Come diventare un ingegnere AI

A un anno dal lancio di ChatGPT, l’Intelligenza Artificiale (AI) non potrebbe essere più popolare e onnipresente. Quasi ogni settore e industria è destinato a subire cambiamenti profondi grazie all’implementazione dell’AI.

La rivoluzione dell’AI in corso porta con sé possibilità infinite. Ma per mantenere le sue promesse, l’AI deve essere integrata nelle operazioni quotidiane di aziende e governi. Questo comporta molto lavoro, che si traduce in un bisogno urgente di professionisti con competenze in AI per costruire questi prodotti e applicazioni.

Un ruolo particolarmente necessario per la riuscita implementazione di soluzioni AI è quello dell’ingegnere AI. In generale, un ingegnere AI è responsabile della progettazione, dello sviluppo e dell’implementazione di soluzioni e applicazioni che permettono alle macchine di svolgere compiti che normalmente richiederebbero intelligenza umana.

In questo articolo spiegheremo tutto ciò che devi sapere per iniziare come ingegnere AI. Se sei un professionista dei dati che vuole intraprendere un nuovo ruolo, un ricercatore in AI o semplicemente un appassionato, questa guida fa per te. Tratteremo i dettagli del ruolo dell’ingegnere AI, il background tipico e le competenze di questi professionisti molto richiesti e cosa aspettarti una volta ottenuto il tuo primo lavoro come ingegnere AI. Andiamo!

Il ruolo dell’ingegnere AI

Gli ingegneri AI svolgono un ruolo fondamentale per le aziende che vogliono sfruttare la potenza dell’AI. Sono responsabili di integrare strumenti e soluzioni basati su AI nelle operazioni quotidiane delle aziende.

Per svolgere il proprio lavoro, gli ingegneri AI necessitano di un background ampio e trasversale che combini conoscenze di diverse aree, come AI, Machine Learning (ML), data science e ingegneria del software, oltre a una profonda comprensione della natura e dell’organizzazione dell’azienda per cui lavorano.

Per questo motivo, nonostante l’elevata componente tecnica, l’ingegneria AI è normalmente associata a ruoli orientati alla leadership. Ciò implica supervisionare progetti complessi e sfidanti, interagire con i clienti e gestire e guidare efficacemente i team.

Ingegneria AI vs Ingegneria ML

Quando si parla di ingegneria AI, è importante non confonderla con l’ingegneria ML. Sebbene esistano sovrapposizioni evidenti tra i due ruoli, ci sono diversi aspetti che li distinguono.

Per comprendere meglio le differenze, diamo prima un’occhiata alle definizioni di questi due termini strettamente correlati.

• Intelligenza Artificiale è un ampio campo dell’informatica che si concentra sulla creazione di sistemi intelligenti in grado di svolgere compiti che normalmente richiederebbero intelligenza umana. Comprende un vasto insieme di strumenti e tecniche per far sì che i computer si comportino in modo intelligente e automatizzato. Dai un’occhiata alla nostra guida completa, Che cos’è l’AI? per saperne di più.
• Machine Learning è un ramo specializzato dell’AI, finalizzato principalmente alla progettazione e all’affinamento di algoritmi che diventano più accurati ed efficienti man mano che interagiscono con i dati nel tempo. In poche parole, il ML fornisce ai computer la capacità di analizzare i dati, trarre insight e prendere decisioni o fare previsioni informate, il tutto senza richiedere una programmazione esplicita per questi compiti. Per capire meglio in cosa l’AI differisce dal machine learning, ti consigliamo vivamente di leggere la nostra guida comparativa.

Fonte: DataCamp

Sulla base di queste definizioni, la principale differenza tra ingegneria AI e ingegneria ML risiede nell’ambito del lavoro. Gli ingegneri ML si concentrano principalmente sullo sviluppo e l’affinamento dei modelli, nonché sulla loro scalabilità fino al livello di produzione per il deployment come prodotti ML. Ciò richiede una combinazione di conoscenze e competenze di ingegneria del software e data science. Puoi leggere di più su come diventare un ingegnere ML in un articolo dedicato.

Al contrario, gli ingegneri AI possono lavorare su una varietà di tecnologie e attività per sviluppare diverse forme di intelligenza artificiale. Sebbene gli algoritmi di ML e le applicazioni data-driven possano essere predominanti a seconda dell’azienda e della posizione, gli ingegneri AI si occupano anche di altri tipi di AI, come robotica, comprensione del linguaggio naturale o sistemi esperti basati su regole.

Come diventare un ingegnere AI: percorso formativo

Come spesso accade con le professioni emergenti, non esiste un’unica strada per ottenere il tuo primo lavoro come ingegnere AI. In base al tuo background, al livello di seniority e al tempo a disposizione, alcuni percorsi si adatteranno meglio alle tue esigenze rispetto ad altri.

