Introduzione

Il mondo della Data Science e dell'intelligenza artificiale stanno vivendo un'esplosione senza precedenti negli ultimi anni. Questo fenomeno è il risultato della crescente disponibilità di dati grazie al web, della maggiore potenza computazionale e degli algoritmi sempre più sofisticati che permettono di analizzarli.

La ricerca scientifica in questo campo ha fatto passi da gigante, portando il lavoro del Data Scientist a diventare sempre più richiesto e strategico. Se stai pensando di iniziare una carriera nel Tech, questo articolo ti guiderà attraverso i diversi ruoli all'interno della piramide della Data Science, aiutandoti a capire quale potrebbe essere la strada giusta per te.

Indice

• Che cos'è la piramide della Data Science
• Il Data Engineer: la base
• Il Data Analyst: il narratore dei dati
• Il Data Scientist: il mago dei modelli predittivi
• Il Machine Learning Engineer: portare i modelli in produzione
• L'AI Engineer: la nuova frontiera
• Come scegliere il ruolo giusto per iniziare la tua carriera nel Tech
• Conclusioni

Che cos'è la piramide della Data Science

Prima di analizzare i diversi ruoli, è fondamentale comprendere la struttura gerarchica di questa piramide.

La piramide della Data Science rappresenta il viaggio che fanno i dati attraverso diverse figure professionali, ognuna con competenze e responsabilità uniche. Questa struttura non è solo teorica, ma riflette un ecosistema reale in cui ogni ruolo è essenziale per trasformare i dati grezzi in valore aziendale.

Conoscere questa piramide è cruciale per chi vuole iniziare una carriera nel Tech, poiché permette di identificare il punto di ingresso più adatto alle proprie competenze e interessi. Inoltre, comprendere l'intero ecosistema aiuta a pianificare la propria crescita professionale nel lungo termine.

Ma partiamo a vedere le varie figure.

Il Data Engineer: la base della piramide

Alla base della piramide troviamo il Data Engineer, una figura fondamentale che si occupa di creare e gestire l'infrastruttura necessaria per raccogliere, archiviare e distribuire i dati.

Cosa fa un Data Engineer?

Il Data Engineer ha la responsabilità di “armonizzare” i flussi di dati e garantire che questi vengano raccolti in modo automatico e costante all'interno di strutture come Data Lake o Data Warehouse. Ad esempio, in un e-commerce, un Data Engineer si occupa di intercettare le informazioni in tempo reale e creare pipeline per raccoglierle in maniera ordinata e fruibile per analisi future.

Competenze necessarie

Per iniziare una carriera nel Tech come Data Engineer, è necessario sviluppare le seguenti competenze:

• Padronanza del linguaggio SQL
• Conoscenza di Python per la costruzione delle pipeline
• Familiarità con il cloud computing (AWS, Azure, Google Cloud)
• Esperienza con sistemi come Hadoop e Spark per gestire grandi flussi di dati

Il Data Analyst: il narratore dei dati

Salendo nella piramide, incontriamo il Data Analyst, che possiamo considerare come un esploratore o un narratore di dati. Nel pratico questa figura traduce i dati grezzi in storie comprensibili, agendo come un detective che analizza informazioni e cerca di estrarne il massimo valore.

Cosa fa un Data Analyst?

Un Data Analyst, ad esempio, in un'agenzia di marketing potrebbe analizzare i dati dei clienti e delle campagne pubblicitarie per identificare quali caratteristiche generano più vendite. Spesso costruisce dashboard interattive utilizzando software come Tableau o Power BI, che offrono visualizzazioni dinamiche e in tempo reale dell'andamento dei dati. Inoltre, crea report per il management, condividendo le scoperte più significative.

Competenze necessarie

Per eccellere come Data Analyst e iniziare una carriera nel Tech in questo ruolo, dovresti possedere:

• Competenze in Python e R per l'analisi statistica
• Padronanza di SQL per estrarre e manipolare dati dai database
• Abilità di visualizzazione dati con Tableau, Power BI o strumenti simili
• Capacità di comunicare efficacemente i risultati delle analisi

Il Data Scientist: il mago dei modelli predittivi

Al centro della piramide troviamo il Data Scientist, probabilmente la figura più nota nell'ecosistema. Contrariamente a quanto si potrebbe pensare, il Data Scientist non si occupa solo di matematica e modelli, ma ha un forte orientamento al business.

Cosa fa un Data Scientist?

Mentre il Data Analyst si concentra principalmente sull'analisi dei dati storici, il Data Scientist utilizza questi dati per fare previsioni future. Ad esempio, potrebbe creare un modello per prevedere il consumo di energia, ottimizzando così la produzione e la distribuzione nelle città. Oppure potrebbe sviluppare algoritmi di Machine Learning per identificare i clienti a rischio di abbandono (churn), permettendo all'azienda di implementare strategie di retention mirate.

Competenze necessarie

Se stai pensando di iniziare una carriera nel Tech come Data Scientist, dovresti sviluppare:

• Solide competenze in un linguaggio di programmazione, come Python
• Conoscenze avanzate di matematica, statistica e probabilità
• Familiarità con algoritmi di Machine Learning e Deep Learning
• Capacità di comprendere il business e tradurre problemi aziendali in modelli matematici

Il Machine Learning Engineer: portare i modelli in produzione

Una volta che il Data Scientist ha creato i modelli, è necessario renderli operativi in un ambiente di produzione. Qui entra in gioco il Machine Learning Engineer, la quarta figura nella nostra piramide.

Cosa fa un Machine Learning Engineer?

Il Machine Learning Engineer prende i modelli creati dal Data Scientist e li rende funzionali in autonomia. Si occupa di “ingegnerizzare” questi modelli affinché possano auto-monitorarsi e segnalare quando qualcosa non va.

