Inżynier Systemów AI

Kim jest Inżynier Systemów AI?

Inżynier Systemów AI to wyspecjalizowana rola w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI), koncentrująca się na projektowaniu, rozwijaniu i utrzymywaniu systemów AI. Osoby na tym stanowisku odpowiadają za integrację technologii uczenia maszynowego i AI z istniejącymi systemami oraz tworzenie nowych rozwiązań opartych na AI. Pracują na styku inżynierii oprogramowania, data science i inżynierii systemów, budując skalowalne i niezawodne aplikacje AI spełniające potrzeby organizacji.

Zespół FlowHunt posiada Inżynierów Systemów AI gotowych pomóc Ci w automatyzacji AI. Skontaktuj się z nami – jesteśmy tu, by pomóc!

Kluczowe obowiązki

1. Rozwój i zarządzanie modelami AI:

   • Budowanie i zarządzanie modelami AI z wykorzystaniem algorytmów uczenia maszynowego, głębokich sieci neuronowych i dużych modeli językowych (LLM).
   • Opracowywanie i dostrajanie modeli generatywnej AI do różnych zastosowań, optymalizowanie ich pod kątem wydajności i skalowalności.
   • Projektowanie i tworzenie modeli oraz algorytmów AI od podstaw, integracja rozwiązań AI z istniejącymi systemami biznesowymi, zarządzanie przepływem danych oraz infrastrukturą na potrzeby skutecznego wdrożenia AI.

2. MLOps i zarządzanie cyklem życia AI:

   • Zarządzanie cyklem życia AI od etapu rozwoju po wdrożenie i monitorowanie.
   • Implementacja pipeline’ów CI/CD dla modeli AI.
   • Automatyzacja procesów ponownego uczenia modeli i wersjonowania.
   • Pisanie kodu, wdrażanie modeli na produkcję oraz ich ciągłe monitorowanie i aktualizacja według potrzeb.

3. Infrastruktura i zarządzanie danymi:

   • Tworzenie i zarządzanie infrastrukturą rozwoju produktów AI, transformacji danych i ich pozyskiwania.
   • Automatyzacja infrastruktury dla zespołów data science.
   • Zapewnienie wysokiej jakości i dokładności danych dla modeli oraz wdrażanie modeli do środowiska produkcyjnego.

4. Etyczna AI i odpowiedzialny rozwój:

   • Zapewnienie, że systemy AI są rozwijane etycznie i z uwzględnieniem potencjalnych uprzedzeń.
   • Wdrażanie zasad sprawiedliwości, odpowiedzialności i transparentności w modelach AI.
   • Regularne audyty w celu wykrywania i minimalizowania stronniczości.
   • Bieżące śledzenie trendów AI i proponowanie ulepszeń istniejących systemów i procesów.

5. Współpraca i komunikacja:

   • Ścisła współpraca z data scientistami, programistami, project managerami i analitykami biznesowymi w celu dopasowania inicjatyw AI do celów organizacji.
   • Posiadanie umiejętności miękkich przy projektowaniu eksperymentów i edukowaniu szerszego zespołu deweloperskiego.

Wymagane umiejętności

• Umiejętności techniczne:

  • Biegłość w językach programowania, takich jak Python, Java i R.
  • Doświadczenie z frameworkami AI, takimi jak TensorFlow czy PyTorch.
  • Solidna znajomość algorytmów uczenia maszynowego, deep learningu, przetwarzania języka naturalnego (NLP) oraz komputerowego rozpoznawania obrazów.
  • Silne umiejętności rozwiązywania problemów i zdolność do pracy zespołowej.

• Umiejętności nietechniczne:

  • Umiejętność komunikowania celów projektu i wyników interesariuszom.
  • Krytyczne myślenie, rozwiązywanie problemów i umiejętność współpracy.
  • Myślenie eksperymentalne, podobne jak u data scientistów, połączone z systemowym podejściem inżynierskim – niezbędne do budowy aplikacji LLM.

Wykształcenie i certyfikaty

• Zazwyczaj wymagany jest tytuł licencjata z informatyki, inżynierii lub pokrewnej dziedziny.
• Przydatne są również wyższe stopnie naukowe z data science, matematyki lub kognitywistyki.
• Certyfikaty z zakresu AI, uczenia maszynowego i deep learningu są dodatkowym atutem i pomagają w rozwoju kariery.

Przykłady zastosowań i use case’y

Inżynierowie Systemów AI są zatrudniani w różnych sektorach, wykorzystując AI do transformacji operacji i tworzenia nowych możliwości. Oto kilka rzeczywistych przykładów:

1. Opieka zdrowotna:

   • Tworzenie narzędzi analityki predykcyjnej dla opieki nad pacjentem i systemów automatycznej diagnostyki.
   • Analiza obrazów medycznych, przewidywanie przebiegu choroby i rekomendowanie planów leczenia.

2. Motoryzacja:

   • Rozwój systemów autonomicznej jazdy, wykorzystujących uczenie maszynowe do interpretacji danych z czujników i podejmowania decyzji nawigacyjnych oraz dotyczących bezpieczeństwa w czasie rzeczywistym.

3. Finanse:

   • Wykorzystanie AI do handlu algorytmicznego, analizowania dużych wolumenów danych finansowych na potrzeby zautomatyzowanych decyzji inwestycyjnych.
   • Zastosowanie AI w wykrywaniu oszustw poprzez rozpoznawanie wzorców nietypowych transakcji.

4. Handel detaliczny:

   • Tworzenie spersonalizowanych doświadczeń zakupowych przez analizę danych klientów i przewidywanie ich zachowań zakupowych.
   • Wykorzystanie AI w systemach zarządzania zapasami do prognozowania popytu i optymalizacji stanów magazynowych.

5. Produkcja:

   • Budowa systemów predykcyjnego utrzymania ruchu, monitorujących stan urządzeń za pomocą czujników, przewidujących potrzeby serwisowe i zapobiegających przestojom.

6. Inteligentne miasta:

   • Tworzenie rozwiązań do zarządzania ruchem, bezpieczeństwem publicznym z wykorzystaniem systemów monitoringu oraz efektywnej dystrybucji energii.

7. Rolnictwo:

   • Monitorowanie zdrowia upraw, przewidywanie plonów i optymalizacja zużycia zasobów w rolnictwie precyzyjnym.

Rola Inżyniera Systemów AI w automatyzacji AI i chatbotach

Inżynierowie Systemów AI odgrywają kluczową rolę w automatyzacji AI oraz w rozwoju chatbotów. Projektują i wdrażają modele AI napędzające interfejsy konwersacyjne, umożliwiając botom skuteczne rozumienie i odpowiadanie na zapytania użytkowników. Ich praca obejmuje:

• Budowa modeli konwersacyjnych AI:
  Opracowywanie modeli NLP i uczenia maszynowego, które pozwalają chatbotom przetwarzać i rozumieć ludzki język.
• Integracja AI z systemami biznesowymi:
  Zapewnienie, by chatboty miały dostęp do danych biznesowych i mogły dostarczać trafne oraz dokładne odpowiedzi.
• Ciągłe doskonalenie:
  Monitorowanie wydajności chatbotów i udoskonalanie algorytmów w celu poprawy interakcji z użytkownikiem.

Perspektywy zawodowe

Popyt na Inżynierów Systemów AI będzie rósł wraz z rozwojem technologii AI i jej coraz większym znaczeniem w działalności biznesowej. Rola ta ewoluuje wraz z rozwojem nowych możliwości AI, takich jak generatywna AI, co otwiera nowe perspektywy dla zastosowań sztucznej inteligencji.