Vediamo i diversi percorsi formativi che possono aiutarti a entrare nell’ingegneria AI.

Laurea triennale

Negli ultimi anni, le università di tutto il mondo hanno iniziato a offrire corsi di laurea triennale in AI e ML. È un’ottima notizia per il settore ed è una scelta eccellente se stai per iniziare gli studi universitari.

Tuttavia, data la natura interdisciplinare dell’AI, puoi anche optare per altri corsi di studio che ti aiutino ad acquisire alcune delle competenze e conoscenze richieste per entrare nell’ingegneria AI. Alcuni esempi sono lauree in Data Science, Informatica, Sviluppo Software o Matematica.

Laurea magistrale

Una laurea magistrale in AI o in un campo correlato è un’ottima scelta per ampliare le tue conoscenze e acquisire nuove competenze dopo la triennale o per i professionisti esperti che desiderano passare all’ingegneria AI. Oggi ci sono molte opzioni per soddisfare le tue esigenze in termini di budget, tempo e disponibilità.

Corsi e percorsi di carriera

Bootcamp online o piattaforme di data science possono essere un modo più rapido ed economico per apprendere le competenze richieste dall’ingegneria AI. Su DataCamp, lavoriamo sodo per offrire corsi interattivi e approfonditi sull’AI per tutti i livelli. Che tu sia un aspirante professionista dei dati o un data leader, ti copriamo con un catalogo completo di corsi e percorsi di carriera.

Ecco alcuni dei migliori corsi e percorsi di carriera legati all’AI su DataCamp:

• Corso Understanding Artificial Intelligence
• Machine Learning Fundamentals with Python
• Introduction to Deep Learning with PyTorch
• Machine Learning Scientist with Python Career Track
• AI Fundamentals Career Track

Certificazioni e formazione specialistica

Un ottimo modo per dimostrare le tue competenze in AI e ottenere un vantaggio sul mercato del lavoro è conseguire una certificazione in AI.

Le certificazioni AI sono generalmente rilasciate da enti professionali o istituzioni educative e prevedono un processo di valutazione rigoroso. Per ottenere la certificazione, di solito è necessario superare un esame o una serie di esami che mettono alla prova conoscenze e competenze in aree specifiche dell’AI.

Esistono molti enti che offrono certificazioni AI. Uno di questi è DataCamp. Create in collaborazione con leader del settore e basate sulle richieste più recenti del mercato, le Certificazioni DataCamp possono aiutarti a distinguerti nel competitivo mercato del lavoro dell’AI.

Vuoi certificarti? Leggi la nostra guida con le migliori certificazioni AI per il 2024 per saperne di più sul processo.

Sviluppare le competenze da ingegnere AI

Gli ingegneri AI lavorano all’intersezione tra ingegneri software e professionisti dei dati. Data la natura interdisciplinare, dovrai padroneggiare le competenze di base della data science e avere solide basi nei concetti di ingegneria del software.

Allo stesso tempo, gli ingegneri AI devono conoscere le diverse forme di intelligenza artificiale. A seconda dell’azienda e della posizione, dovranno essere pronti a lavorare in aree come robotica, computer vision, riconoscimento vocale e sistemi esperti basati su regole. Due ottime risorse per iniziare il tuo percorso per diventare ingegnere AI sono: 

1. Associate AI Engineer for Data Scientists Career Track: Impara ad addestrare e valutare modelli predittivi usando le librerie Python più diffuse, a lavorare con Large Language Models, a fare fine-tuning di Llama 3, integrarlo nelle applicazioni e sviluppare competenze MLOps di base per portare i modelli AI in produzione.

2. Associate AI Engineer for Developers Career Track: Impara a creare sistemi backend potenziati dall’AI usando Large Language Models, prompt engineering, le API AI più diffuse e librerie open source, con progetti pratici per costruire chatbot, motori di raccomandazione e motori di ricerca semantica.

Approfondiamo le competenze più comuni di cui avrai bisogno per darti un’idea più chiara di cosa dovrai dimostrare. 

Competenze tecniche

Programmazione

L’implementazione dell’AI richiede una solida comprensione della programmazione. Saper scrivere codice ti permette di sviluppare algoritmi di AI, manipolare i dati e utilizzare strumenti e librerie di AI. Python è attualmente il linguaggio più popolare nella community AI grazie alla sua semplicità, flessibilità e alla disponibilità di librerie per la data science. Ma ci sono anche altri linguaggi da considerare, come R e Julia. Ecco alcune risorse DataCamp per aiutarti nel tuo percorso di programmazione.

