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Chi è un AI Engineer?
Gli AI engineer sono responsabili della progettazione, dello sviluppo e della manutenzione di sistemi basati su AI. Usano competenze di machine learning, programmazione, analisi dei dati e altre tecnologie per creare applicazioni intelligenti in grado di apprendere dai dati e prendere decisioni.
Competenze tecniche per AI Engineer
Per capire meglio il ruolo di un AI engineer, vediamo le competenze tecniche che in genere possiede:
1. Linguaggi di programmazione
Sembra scontato, ma lo diciamo lo stesso: un AI engineer deve essere competente nei linguaggi di programmazione.
Alcuni dei linguaggi più usati per lo sviluppo di AI includono: Python, Java, R, C++ e JavaScript.
Python
Python è particolarmente popolare grazie alla sintassi facile da imparare e all’ampia disponibilità di librerie per AI e machine learning. La conoscenza di Python è importante per sviluppare algoritmi, implementare modelli e lavorare con i dati.
Aumento dell’uso di Python negli anni - Fonte
Ciò ha portato a un aumento della sua popolarità negli anni, secondo l’indice TIOBE.
Librerie come TensorFlow, Keras e PyTorch sono comunemente usate in Python per lo sviluppo di AI.
PyTorch è diventato il framework dominante per la ricerca e la produzione in AI, con le versioni più recenti che aggiungono un supporto migliorato per il training distribuito e l’ottimizzazione dell’inference. La libreria Transformers di Hugging Face è importante per lavorare con i large language model. TensorFlow resta ampiamente utilizzato negli ambienti enterprise, in particolare per il deployment su mobile ed edge tramite TensorFlow Lite.
I casi d’uso includono analisi predittiva, elaborazione del linguaggio naturale e riconoscimento di immagini. Inizia oggi con il nostro percorso Python Programming.
Vuoi usare PyTorch per il deep learning? Dai il via al tuo apprendimento con il cheat sheet qui sotto.
Il nostro cheat sheet Deep Learning with PyTorch
R
R, usato principalmente per l’analisi statistica e la rappresentazione grafica, è anche spesso impiegato nell’AI.
Il pacchetto caret in R aiuta nel modeling predittivo, mentre e1071 semplifica il processo di creazione di un modello di machine learning. R trova impiego in progetti di AI legati a ricerca scientifica, sanità, finanza e social media analytics.
Abbiamo un percorso di competenze R Programming che ti insegnerà a programmare da zero come uno sviluppatore.
Java
Java è un’altra scelta popolare nello sviluppo di AI, soprattutto per la sua semplicità, leggibilità e ottime capacità di interazione con l’utente.
La sua solida gestione della memoria e l’ampiezza di librerie di machine learning di alta qualità, come Stanford Library NLP e Apache Open NLP, lo rendono adatto allo sviluppo di chatbot.
I casi d’uso includono chatbot, sistemi di raccomandazione per siti web e rilevamento delle frodi nel settore finanziario. Puoi iniziare con il nostro corso Introduction to Java.
Se prevedi di usare le API di OpenAI per lo sviluppo di chatbot, dai un’occhiata al nostro corso Working with the OpenAI API.
C++
C++ offre la possibilità di eseguire applicazioni di alto livello con un costo computazionale relativamente basso, rendendolo adatto al machine learning e al calcolo nelle reti neurali.
Librerie come Shark e mlpack sono progettate per il machine learning in C++. I casi d’uso nell’AI includono computer vision, robotica e gaming. Consulta il nostro tutorial su Llama.cpp per scoprire come C++ viene usato con il LLaMa LLM.
2. Data modeling & engineering
I dati sono il fondamento dell’AI e gli AI engineer devono avere una profonda comprensione di data modeling ed engineering.
Dovrebbero sapere come acquisire, pulire e trasformare i dati in un formato adatto all’analisi. La conoscenza di SQL e dei database NoSQL è essenziale per interrogare e gestire grandi dataset.
Strumenti come Apache Spark, Hadoop, AWS S3 e DuckDB sono inoltre comunemente usati per l’elaborazione dei dati nei progetti di AI.
3. Analisi dei big data
Gli AI engineer dovrebbero essere in grado di analizzare grandi insiemi di dati ed estrarne insight significativi. Ciò comporta l’uso di strumenti per big data come SparkSQL, Apache Flink, Apache Arrow e Google Cloud Platform per interrogare e manipolare grandi dataset.
