Hoe word je AI-engineer

Een jaar na de release van ChatGPT is Kunstmatige Intelligentie (AI) niet populairder en alomtegenwoordiger geweest. Vrijwel elke sector en industrie zal ingrijpende veranderingen doormaken door de implementatie van AI.

De aanhoudende AI-revolutie biedt eindeloze mogelijkheden. Maar om die belofte waar te maken, moet AI worden geïntegreerd in de dagelijkse operaties van bedrijven en overheden. Dat vraagt veel werk, wat zich vertaalt in een dringende behoefte aan professionals met AI-vaardigheden om deze producten en applicaties te bouwen.

Eén rol die in het bijzonder nodig is voor een succesvolle implementatie van AI-oplossingen, is die van de AI-engineer. In het algemeen is een AI-engineer verantwoordelijk voor het ontwerp, de ontwikkeling en de implementatie van oplossingen en applicaties die machines in staat stellen taken uit te voeren die normaal gesproken menselijke intelligentie vereisen.

In dit artikel leggen we alles uit wat je moet weten om te beginnen als AI-engineer. Of je nu een dataprofessional bent die een nieuwe rol wil starten, een AI-onderzoeker, of gewoon een AI-liefhebber, deze gids is voor jou. We behandelen de details van de rol van een AI-engineer, de typische achtergrond en vaardigheden van deze zeer gewilde professionals, en wat je kunt verwachten zodra je je eerste baan als AI-engineer hebt bemachtigd. Let's go!

De rol van een AI-engineer

AI-engineers spelen een cruciale rol voor bedrijven die de kracht van AI willen benutten. Ze zijn verantwoordelijk voor het integreren van AI-gebaseerde tools en oplossingen in de dagelijkse operaties van bedrijven.

Om hun werk te doen, hebben AI-engineers een gemengde en brede achtergrond nodig die kennis combineert uit verschillende gebieden, zoals AI, Machine Learning (ML), data science en software-engineering, evenals een diep begrip van de aard en organisatie van het bedrijf waarvoor ze werken.

Daarom wordt AI-engineering, ondanks deze sterk technische achtergrond, vaak geassocieerd met rollen met een focus op leiderschap. Dit omvat het toezicht houden op complexe en uitdagende projecten, contact met klanten en het effectief managen en leiden van teams.

AI-engineering vs ML-engineering

Als we het over AI-engineering hebben, is het belangrijk dit niet te verwarren met ML-engineering. Hoewel er duidelijke overlappingen zijn tussen beide rollen, zijn er ook verschillende aspecten die ze van elkaar onderscheiden.

Om de verschillen beter te begrijpen, kijken we eerst naar de definities van deze twee nauw verwante termen.

• Kunstmatige intelligentie is een breed vakgebied binnen de informatica dat zich richt op het creëren van intelligente systemen die taken kunnen uitvoeren die normaal gesproken menselijke intelligentie vereisen. Het omvat een brede set aan tools en technieken om computers zich intelligent en geautomatiseerd te laten gedragen. Bekijk onze volledige gids, What is AI? voor meer informatie.
• Machine learning is een gespecialiseerde tak binnen AI, primair gericht op het ontwerpen en verfijnen van algoritmen die na verloop van tijd nauwkeuriger en efficiënter worden naarmate ze met data interacteren. Simpel gezegd, ML geeft computers het vermogen om data te analyseren, inzichten te trekken en weloverwogen beslissingen of voorspellingen te doen, allemaal zonder expliciete programmering voor deze taken. Om beter te begrijpen hoe AI verschilt van machine learning, raden we je ten zeerste aan onze vergelijkende gids te lezen.

Bron: DataCamp

Op basis van deze definities ligt het belangrijkste verschil tussen AI-engineering en ML-engineering in de reikwijdte van het werk. ML-engineers richten zich vooral op het ontwikkelen en verfijnen van modellen en het opschalen ervan naar productieniveau voor inzet als ML-producten. Dit vereist een combinatie van kennis en vaardigheden uit software-engineering en data science. Je kunt meer lezen over hoe je ML-engineer wordt in een apart artikel.

AI-engineers daarentegen kunnen werken aan allerlei technologieën en taken om verschillende vormen van machine-intelligentie te ontwikkelen. Hoewel ML-algoritmen en datagedreven applicaties afhankelijk van het bedrijf en de functie de overhand kunnen hebben, houden AI-engineers zich ook bezig met andere vormen van AI, zoals robotica, natuurlijke taalverwerking of regelgebaseerde expertsystemen.

