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.

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.

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

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