De 14 essentiële AI-engineerskills die je in 2026 moet kennen

Wat is een AI-engineer?

AI-engineers zijn verantwoordelijk voor het ontwerpen, ontwikkelen en onderhouden van AI-gebaseerde systemen. Ze gebruiken hun skills in machine learning, programmeren, data-analyse en andere technologieën om intelligente applicaties te creëren die van data kunnen leren en beslissingen kunnen nemen.

Technische skills voor AI-engineers

Om de rol van een AI-engineer beter te begrijpen, bekijken we de technische skills die ze doorgaans hebben:

1. Programmeertalen

Het spreekt voor zich dat een AI-engineer bedreven moet zijn in programmeertalen.

Enkele veelgebruikte talen voor AI-ontwikkeling zijn:

• Python
• Java
• R
• C++
• JavaScript

Python

Python is vooral populair vanwege de makkelijk te leren syntaxis en de uitgebreide libraries voor AI en machine learning. Kennis van deze talen is cruciaal voor het ontwikkelen van algoritmes, het implementeren van modellen en het werken met data.

Toename in het gebruik van Python door de jaren heen - Bron

Dit heeft geleid tot een stijgende populariteit door de jaren heen, volgens de TIOBE-index.

Libraries zoals TensorFlow, Keras en PyTorch worden vaak gebruikt in Python voor AI-ontwikkeling. TensorFlow 2.13 introduceerde verbeterde ondersteuning voor TensorFlow Lite, waardoor deployment op edge-apparaten efficiënter werd. PyTorch 2.0 introduceerde vooruitgang in dynamische computation graphs, wat prestaties en flexibiliteit verbetert. De Transformers-library van Hugging Face is ook populair geworden voor het integreren van generatieve modellen zoals GPT-4 en LLaMA. Use-cases zijn onder meer voorspellende analyse, natural language processing en beeldherkenning

Begin vandaag met leren met onze Python Programming-track.

Wil je PyTorch gebruiken voor deep learning? Begin met leren met onze cheat sheet hieronder.

Onze Deep Learning with PyTorch Cheat Sheet

R

De taal R, die voornamelijk wordt gebruikt voor statistische analyse en grafische weergave, wordt ook vaak ingezet in AI.

Het 'caret'-pakket in R helpt bij voorspellend modelleren, terwijl 'e1071' het proces van het maken van een machinelearningmodel vereenvoudigt. R wordt gebruikt in AI-projecten op het gebied van wetenschappelijk onderzoek, gezondheidszorg, financiën en socialmedia-analyse.

We hebben een R Programming-skill track, waarmee je vanaf nul leert programmeren als een developer.

Java

Java is een andere populaire keuze in AI-ontwikkeling, vooral vanwege de eenvoud, leesbaarheid en uitstekende mogelijkheden voor gebruikersinteractie.

Dankzij het sterke geheugengebruikbeheer en het grote aanbod aan hoogwaardige machinelearninglibraries, zoals Stanford Library NLP en Apache Open NLP, is het geschikt voor chatbotontwikkeling.

Use-cases zijn onder meer chatbots, aanbevelingssystemen voor websites en fraudedetectie in de financiële sector. Je kunt beginnen met onze Introduction to Java-cursus.

Als je de OpenAI API wilt gebruiken voor chatbotontwikkeling, bekijk dan onze cursus Working with the OpenAI API.

C++

C++ biedt de mogelijkheid om high-level applicaties uit te voeren met relatief lage rekendruk, wat het geschikt maakt voor machine learning en berekeningen in neurale netwerken.

Libraries zoals Shark en mlpack zijn ontworpen voor machine learning in C++. AI-use-cases zijn onder meer computervisiontaken, robotica en gaming. Bekijk onze tutorial over Llama.cpp om te leren hoe C++ wordt gebruikt met het LLaMa-LLM.

2. Datamodellering & -engineering

Data is de basis van AI, en AI-engineers moeten een diep begrip hebben van datamodellering en -engineering.

Ze moeten weten hoe ze data moeten verzamelen, opschonen en transformeren naar een geschikt formaat voor analyse. Kennis van SQL en NoSQL-databases is essentieel voor het bevragen en beheren van grote datasets.

Tools zoals Apache Spark, Hadoop, AWS S3 en DuckDB worden ook vaak gebruikt voor dataverwerking in AI-projecten.

3. Bigdata-analyse

AI-engineers moeten grote datasets kunnen analyseren en er betekenisvolle inzichten uit halen. Dit houdt in dat je bigdatatools gebruikt zoals SparkSQL, Apache Flink, Apache Arrow en Google Cloud Platform om grote datasets te bevragen en te manipuleren.

Onze cursus big data fundamentals with PySpark behandelt veel van de principes achter bigdata-analyse en is daarmee een ideaal startpunt.

4. Machinelearningmodellen

Kennis van machinelearningmodellen en -algoritmes is een must voor AI-engineers.