Hoe word je AI-engineer: opleidingsroutes

Zoals vaak het geval is bij opkomende banen, is er niet één enkele route om je eerste baan als AI-engineer te bemachtigen. Afhankelijk van je achtergrond, senioriteitsniveau en tijd, sluiten sommige routes beter op je behoeften aan dan andere.

Laten we de verschillende opleidingsroutes bekijken die je kunnen helpen instromen in AI-engineering.

Bacheloropleiding

In de afgelopen jaren zijn hogescholen en universiteiten wereldwijd bacheloropleidingen in AI en ML gaan aanbieden. Dat is uitstekend nieuws voor de sector, en het is een goede keuze als je je universitaire studie gaat beginnen.

Gezien het interdisciplinaire karakter van AI kun je echter ook kiezen voor andere programma's die je helpen enkele van de vaardigheden en kennis op te doen die nodig zijn om in AI-engineering te komen. Voorbeelden zijn bachelors in Data Science, Informatica, Softwareontwikkeling of Wiskunde.

Masteropleiding

Een master in AI of een aanverwant vakgebied is een uitstekende keuze om je kennis uit te breiden en nieuwe vaardigheden op te doen na je bachelor, of voor ervaren professionals die willen overstappen naar AI-engineering. Tegenwoordig zijn er volop opties die aansluiten bij je budget, tijd en beschikbaarheid.

Cursussen en carrièretracks

Online bootcamps of datascienceplatforms kunnen een snellere en betaalbaardere manier zijn om de vaardigheden te leren die nodig zijn voor AI-engineering. Bij DataCamp werken we hard om interactieve en inzichtelijke AI-cursussen voor alle niveaus aan te bieden. Of je nu een ambitieuze dataprofessional of een dataleider bent, met onze uitgebreide catalogus van cursussen en carrièretracks zit je goed.

Hier zijn enkele van de beste AI-gerelateerde cursussen en carrièretracks op DataCamp:

• Cursus 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

Certificeringen en gespecialiseerde training

Een geweldige manier om je AI-vaardigheden te bewijzen en een voorsprong te krijgen op de arbeidsmarkt is door een AI-certificering te behalen.

AI-certificeringen worden meestal toegekend door beroepsorganisaties of onderwijsinstellingen en omvatten een rigoureus beoordelingsproces. Om gecertificeerd te worden, moeten kandidaten doorgaans een examen of een reeks examens afleggen die hun kennis en vaardigheden in specifieke AI-onderwerpen toetsen.

Er zijn veel aanbieders van AI-certificeringen. Een daarvan is DataCamp. Ontwikkeld in samenwerking met marktleiders en gebaseerd op de nieuwste eisen, kunnen DataCamp-certificeringen je helpen op te vallen op de competitieve AI-arbeidsmarkt.

Wil je je laten certificeren? Lees onze gids met de top AI-certificeringen voor 2024 om meer te weten te komen over het proces.

Vaardigheden ontwikkelen als AI-engineer

AI-engineers werken op het snijvlak van software-engineers en dataprofessionals. Vanwege het interdisciplinaire karakter moet je vloeiend zijn in fundamentele data science-vaardigheden en een solide achtergrond hebben in software-engineeringconcepten.

Tegelijkertijd moeten AI-engineers vertrouwd zijn met de verschillende vormen van machine-intelligentie. Afhankelijk van het bedrijf en de functie moeten ze klaar zijn om te werken op gebieden als robotica, computervisie, spraakherkenning en regelgebaseerde expertsystemen. Twee uitstekende bronnen om je op weg te helpen naar AI-engineer zijn: 

1. Associate AI Engineer for Data Scientists Career Track: Leer voorspellende modellen trainen en evalueren met populaire Python-bibliotheken, werken met Large Language Models, Llama 3 fine-tunen, het integreren in applicaties en basisvaardigheden in MLOps ontwikkelen om AI-modellen in productie te brengen.

2. Associate AI Engineer for Developers Career Track: Leer AI-gestuurde backendsystemen bouwen met Large Language Models, prompt engineering, populaire AI-API's en open-sourcelibraries, met praktische projecten om chatbots, aanbevelingssystemen en semantische zoekmachines te bouwen.