Il nostro corso Big Data Fundamentals with PySpark copre molti dei principi alla base dell’analisi dei big data, rendendolo un punto di partenza perfetto per imparare.
4. Modelli di machine learning
La conoscenza dei modelli di machine learning e degli algoritmi è imprescindibile per gli AI engineer.
Ciò include la comprensione delle tecniche di apprendimento supervisionato, non supervisionato e semi-supervisionato, oltre agli algoritmi di deep learning come le reti neurali convoluzionali (CNN) e le reti neurali ricorrenti (RNN).
Gli AI engineer dovrebbero anche sapere come valutare le prestazioni di questi modelli usando metriche come accuratezza, precisione vs. recall, scarto quadratico medio (RMSE), errore assoluto medio (MAE) e F1 score.
Il nostro percorso Machine Learning Fundamentals with Python può aiutarti a imparare molte delle basi del machine learning.
5. Servizi di AI e ML
Gli AI engineer dovrebbero anche conoscere i servizi cloud di AI e machine learning offerti dai principali provider come AWS, Azure e Google Cloud Platform.
Bedrock di AWS oggi offre modelli fondamentali gestiti e Vertex AI di Google ha aggiunto funzionalità che semplificano il deployment degli LLM. Questi servizi forniscono modelli preconfigurati, API e strumenti per sviluppare applicazioni intelligenti senza la necessità di molto codice.
Inoltre, l’ascesa di piattaforme AI low-code/no-code come Microsoft Power Platform e Google AutoML ha reso lo sviluppo di AI più accessibile anche a chi non ha un ampio background di programmazione. Dai un’occhiata al nostro cheat sheet di confronto tra i servizi AWS, Azure e GCP per maggiori dettagli.
6. Deployment di AI & DevOps
Il deployment di applicazioni di AI implica la collaborazione con i team DevOps per garantire un’integrazione e un rilascio senza intoppi.
Gli AI engineer dovrebbero sapere usare strumenti come Docker e Kubernetes per la containerizzazione, la gestione della configurazione e l’orchestrazione dei deployment.
Sono inoltre responsabili del monitoraggio e della manutenzione delle prestazioni dei sistemi di AI dopo il rilascio.
Il nostro corso Introduction to Docker offre un’ottima base da cui partire, e puoi trovare maggiori informazioni sulla certificazione Docker in un articolo dedicato.
Per una guida su come implementare l’AI, puoi consultare il nostro corso Implementing AI Solutions in Business.
7. Sicurezza dell’AI
Comprendere e implementare solide misure di sicurezza e privacy dei dati è cruciale per qualsiasi AI engineer, poiché le applicazioni di AI introducono nuove vulnerabilità di sicurezza.
In quanto AI engineer, è tua responsabilità garantire la riservatezza, l’integrità e la disponibilità dei dati che gestisci.
Ciò comporta la comprensione delle normative relative alla protezione dei dati, come il GDPR (General Data Protection Regulation), e l’implementazione di framework di AI sicuri e conformi a tali normative.
Inoltre, gli AI engineer devono conoscere i vari metodi di crittografia, le pratiche di sviluppo sicuro dei modelli di AI ed essere pronti a gestire potenziali attacchi o violazioni della sicurezza.
Alcune tecniche utilizzate dagli AI engineer includono:
- Computazione multi-parte per la condivisione sicura dei dati
- Privacy differenziale per proteggere i singoli punti dati
- Crittografia omomorfica per computazioni sicure su dati cifrati
Alcuni strumenti usati per mettere in sicurezza le applicazioni di AI includono:
- AWS Identity and Access Management: un servizio che consente di gestire in modo sicuro l’accesso alle risorse AWS
- TensorFlow Privacy: una libreria che facilita lo sviluppo di modelli di machine learning sicuri e attenti alla privacy.
Per iniziare, ti consiglierei di dare un’occhiata al Secure AI Framework di Google.
8. Prompt engineering
Il prompt engineering è diventato una delle competenze più richieste nell’AI engineering. Consiste nel progettare input per i modelli linguistici che producano in modo affidabile output accurati, utili e sicuri.