Dit omvat inzicht in supervised en unsupervised learningtechnieken, evenals deep-learningalgoritmes zoals convolutional neural networks (CNN's) en recurrent neural networks (RNN's).

AI-engineers moeten ook weten hoe ze de prestaties van deze modellen evalueren met behulp van metrics zoals

• Nauwkeurigheid (accuracy)
• Precisie (precision)
• Recall
• Root-mean-square deviation (RMSE)
• Mean absolute error (MAE)
• F1-score

Onze Machine Learning Fundamentals with Python-skill track helpt je veel van de basisprincipes van machine learning te leren.

5. AI- en ML-diensten

AI-engineers moeten ook vertrouwd zijn met cloudgebaseerde AI- en machinelearningdiensten die worden aangeboden door grote providers zoals AWS, Azure en Google Cloud Platform. AWS’s Bedrock biedt nu beheerde foundation models, en Google’s Vertex AI heeft features toegevoegd die het deployen van large language models vereenvoudigen. Deze diensten bieden kant-en-klare modellen, API’s en tools voor het ontwikkelen van intelligente applicaties zonder dat er veel code nodig is. Daarnaast heeft de opkomst van low-code/no-code AI-platforms zoals Microsoft Power Platform en Google AutoML AI-ontwikkeling toegankelijker gemaakt voor wie geen uitgebreide programmeerachtergrond heeft. Bekijk onze AWS-, Azure- en GCP-servicevergelijking voor meer details. 

6. AI-deployment & DevOps

Het deployen van AI-toepassingen houdt in dat je samenwerkt met DevOps-teams om een soepele integratie en uitrol te garanderen.

AI-engineers moeten weten hoe ze tools zoals Docker en Kubernetes gebruiken voor containerisatie, configuratiemanagement en het orkestreren van deployments.

Ze zijn ook verantwoordelijk voor het monitoren en onderhouden van de prestaties van AI-systemen na deployment.

Onze cursus Introduction to Docker biedt een goede basis om mee te starten, en je kunt in een apart artikel meer te weten komen over Docker-certificering.

Voor begeleiding bij het implementeren van AI kun je onze cursus Implementing AI Solutions in Business bekijken.

7. AI-beveiliging

Het begrijpen en implementeren van sterke data­beveiligings- en privacymaatregelen is cruciaal voor elke AI-engineer, aangezien AI-toepassingen nieuwe beveiligingskwetsbaarheden met zich meebrengen.

Als AI-engineer ben jij verantwoordelijk voor het waarborgen van de vertrouwelijkheid, integriteit en beschikbaarheid van de data waarmee je werkt.

Dit houdt in dat je regelgeving rond gegevensbescherming begrijpt, zoals de General Data Protection Regulation (GDPR), en dat je veilige AI-raamwerken implementeert die aan deze regelgeving voldoen.

Daarnaast moeten AI-engineers kennis hebben van verschillende encryptiemethoden, best practices voor het veilig ontwikkelen van AI-modellen en voorbereid zijn op het omgaan met potentiële beveiligingsaanvallen of -inbreuken.

Enkele technieken die AI-engineers gebruiken, zijn:

• Multi-party computation voor veilig datadelen
• Differentiële privacy om individuele datapunten te beschermen
• Homomorfe encryptie voor veilige berekeningen op versleutelde data

Enkele tools die worden gebruikt om AI-toepassingen te beveiligen, zijn:

• AWS Identity and Access Management: een service waarmee je veilig toegang tot AWS-resources kunt beheren
• TensorFlow Privacy: een library die het ontwikkelen van veilige en privacyvriendelijke machinelearningmodellen ondersteunt.

Om je op weg te helpen, raad ik je aan om eens te kijken naar Google’s Secure AI Framework.

Populaire AI-libraries en hun use-cases

De onderstaande tabel biedt een snel overzicht van de verscheidenheid aan libraries voor verschillende AI-taken, zodat je kunt bepalen welke tools het beste passen bij jouw ambities in AI-engineering.

Niet-technische skills voor AI-engineers

Naast technische skills moeten AI-engineers ook bepaalde soft skills bezitten om uit te blinken in hun rol. Dit zijn onder andere:

8. Communicatie en samenwerking

AI-engineers hebben sterke communicatieskills nodig om complexe AI-concepten en ideeën effectief over te brengen aan niet-technische stakeholders.

Bovendien zijn AI-projecten vaak teamwork, dus samenwerking is essentieel voor een efficiënte uitvoering.

Je zit waarschijnlijk regelmatig in overleg met andere techcollega's, zoals:

• Datascientists, om modelontwikkeling en -optimalisatie te bespreken
• Data-analisten, om databehoeften voor AI-projecten te begrijpen
• Softwaredevelopers, voor de integratie van AI-modellen in bestaande systemen
• Projectmanagers, om tijdige en succesvolle oplevering te garanderen

9. Aanpassingsvermogen en continu leren

Het AI-veld evolueert voortdurend, met steeds nieuwe tools, technieken en doorbraken.

