AI Engineer: cosa fa e competenze principali

AI Engineer: cosa fa e principali competenze

AI Engineer: un ruolo chiave in un nuovo mercato

Nel contesto tecnologico dei nostri giorni, caratterizzato da una crescente enfasi sull’innovazione e l’automazione, l’AI Engineer è una figura professionale di fondamentale importanza, che si colloca al centro della rivoluzione dell’intelligenza artificiale, un campo che sta trasformando il modo in cui viviamo, lavoriamo e interagiamo con il mondo intorno a noi.

Il mercato globale dell’intelligenza artificiale è stato valutato a $428.00 miliardi nel 2022 e si prevede crescerà da $515.31 miliardi nel 2023 a $2,025.12 miliardi entro il 20301. Si tratta di una crescita straordinaria che, gioco forza, accrescerà nel tempo la centralità del ruolo dell’AI Engineer.

Cosa fa un AI Engineer?

Un AI Engineer progetta, sviluppa e implementa soluzioni di intelligenza artificiale, combinando competenze in programmazione, scienza dei dati e machine learning per trasformare grandi set di dati in sistemi intelligenti e automatizzati, ottimizzando così processi e decisioni aziendali.

In dettaglio, l’Ingegnere dell’Intelligenza Artificiale svolge una serie di compiti fondamentali nel campo dell’intelligenza artificiale, quali:

  • Progettazione e creazione di algoritmi avanzati per il machine learning e il deep learning (AI Development), che permettono alle macchine di apprendere e prendere decisioni basate sui dati.
  • Gestione ed analisi di grandi set di dati per l’analisi e l’addestramento dei modelli di Intelligenza Artificiale.
  • Disegno ed implementazione di AI Business Solutions, per rispondere a determinate necessità aziendali.
  • Applicazione dei modelli di intelligenza artificiale in ambienti reali, assicurandosi che funzionino efficacemente e siano scalabili.
  • Ottimizzazione e manutenzione dei sistemi AI esistenti.
  • Assicurare che le soluzioni AI rispettino i principi etici2 e le normative vigenti, specialmente in termini di privacy e sicurezza dei dati.
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Le competenze di un AI Engineer

Le competenze tecniche di un AI Engineer sono fondamentali per il suo ruolo, ecco le principali:

  • Conoscenza avanzata di linguaggi di programmazione, come Python o R, essenziali per scrivere e implementare algoritmi di intelligenza artificiale.
  • Capacità di progettare, implementare e ottimizzare modelli di machine learning e deep learning, comprendendo algoritmi come alberi decisionali, clustering, e regressioni.
  • Conoscenza delle neural networks e dei loro campi di applicazione.
  • Competenze nello sviluppo di sistemi in grado di interpretare e rispondere al linguaggio umano (NLP, Natural Language Processing), utili per applicazioni come chatbot, analisi del sentiment e assistenti virtuali.
  • Conoscenza dei Large Language Models.
  • Conoscenza delle tecniche di computer vision per l’elaborazione e l’interpretazione di immagini e video, utile in settori come la sicurezza, l’automazione industriale e l’assistenza sanitaria.
  • Competenze nell’ambito della data science.
  • Competenze nelle tecnologie di Generative AI, quali GPT-4, DALL-E, BERT, StyleGAN, WaveNet.
  • Familiarità con tecnologie di big data come Hadoop, Spark e MongoDB, e con la Big Data Analysis.
  • Conoscenza di framework e strumenti per lo sviluppo e l’addestramento di modelli AI, come TensorFlow, PyTorch, Keras e scikit-learn.
  • Esperienza con piattaforme di cloud computing.
  • Esperienza nel project management in ambito Intelligenza Artificale.
  • Comprensione delle implicazioni etiche dell’AI e della normativa sulla privacy dei dati, fondamentali per garantire che le applicazioni di intelligenza artificiale siano responsabili e conformi alle leggi.

Oltre alle competenze tecniche, un Ingegnere dell’Intelligenza Artificiale deve possedere una serie di competenze trasversali o soft skills:

  • Pensiero critico e problem solving
  • Creatività
  • Propensione all’innovazione
  • Teamworking

Come diventare AI Engineer

Per diventare un AI Engineer è necessaria una combinazione di formazione accademica, competenze tecniche e una passione costante per l’innovazione.

Tipicamente, si inizia con una laurea in informatica, ingegneria informatica, matematica o statistica.

Fondamentale è la padronanza di linguaggi di programmazione come Python, dato il loro ampio utilizzo nel campo dell’intelligenza artificiale, associata ad una conoscenza approfondita in machine learning, deep learning, reti neurali e algoritmi di AI.

Inoltre, sono altrettanto importanti le competenze in data science e data analytics, dato che l’AI spesso si basa su grandi set di dati per l’apprendimento e le previsioni.

Anche se un Master, come quello della Bocconi di Milano, o un Dottorato in intelligenza artificiale può fornire conoscenze avanzate, l’esperienza pratica resta fondamentale.

Infine, abilità come il problem solving, il lavoro di squadra e una solida capacità di comunicazione sono di fondamentale importanza.

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Le prospettive future

L’AI è in rapida espansione, nei campi più disparati, dall’Edge AI (AI sui dispositivi edge, come smartphone e sensori IoT), alla Robotica AI-Powered, alla AI applicata alla Cybersecurity.

Le prospettive per gli AI Engineers, quindi, sono estremamente promettenti ed in rapida espansione. Con l’avanzare delle tecnologie di intelligenza artificiale e la loro integrazione crescente in quasi ogni settore industriale, dalla sanità, al commercio al settore pubblico, la domanda di professionisti qualificati in questo campo è destinata a crescere significativamente.

FAQ

Cosa fa un AI Engineer?

Un AI Engineer progetta, sviluppa e implementa soluzioni di intelligenza artificiale, combinando competenze in programmazione, scienza dei dati e machine learning al fine di ottimizzare processi e decisioni aziendali.

Cosa fa l’AI?

L’AI (Intelligenza Artificiale) simula il pensiero umano attraverso algoritmi e dati, consentendo di apprendere, ragionare e risolvere problemi.

Come si diventa Ingegnere AI?

Per diventare Ingegnere AI, occorre studiare informatica o materie affini, specializzarsi in machine learning e deep learning, padroneggiare Python e acquisire esperienza pratica attraverso progetti specifici.

Fonti
1.Artificial Intelligence Market, www.fortunebusinessinsights.com
2.AI, etica e società: c’è ancora tanto da fare, ilbolive.unipd.it

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