Questo include tecniche come il few-shot prompting (fornire esempi nel prompt), il chain-of-thought prompting (chiedere al modello di ragionare passo dopo passo) e la progettazione dei system prompt per applicazioni in produzione.
Librerie di AI popolari e relativi casi d’uso
La tabella seguente fornisce un rapido riferimento che mostra la varietà di librerie disponibili per diversi compiti di AI, aiutandoti a decidere quali strumenti possano essere più adatti alle tue aspirazioni come AI engineer.
| Libreria | Linguaggio di programmazione | Casi d’uso |
|---|---|---|
| TensorFlow | Python, C++ | Deep learning, training di reti neurali, riconoscimento di immagini, elaborazione del linguaggio naturale e altro. |
| PyTorch | Python | Deep learning, sviluppo di reti neurali, computer vision, NLP e reinforcement learning. |
| scikit-learn | Python | Algoritmi di machine learning classico, preprocessamento dei dati, valutazione dei modelli e clustering. |
| Keras | Python | Deep learning semplificato, architetture di reti neurali, prototipazione e ricerca. |
| OpenCV | C++, Python | Compiti di computer vision come elaborazione di immagini, rilevamento di oggetti e riconoscimento facciale. |
| NLTK | Python | Task di elaborazione del linguaggio naturale tra cui tokenizzazione, stemming e classificazione del testo. |
| spaCy | Python | Libreria NLP di livello industriale per task come il riconoscimento di entità nominate e il part-of-speech tagging. |
| Caffe | C++, Python | Reti neurali convoluzionali (CNN) per classificazione di immagini e ricerca nel deep learning. |
| Gensim | Python | Topic modeling, analisi della similarità tra documenti e word embedding. |
| H2O.ai | Java, R, Python | Machine learning scalabile, analisi dei dati e modeling predittivo per applicazioni enterprise. |
| Apache Mahout | Java, Scala | Algoritmi di machine learning scalabili per classificazione, clustering e collaborative filtering. |
| Hugging Face Transformers | Python | Large language model, generazione di testo, traduzione, sintesi, question answering e fine-tuning di modelli pre-addestrati. |
| LangChain / LangGraph | Python | Costruzione di applicazioni di AI agentica, pipeline RAG, orchestrazione multi-agente e workflow basati su LLM. |
| FastAPI | Python | Servire modelli di AI come API di produzione; standard per il deployment di applicazioni e microservizi basati su LLM. |
Competenze non tecniche per AI Engineer
Oltre alle competenze tecniche, gli AI engineer dovrebbero possedere anche alcune soft skill per eccellere nel loro ruolo. Queste includono:
9. Comunicazione e collaborazione
Gli AI engineer hanno bisogno di solide competenze di comunicazione per spiegare in modo efficace concetti e idee complesse di AI agli stakeholder non tecnici.
Inoltre, poiché i progetti di AI sono spesso lavori di squadra, la collaborazione è essenziale per un’esecuzione efficiente.
Probabilmente sarai spesso in riunione con altre figure tech, come:
- Data scientist, per discutere lo sviluppo e l’ottimizzazione dei modelli
- Data analyst, per comprendere i requisiti dati dei progetti di AI
- Sviluppatori software, per l’integrazione dei modelli di AI nei sistemi esistenti
- Project manager, per garantire una consegna puntuale e di successo
10. Adattabilità e apprendimento continuo
Il campo dell’AI è in continua evoluzione, con nuovi strumenti, tecniche e avanzamenti che emergono di continuo.
Pertanto, gli AI engineer devono essere adattabili e disponibili a imparare continuamente per restare aggiornati sugli sviluppi più recenti.
11. Pensiero critico e problem solving
La capacità di pensare in modo critico e risolvere problemi complessi è fondamentale per gli AI engineer.
I progetti di AI spesso comportano il lavoro con grandi dataset, lo sviluppo di algoritmi sofisticati e l’individuazione di problemi che emergono durante lo sviluppo o il deployment dei modelli.
12. Conoscenza del dominio
Avere conoscenze specifiche del dominio in cui ti concentri può darti un vantaggio come AI engineer.
Per esempio, se lavori su progetti di AI in ambito sanitario, una solida comprensione del settore e delle sue sfide può aiutarti a sviluppare soluzioni più efficaci.
Allo stesso modo, se lavori su progetti di AI finanziaria, una formazione in finanza o economia può essere utile.