Daarom moeten AI-engineers flexibel zijn en bereid om continu te leren om bij te blijven met de nieuwste ontwikkelingen.

10. Kritisch denken en probleemoplossend vermogen

Het vermogen om kritisch te denken en complexe problemen op te lossen is cruciaal voor AI-engineers.

AI-projecten omvatten vaak werken met grote datasets, het ontwikkelen van geavanceerde algoritmes en het troubleshooten van issues die ontstaan tijdens modelontwikkeling of deployment.

11. Domeinkennis

Domeinkennis in jouw specifieke focusgebied kan je als AI-engineer een voorsprong geven.

Als je bijvoorbeeld aan AI-projecten in de zorg werkt, helpt een goed begrip van de zorgsector en de bijbehorende uitdagingen om effectievere oplossingen te ontwikkelen.

Werk je aan financiële AI-projecten, dan kan een achtergrond in financiën of economie nuttig zijn.

Geavanceerde skills voor AI-engineering

12. Gevorderde wiskunde en algoritmekennis

Gevorderde wiskunde, zoals lineaire algebra, calculus en statistiek, is essentieel om AI-algoritmes en -technieken te begrijpen.

Hier is een statistiek-cheat sheet om je op weg te helpen:

Onze Descriptive Statistics Cheat Sheet

AI-engineers moeten ook weten hoe ze aangepaste algoritmes ontwikkelen op basis van deze wiskundige modellen om unieke problemen op te lossen.

Onze cursus Statistics Fundamentals with Python helpt je enkele essentiële skills te ontwikkelen als je nieuw bent in dit domein.

13. Architecturen van neurale netwerken

Het begrijpen en toepassen van neurale netwerken in AI-oplossingen is een cruciale skill voor AI-engineers.

Dit houdt in dat je de verschillende typen neurale netwerken kent, zoals convolutional neural networks (CNN's) en recurrent neural networks (RNN's), hun toepassingen en hoe je ze implementeert.

Enkele tools die worden gebruikt voor het ontwikkelen van architecturen van neurale netwerken zijn:

• TensorFlow: een open-sourcelibrary voor het bouwen en trainen van neurale netwerken
• Keras: een high-level API bovenop TensorFlow die het bouwen, testen en deployen van deep-learningmodellen vereenvoudigt

14. Generatieve AI-modellen en reinforcement learning

AI-engineers moeten zich ook richten op het begrijpen van generatieve AI-modellen zoals GPT-4, Stable Diffusion en LLaMA, die domeinen als tekstgeneratie, kunstcreatie en meer transformeren. Daarnaast wordt reinforcement learning—gebruikt in toepassingen zoals robotica en game-AI—steeds belangrijker. 

Waar je AI-engineerskills kunt leren

Om al deze skills op te bouwen, kun je beginnen met:

1. Werk aan projecten

Als je al in een tech-gerelateerde rol werkt, zoek dan naar kansen om samen te werken met AI-teams of om aan AI-projecten te werken. Dit geeft je praktijkervaring en helpt je de specifieke skills te begrijpen die nodig zijn voor AI-engineering.

Daarnaast raad ik aan om ook eens te kijken naar enkele machinelearningprojecten die ook deep learning omvatten.

2. Online cursussen en tutorials

Er zijn volop online cursussen en tutorials beschikbaar die verschillende AI-engineeringskills behandelen. We hebben er in dit artikel al veel gelinkt, maar als je meteen wilt beginnen, bekijk dan onze AI Fundamentals Skill Track.

3. Bezoek AI-conferenties en workshops

Het bijwonen van AI-conferenties en workshops biedt je de kans om te netwerken met andere professionals, te leren over nieuwe tools en technieken en waardevolle inzichten te krijgen in trends in de sector.

Voor webinars, bekijk deze over Designing Data & AI Products. Voor een volledige conferentie is onze RADAR AI-conferentie misschien wat voor jou.

4. Lees publicaties uit de sector

Bijblijven met de nieuwste ontwikkelingen in de AI-sector is cruciaal voor AI-engineers.

Je kunt ze vinden op bronnenportals zoals:

• arxiv: een gratis online repository met onderzoekspapers in verschillende vakgebieden, waaronder artificial intelligence en machine learning.
• MIT Technology Review: een tijdschrift gericht op opkomende technologieën en hun impact op de samenleving.

Afronding

AI-engineering is een snelgroeiend vakgebied met enorm potentieel voor wie de nodige skills en kennis bezit.

Met de juiste combinatie van technische en niet-technische skills kun je uitblinken in deze rol en bijdragen aan baanbrekende AI-oplossingen.

Van plan om deze AI-engineerskills zelf op te pikken? Om te beginnen in het AI-veld, bekijk onze AI Fundamentals Skill Track of onze selectie met AI-tutorials.