkerställer rättvisa, förklarbara och kompatibla modeller, minskar juridiska risker eller ryktesrisker och bygger pålitliga AI-lösningar i produktionsmiljöer.
Alexandra Mendes är Senior Growth Specialist på Imaginary Cloud med 3+ års erfarenhet av att skriva om mjukvaruutveckling, AI och digital transformation. Efter att ha avslutat en frontend-utvecklingskurs tog Alexandra upp några praktiska kodningskunskaper och arbetar nu nära med tekniska team. Alexandra brinner för hur ny teknik formar affärer och samhälle och tycker om att förvandla komplexa ämnen till tydligt och användbart innehåll för beslutsfattare.
Människor som läste det här inlägget tyckte också att dessa var intressanta:
.webp)
.webp)
.webp)
.webp)
.webp)
.webp)
.webp)