• Python Programming Skill Track ti aiuterà a migliorare le tue capacità di programmazione in Python. Imparerai a ottimizzare il codice, scrivere funzioni e unit test e usare le best practice dell’ingegneria del software.
• R Programming Skill Track, in modo analogo, in questo track potenzierai le tue competenze di programmazione in R imparando a lavorare con le strutture dati più comuni, ottimizzare il codice e scrivere funzioni proprie.
• Julia Fundamentals Skill Track. Scopri il potenziale di Julia, un linguaggio di programmazione versatile e ad alte prestazioni progettato specificamente per la data science.

Machine Learning

Il ML è attualmente il ramo più popolare dell’AI. Una parte del tuo lavoro come ingegnere AI probabilmente consisterà nello sviluppare e rifinire modelli ML, oltre a trasformarli in prodotti. Perciò è essenziale comprendere i diversi algoritmi di machine learning, come funzionano, quando usarli e così via.

Di seguito trovi alcune risorse per iniziare subito a imparare.

• Machine Learning Fundamentals with Python Skill Track, ti insegna i fondamenti del machine learning e la scienza alla base, coprendo previsione, riconoscimento di pattern e le basi del deep learning.
• Machine Learning Fundamentals in R Skill Track, dove imparerai a prevedere risposte categoriche e numeriche tramite classificazione e regressione, e a scoprire la struttura nascosta dei dataset con l’apprendimento non supervisionato.

Algoritmi di AI

Oltre al ML, ci sono altri sottocampi dell’AI in cui gli ingegneri AI devono essere ben preparati. Il campo esatto dipenderà dall’azienda per cui lavori e dalla natura della posizione, ma vale sempre la regola: più sai, meglio è. Ecco alcuni argomenti con cui dovresti avere familiarità.

• Image Processing with Python Skill Track. Questo track ti fornirà gli strumenti per manipolare ed estrarre informazioni dalle immagini.
• Natural Language Understanding in Python Skill Track. Gran parte dei dati là fuori deriva dalla comunicazione umana. Che si tratti di estrarre informazioni dai testi o di insegnare alle macchine a generare risposte simili a quelle umane, come ChatGPT, imparare il NLP è imprescindibile per gli ingegneri AI.
• Spoken Language Processing in Python Course with Speech Recognition. In questo corso imparerai ad addestrare le macchine a identificare ed elaborare il parlato umano.

Big Data

Gli algoritmi di AI di nuova generazione sono alimentati da quantità enormi di dati. Quando si lavora con tali volumi, strumenti tradizionali come Python o R potrebbero non essere le soluzioni più efficienti. Per lavorare in progetti big data, saranno necessari nuovi strumenti, come Apache Spark e i database NoSQL, e metodologie come il calcolo parallelo e il cloud computing.

• Big Data with PySpark Skill Track. Questo track ti introdurrà a Spark, un framework popolare e potente per il calcolo parallelo.
• Understanding Cloud Computing Course. Un ottimo corso per iniziare con il cloud computing, che copre concetti chiave, terminologia e strumenti.

Ingegneria del software

Il risultato finale per un ingegnere di machine learning è un software funzionante. Nello sviluppo di sistemi di AI bisogna riflettere con attenzione su come progettare il sistema affinché sia in grado di scalare con l’aumentare dei dati.

Inoltre, un sistema di AI è solo una componente minore che deve inserirsi in un sistema più ampio e complesso. Pertanto, un ingegnere AI deve comprendere varie best practice di ingegneria del software (ovvero controllo di versione, testing, documentazione, codice modulare, ecc.) e come i diversi componenti formano un sistema. Ti sarà richiesto di costruire un’interfaccia adeguata perché i tuoi sistemi comunichino efficacemente con le altre componenti del sistema.

• Introduction to Shell Course. La riga di comando Unix aiuta gli ingegneri AI a combinare programmi esistenti in modi nuovi, automatizzare attività ripetitive ed eseguire programmi su cluster e cloud.

Competenze trasversali

• Problem solving. Sviluppare e gestire algoritmi di AI è un compito complesso che richiede una profonda comprensione del sistema in cui saranno integrati. Gli ingegneri AI devono avere una visione d’insieme del processo e trovare il modo di allineare tecnologie, esigenze di business, scadenze e risorse per garantire il successo del progetto.
• Lavoro di squadra. Data la complessità nello sviluppare e integrare sistemi di AI, pensare che il lavoro possa essere svolto da una sola persona è ingenuo e controproducente. Parte della responsabilità degli ingegneri AI è coinvolgere e gestire il lavoro dei team e dei reparti coinvolti nel progetto.
• Capacità di comunicazione. Ultimo ma non meno importante, anche i data engineer necessitano di capacità comunicative per lavorare tra reparti e comprendere le esigenze di data analyst e data scientist così come dei business leader. A seconda dell’organizzazione, i data engineer potrebbero anche dover saper sviluppare dashboard, report e altre visualizzazioni per comunicare con gli stakeholder.

