По мере развития области AI быстро и яростно появляются новые описания вакансий. Всего год или два назад новыми вакансиями были «специалисты по данным с fullstack» или «инженер MLOps». Хотя они по-прежнему представляют большой интерес, появилась новая категория вакансий — «Инженер искусственного интеллекта». Эта статья разбивает эту новую позицию и отвечает на несколько вопросов.
Кто такой ИИ-инженер?
Чем она отличается от других профессий ИИ?
Вы хотите эту работу?
Если да, то с чего начать?
Предыстория — другие профессии AI и как это вписывается?
Одним из моих первых наблюдений было то, что это одна из первых работ с AI, в которой действительно есть слово "AI"! На предыдущих должностях, связанных с ИИ, были такие должности, как инженер по машинному обучению, специалист по данным, инженер MLOps (машинное обучение) и т. д. Что мы можем извлечь из этого?
Один из возможных выводов заключается в том, что AI становится все более распространенным (это определенно правда), и в результате все больше людей стремятся приобрести навыки в этой области.
Второй вывод заключается в том, что новые типы AI, такие как генеративный и большие языковые модели, не вписываются в категории машинного обучения или науки о данных. Навыки разработки этих AI (или использования их готовых версий) в производственных условиях на самом деле являются новыми возможностями, которые можно освоить с разным опытом, и они не обязательно являются продвинутыми версиями предыдущих профессиональных навыков.
Каковы необходимые навыки?
Итак, каковы необходимые навыки инженера AI? Они варьируются от солидных знаний в области компьютерных наук и искусственного интеллекта до отличных навыков общения, планирования и других нетехнических деловых навыков. Причина в том, что успешное развертывание AI на коммерческих площадках, как правило, следует жизненному циклу, который требует сотрудничества целого ряда заинтересованных сторон (от продукта до инженеров, юристов и т. д.). Инженер AI должен уметь успешно работать со всеми этими людьми.
Достоинства проистекают из очень похожих точек зрения — идея о том, что технически подкованный человек, который может создавать и эксплуатировать решение, а также понимать его влияние на бизнес, очень ценен. Основное отличие заключается в том, что инженер AI, конечно же, должен обладать знаниями о новейших технологиях AI, которых не существовало в такой распространенной форме даже год назад.
Это Prompt Engineering под другим именем?
Не совсем. Подсказка как навык возникла из-за того, что для больших языковых моделей требуются подсказки — особые способы указания входных данных для получения идеального вывода. Некоторые предполагают, что Prompt Engineering сам по себе станет работой. Лично я - не согласен. На мой взгляд, быстрое проектирование станет обязательным навыком для многих профессий (например, эффективный поиск в Google теперь является жизненным навыком, но вы не видите никаких вакансий Google Searcher). Как определено такими целями, AI Engineer охватывает весь жизненный цикл использования AI для решения проблем, а не только ту часть, которая может потребовать быстрого проектирования.
Итак, реальны ли эти рабочие места AI Engineer?
Я так думаю на высоком уровне, но неясно, закрепилось ли описание работы. Существует множество хороших абстрактных описаний инженеров AI. Однако быстрый поиск онлайн-списков вакансий на популярном сайте вакансий показал, что, хотя есть много их со словами «AI» и «инженер» в названии, фактические вакансии (и описания) как правило, различаются. Некоторые из них касались обширных знаний об искусственном интеллекте, в обязанности которых входила помощь компании в разработке и внедрении новых функций AI. Другие относились к проблемным областям (самоуправляемые автомобили, анализ настроений для маркетинга, безопасность для регулируемых отраслей). Другие были сосредоточены на сочетании инструментов помощи (например, помощь крупной компании в области искусственного интеллекта в том, чтобы сделать ее внутренние инструменты более удобными для разработчиков). Третьи были сосредоточены на конкретных дисциплинах в рамках AI— обработке естественного языка, зрении и т. д.
Что это говорит нам? Это говорит нам о том, что существует много вакансий «Инженер AI», но это может быть не одной вакансией, а категорией вакансий. Точно так же, как роли специалистов по данным, роли инженеров по машинному обучению и роли инженеров по MLOps со временем эволюционировали, чтобы представлять разные обязанности, можно ожидать, что рабочие места инженеров по ИИ будут развиваться по мере того, как компании на собственном опыте учатся, как формировать команды для предоставления новых функций AI и как разбивать роли внутри команд.
Как мне начать?
На мой взгляд, самый простой способ начать — научиться применять AI в контексте любой карьеры, которой вы сейчас занимаетесь. Если вы инженер-программист, можете узнать, как вторые пилоты с AI могут помочь вам сделать процесс разработки более эффективным. Если вы специалист по маркетингу, можете научиться использовать AI для улучшения маркетинговых задач. Эти небольшие шаги дадут вам очень прямой и очень практичный опыт работы с AI в его нынешнем виде. Это также поможет вам определить, подходит ли вам дальнейшее развитие AI.
Выводы
Пространство AI переживает взрывной рост. Независимо от того, станет ли инженер AI одной служебной ролью или общим термином для набора ролей, ясно, что описанные возможности потребуются каждой организации, которая пытается извлечь выгоду из AI. Развитие навыков в этих областях, будь то базовая грамотность в области искусственного интеллекта или продвинутые навыки в конкретной области, является очень хорошей проверкой будущего для любой карьеры.
Где можно нас найти: