Dall’avvento di prodotti come ChatGPT, figure come quelle dell'AI Engineer stanno sempre di più emergendo.
In questo articolo vediamo cosa significa essere un AI Engineer, le competenze necessarie ed una roadmap dettagliata per intraprendere questo percorso professionale.
Inoltre vedremo anche le principali differenze con la figura del Data Scientist.
Un AI Engineer, contrariamente ad altre professioni nel campo dell'intelligenza artificiale, non sviluppa nuovi modelli da zero, ma utilizza quelli già esistenti creati da aziende come OpenAI, Google, Meta o Anthropic.
Il lavoro principale di questa figura professionale consiste nell'integrare i Large Language Models (LLM) attraverso chiamate API e costruire applicazioni basate modelli di Intelligenza Artificiale. Questo approccio rappresenta un cambiamento significativo rispetto ai tradizionali ruoli nel settore dell'AI.
La particolarità di questo ruolo è che raramente si occupa di addestrare modelli da zero, come invece fa il Data Scientist. Piuttosto, l'AI Engineer si concentra sul prompt engineering, sulla costruzione di sistemi RAG e multiagentici, e ottenere le performance desiderate. Ma ora vedremo tutto bene nel dettaglio.
Visto che lo abbiamo citato nel paragrafo sopra, per comprendere meglio il ruolo del AI Engineer, è fondamentale confrontarlo con il Data Scientist:
La principale differenza è che l'AI Engineer si specializza principalmente nei modelli generativi, mentre il Data Scientist ha competenze più ampie che possono includere computer vision, analisi predittiva e altri campi dell'intelligenza artificiale.
L'AI Engineer si concentra su:
Vuoi approfondire il ruolo del Data Scientist? Leggi il nostro articolo dettagliato "Cosa fa un Data Scientist: Competenze, Responsabilità e Percorsi di Carriera" dove esploriamo tutte le sfaccettature di questa professione in continua evoluzione.
Arriviamo al punto fondamentale di questo articolo.
Diventare un AI Engineer richiede un percorso di studio specifico. Ecco una roadmap dettagliata che puoi seguire:
Innanzitutto, è fondamentale capire come funzionano i modelli Transformer che sono alla base dei sistemi dell’AI generativa. Non è necessario approfondire tutti gli aspetti matematici, ma è importante comprendere i concetti ad alto livello.
Risorse consigliate:
In secondo luogo, familiarizza con i diversi modelli disponibili sul mercato:
È importante comprendere come si posizionano questi modelli nel mercato. Per esempio, OpenAI e Anthropic offrono i modelli più potenti, ma hanno anche versioni più leggere che sono meno costose e più veloci. Esistono anche alternative open weights meno costose come i modelli di Mistral AI.
Terzo, approfondisci le tecniche di prompt engineering. Quando si costruisce un'applicazione di AI, ci sono:
Tecniche avanzate includono:
Queste tecniche migliorano significativamente la qualità delle risposte dei modelli.
In questo link puoi trovare una delle migliori risorse in circolazione.
Come quarto punto, familiarizza con il RAG (Retrieval Augmented Generation) e i Vector Database. Un Vector Database contiene rappresentazioni numeriche (vettori) di concetti e dati estratti da un insieme di documenti, che permettendo all'AI di accedere a informazioni che non possiede dal suo addestramento iniziale.
Per esempio, se vogliamo che l'AI acceda a documenti aziendali, dobbiamo trasformarli in vettori semantici che vengono poi organizzati in un Vector Database. Quando Il sistema AI (quello che comunemente viene chiamato RAG) dovrà rispondere a domande relative a questi documenti, recupererà i vettori pertinenti, li trasformerà in testo e formulerà una risposta.
Risorse consigliate:
Infine, comprendi come funziona il fine-tuning. Ti consigliamo di avere anche una base pratica, quindi utilizza un modello pre-addestrato e continuare il suo addestramento su un dataset proprietario.
Ecco alcune risorse utili:
Per lavorare efficacemente come Generative AI Engineer, è fondamentale conoscere questi strumenti:
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Scritto da Giacomo Ciarlini - Co-founder & CIO @datapizza