Acquisire esperienza pratica in ingegneria AI

Imparare a diventare un ingegnere AI può essere un percorso entusiasmante, ma non privo di sfide. È un campo ampio con molti sottoargomenti e, a seconda del tuo punto di partenza, potrebbe volerci tempo per acquisire tutte le competenze e conoscenze necessarie.

Detto questo, oltre alle risorse formative, ottenere esperienza pratica è fondamentale per consolidare le conoscenze. Applicare le competenze che apprendi in progetti reali solidifica la comprensione e ti fornisce esperienza pratica che può valorizzare il tuo profilo e aiutarti a distinguerti sul mercato del lavoro.

Di seguito trovi un elenco di attività e strategie che possono aiutarti a fare esperienza pratica in AI.

• Tirocini. Trovare il lavoro dei sogni nell’industria dell’AI può essere difficile, soprattutto nelle prime fasi della carriera se manca l’esperienza professionale. Un ottimo modo per farti strada nel mercato del lavoro è svolgere un tirocinio. Un tirocinio è un’opportunità di formazione-lavoro che offre agli studenti la possibilità di fare esperienza professionale e creare contatti preziosi con altri professionisti dell’AI.
• Sviluppare progetti AI personali. Lavorare su un tuo progetto è un passaggio fondamentale per costruire il portfolio e allenare le tue competenze. Se sei a questo punto, ti consigliamo vivamente di leggere la nostra guida su come costruire un ottimo portfolio di data science e il nostro post sui progetti AI.
• Code along. Se vuoi imparare dagli esperti e scoprire come risolvono problemi reali, prova i DataCamp Code Along. Dai un’occhiata alla nostra sezione code along e preparati a programmare mano nella mano con leader dell’AI in vari progetti.

Opportunità e crescita nella carriera di ingegnere AI

Percorsi di carriera nell’ingegneria AI

Dato il potere trasformativo dell’AI, come illustrato dagli strumenti di nuova generazione come ChatpGPT, non sorprende la rapida crescita di posizioni legate all’AI.

Secondo il Future of Jobs Report del World Economic Forum, gli specialisti di AI e machine learning guidano l’elenco dei lavori a più rapida crescita nei prossimi cinque anni. Man mano che i settori continuano ad adottare tecnologie AI per ottimizzare le operazioni e prendere decisioni migliori, la domanda di ingegneri AI probabilmente continuerà ad aumentare.

Questa previsione è ulteriormente sottolineata nella crescita prevista delle dimensioni del mercato AI tra il 2021 e il 2030, come mostrato di seguito.

Fonte: Statista

Dato il potenziale trasformativo dell’AI, ci saranno opportunità di lavoro per gli ingegneri AI in quasi ogni settore e ambito, dalla tecnologia e finanza al marketing e manifattura.

Aspettative salariali

Abbiamo una guida completa sugli stipendi degli ingegneri AI, che esplora il tema in maggior dettaglio. Qui abbiamo riassunto alcune informazioni essenziali.

Le organizzazioni in vari Paesi e settori competono per assumere ingegneri AI per implementare soluzioni basate su AI. Tuttavia, poiché l’offerta di professionisti AI non ha ancora raggiunto la domanda, la competizione tra aziende nell’assumere questi profili è più accesa rispetto ad altri settori tech. Di conseguenza, i datori di lavoro sono disposti a offrire stipendi molto alti a ingegneri AI di talento.

Secondo Glassdoor, la retribuzione totale stimata per un AI Engineer negli Stati Uniti varia tra 124K $ e 193K $ all’anno, sebbene lo stipendio possa essere influenzato da diversi fattori, come seniority, località, formazione e conoscenze in determinate aree di nicchia dell’AI.

Fonte: Glassdoor

Conclusione

L’AI sta vivendo un’età d’oro. Le aziende di tutto il mondo sono alla ricerca disperata di talenti per implementare l’AI nel loro business. Gli ingegneri AI sono tra i profili più richiesti nella data science oggi. Speriamo che questo articolo ti abbia aiutato a scoprire i dettagli di questo ruolo popolare e redditizio.

Se vuoi iniziare con l’ingegneria AI, DataCamp è qui per aiutarti. Consulta i nostri contenuti dedicati per saperne di più e inizia oggi stesso il tuo percorso di apprendimento:

• Associate AI Engineer for Data Scientists Career Track
• Associate AI Engineer for Developers Career Track
• AI Fundamentals Career Track
• Machine Learning Scientist with Python Career Track
• Come diventare un ingegnere di Machine Learning
• Come imparare l’AI da zero nel 2024: guida completa dell’esperto
• Quanto guadagnano gli ingegneri AI? Guida agli stipendi 2023
• Le migliori certificazioni AI per il 2024: guida per far crescere la tua carriera tech
• Che cos’è il Prompt Engineering? Guida dettagliata