Un esempio pratico: immaginate un sensore che monitora il passaggio di persone in una strada e fa previsioni sul futuro. Se le condizioni cambiano drasticamente (ad esempio, viene costruito un ponte che devia il traffico), il modello deve essere riallenato sui nuovi dati per continuare a fornire previsioni accurate.

Competenze necessarie

Per iniziare una carriera nel Tech come Machine Learning Engineer, dovresti avere:

• Solida conoscenza di Python e delle librerie per il Machine Learning (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn…)
• Competenze in deployment e hosting su piattaforme cloud
• Esperienza con strumenti di Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD)
• Comprensione dei principi di software engineering

L'AI Engineer: la nuova frontiera

All'apice della piramide troviamo una figura emergente: l'AI Engineer. Con l'avvento dei Large Language Model (LLM) come GPT e dei servizi di AI as a Service, questa professionalità sta acquistando sempre più importanza.

Cosa fa un AI Engineer?

L'AI Engineer può essere considerato un “architetto di sistemi intelligenti”, capace di integrare modelli di intelligenza artificiale all'interno di applicazioni aziendali pratiche. Ad esempio, potrebbe sviluppare un chatbot utilizzando Large Language Model (LLM) e tecniche di Natural Language Processing (NLP), personalizzandolo per rispondere alle esigenze specifiche dell'azienda.

Competenze necessarie

Se desideri iniziare una carriera nel Tech come AI Engineer, dovresti acquisire:

• Padronanza di diversi linguaggi di programmazione (Java, Python)
• Conoscenza approfondita dell'AI
• Capacità di integrare sistemi diversi in modo solido e funzionale
• Comprensione delle implicazioni etiche dell'intelligenza artificiale
• In questo articolo trovi una Roadmap completa per questa figura

Il Generative AI Engineer: specialista della nuova era dell'IA

Un'evoluzione più recente è rappresentata dal Generative AI Engineer, una figura altamente specializzata che si concentra specificamente sui modelli generativi come GPT, DALL-E, Midjourney e Stable Diffusion. Questo ruolo è emerso in risposta all'esplosione dell'intelligenza artificiale generativa negli ultimi anni.

Cosa fa un Generative AI Engineer?

Il Generative AI Engineer lavora con tecnologie di frontiera per creare soluzioni basate su modelli generativi. A differenza dell'AI Engineer più generalista, questa figura si specializza nelle tecniche di prompt engineering, fine-tuning e nell'ottimizzazione dei Large Language Models. Ad esempio, potrebbe sviluppare assistenti virtuali avanzati, sistemi di generazione automatica di contenuti o strumenti di supporto alla creatività per designer e content creator.

Competenze necessarie

Per iniziare una carriera nel Tech come Generative AI Engineer, dovresti possedere:

• Conoscenza approfondita dei principi di funzionamento dei modelli generativi
• Competenze avanzate di prompt engineering e fine-tuning
• Padronanza di framework come LangChain, LlamaIndex o similari
• Comprensione delle architetture di Retrieval Augmented Generation (RAG)
• Esperienza con API di modelli generativi (OpenAI, Anthropic, ecc.)

Questo ruolo rappresenta una delle frontiere più promettenti per chi vuole iniziare una carriera nel Tech oggi, con opportunità in settori diversificati come media, sanità, finanza e praticamente ogni industria che stia implementando soluzioni di AI generativa.

Come scegliere il ruolo giusto per iniziare la tua carriera nel Tech

Dopo aver esplorato i diversi ruoli all'interno della piramide della Data Science, potresti chiederti quale sia il più adatto a te per iniziare una carriera nel Tech. Ecco alcuni consigli per orientare la tua scelta:

1. Valuta le tue competenze attuali: se hai già esperienza in programmazione, potresti trovare più semplice iniziare come Data Engineer o Machine Learning Engineer. Se invece hai un background in statistica, il ruolo di Data Analyst o Data Scientist potrebbe essere più adatto.
2. Considera i tuoi interessi: ti appassiona più la creazione di infrastrutture (Data Engineer), l'analisi e la visualizzazione di dati (Data Analyst), lo sviluppo di modelli predittivi (Data Scientist), l'implementazione di sistemi (Machine Learning Engineer) o l'integrazione di AI nelle applicazioni (AI Engineer)?
3. Pensa al tuo percorso di crescita: alcuni ruoli, come quello del Data Engineer, possono essere ottimi punti di ingresso per poi evolvere verso altre posizioni nella piramide.
4. Informati sulle opportunità di mercato: alcuni ruoli potrebbero essere più richiesti in determinati settori o aree geografiche.

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Stai cercando un lavoro come in uno di questi campi?

Se sei già pratico con questi argomenti, ecco delle posizioni aperte per presenti sulla nostra piattaforma:

• Wide Group - Senior Data Scientist

• EY - Junior Data Scientst (GenAI)

• EY - Data Scientist

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Conclusioni

Iniziare una carriera nel Tech, offre numerose opportunità in un settore in continua evoluzione. Questa piramide che abbiamo visto nell’articolo ci mostra come diverse figure professionali collaborino per trasformare i dati grezzi in valore aziendale, ognuna con il proprio set di competenze e responsabilità.

Un aspetto comune a tutti questi ruoli è la necessità di una formazione continua. Molte di queste professioni non esistevano dieci anni fa, e nei prossimi anni assisteremo a ulteriori cambiamenti significativi. Mantenersi aggiornati sulle ultime tendenze e tecnologie è quindi essenziale per una carriera di successo in questo campo.

Indipendentemente dal percorso che sceglierai, ricorda che il valore più grande deriva dalla collaborazione tra diverse competenze. I team più variegati sono quelli che ottengono i risultati migliori.