Competenze avanzate per l’AI engineering
13. Matematica avanzata e conoscenza degli algoritmi
La matematica avanzata, come algebra lineare, calcolo e statistica, è essenziale per comprendere algoritmi e tecniche di AI.
Ecco un cheat sheet di statistica per iniziare:
Il nostro Descriptive Statistics Cheat Sheet
Gli AI engineer dovrebbero anche saper sviluppare algoritmi personalizzati basati su questi modelli matematici per risolvere problemi specifici.
Il nostro corso Statistics Fundamentals with Python ti aiuta a sviluppare alcune delle competenze essenziali se sei agli inizi.
14. Architetture di reti neurali
Comprendere e applicare le reti neurali nelle soluzioni di AI è una competenza cruciale per gli AI engineer.
Ciò comporta conoscere i diversi tipi di reti neurali, come le reti neurali convoluzionali (CNN) e le reti neurali ricorrenti (RNN), le loro applicazioni e come implementarle.
Alcuni strumenti utilizzati per sviluppare architetture di reti neurali includono:
- TensorFlow: una libreria open source per costruire e addestrare reti neurali
- Keras: un'API di alto livello che gira su TensorFlow e semplifica la creazione, il test e il deployment di modelli di deep learning
15. Modelli di AI generativa e reinforcement learning
Gli AI engineer dovrebbero comprendere i modelli di AI generativa come GPT-5.5, Claude Opus 4.8 e Gemini 3, che oggi sono strumenti di produzione piuttosto che curiosità di ricerca.
Altrettanto importanti nel 2026 sono: il prompt engineering (progettare input che producano output utili in modo affidabile), la retrieval-augmented generation (RAG) (ancorare le risposte dei modelli a dati reali per ridurre le allucinazioni) e l’AI agentica — costruire sistemi in cui i modelli possano ragionare, pianificare e usare strumenti in modo autonomo.
Framework come LangChain v1 e LangGraph sono diventati standard per costruire queste applicazioni agentiche. Il reinforcement learning resta rilevante per robotica e AI nei giochi, ma per la maggior parte degli AI engineer nel 2026, GenAI e i workflow agentici sono la priorità più alta.
Dove imparare le competenze da AI Engineer
Per iniziare a costruire tutte queste competenze, puoi partire da:
1. Lavora su progetti
Se già lavori in un ruolo tech, cerca opportunità per collaborare con i team di AI o lavorare su progetti di AI. Questo ti darà esperienza pratica e ti aiuterà a capire le competenze specifiche richieste nell’AI engineering.
Inoltre, ti consiglierei di dare un’occhiata anche ad alcuni progetti di machine learning che includano il deep learning.
2. Corsi e tutorial online
Ci sono molti corsi e tutorial online che coprono varie competenze di AI engineering. Ne abbiamo già citati diversi in questo articolo, ma se vuoi iniziare, esplora il nostro percorso di competenze AI Fundamentals.
3. Partecipa a conferenze e workshop di AI
Partecipare a conferenze e workshop di AI ti offre l’opportunità di fare networking con altri professionisti del settore, conoscere nuovi strumenti e tecniche e ottenere preziose informazioni sulle tendenze di mercato.
Per i webinar, dai un’occhiata a questo su Designing Data & AI Products. Per una conferenza completa, potrebbe interessarti la nostra RADAR AI conference.
4. Leggi le pubblicazioni di settore
Restare aggiornati sugli ultimi sviluppi dell’industria dell’AI è cruciale per gli AI engineer.
Puoi trovarle su portali come:
- arxiv: un archivio online gratuito di articoli di ricerca in vari campi, tra cui intelligenza artificiale e machine learning.
- MIT Technology Review: una rivista focalizzata sulle tecnologie emergenti e sul loro impatto sulla società.
Tirando le somme
L’AI engineering è un campo in rapida crescita con un enorme potenziale per chi possiede le competenze e le conoscenze necessarie.
Con la giusta combinazione di competenze tecniche e non tecniche, puoi eccellere in questo ruolo e contribuire a far progredire soluzioni di AI all’avanguardia.
Stai pensando di acquisire queste competenze da AI engineer? Per iniziare nel campo dell’AI, esplora il nostro percorso AI Fundamentals o la nostra selezione di AI Tutorial.