Laten we dieper ingaan op de meest voorkomende vaardigheden die je nodig hebt, zodat je beter weet wat je moet kunnen laten zien. 

Technische vaardigheden

Programmeren

Voor AI-implementatie is een goede beheersing van programmeren nodig. Weten hoe je code schrijft, stelt je in staat AI-algoritmen te ontwikkelen, data te manipuleren en AI-tools en -bibliotheken te gebruiken. Python is momenteel de populairste taal in de AI-community vanwege de eenvoud, flexibiliteit en beschikbaarheid van datasciencebibliotheken. Maar er zijn ook andere programmeertalen het overwegen waard, zoals R en Julia. Hier zijn enkele DataCamp-bronnen om je te helpen in je programmeerreis.

• Python Programming Skill Track helpt je je Python-programmeervaardigheden te verbeteren. Je leert code optimaliseren, functies en unittests schrijven en best practices uit de software-engineering toepassen.
• R Programming Skill Track, vergelijkbaar hiermee ga je in deze track je R-programmeervaardigheden naar een hoger niveau tillen door te leren werken met gangbare datastructuren, code optimaliseren en je eigen functies schrijven.
• Julia Fundamentals Skill Track. Ontdek het potentieel van Julia, een veelzijdige en high-performance programmeertaal die speciaal is ontworpen voor data science.

Machine learning

ML is momenteel de populairste tak van AI. Een deel van je werk als AI-engineer zal waarschijnlijk bestaan uit het ontwikkelen en verfijnen van ML-modellen en ze omzetten in producten. Het is dus essentieel om verschillende machinelearning-algoritmen te begrijpen, hoe ze werken, wanneer je ze gebruikt, enzovoort.

Hieronder vind je enkele bronnen om nu te beginnen met leren.

• Machine Learning Fundamentals with Python Skill Track leert je de basis van machine learning en de wetenschap erachter, met onderwerpen als voorspellen, patroonherkenning en de basis van deep learning.
• Machine Learning Fundamentals in R Skill Track, waarin je leert om categorische en numerieke responsen te voorspellen via classificatie en regressie, en de verborgen structuur van datasets ontdekt met unsupervised learning.

AI-algoritmen

Naast ML zijn er andere deelgebieden van AI waarin AI-engineers goed onderlegd moeten zijn. Het exacte gebied hangt af van het bedrijf waarvoor je werkt en de aard van de functie, maar hoe meer je weet, hoe beter. Hier zijn enkele aanbevelingen voor onderwerpen waarmee je vertrouwd moet zijn.

• Image Processing with Python Skill Track. Deze track geeft je de tools om informatie uit afbeeldingen te halen en deze te manipuleren.
• Natural Language Understanding in Python Skill Track. Het meeste van de beschikbare data komt voort uit menselijke communicatie. Of het nu gaat om informatie uit tekstdata halen of machines leren mensachtige antwoorden te genereren, zoals ChatGPT, NLP leren is een must voor AI-engineers.
• Spoken Language Processing in Python Course with Speech Recognition. In deze cursus leer je machines trainen om menselijke spraak te identificeren en te verwerken.

Big data

Next-gen AI-algoritmen worden aangedreven door enorme hoeveelheden data. Bij zulke datavolumes zijn traditionele tools zoals Python of R mogelijk niet de meest efficiënte oplossingen. Voor bigdataprojecten zijn nieuwe tools, zoals Apache Spark en NoSQL-databases, en methodologieën, zoals parallelle en cloud computing, nodig.

• Big Data with PySpark Skill Track. Deze track introduceert je in Spark, een populair en krachtig framework voor parallelle berekeningen.
• Understanding Cloud Computing Course. Een uitstekende cursus om te starten met cloud computing, waarin kernconcepten, terminologie en tools aan bod komen.

Software-engineering

Het eindresultaat voor een machinelearning-engineer is werkende software. Er moet zorgvuldig worden nagedacht over het ontwerp van het systeem bij de ontwikkeling van AI-systemen, zodat ze goed schalen met toenemende data.

Daarnaast is een AI-systeem slechts een klein onderdeel dat moet passen in een groter en complexer geheel. Een AI-engineer moet dus verschillende best practices in software-engineering begrijpen (zoals versiebeheer, testen, documentatie, modulair coderen, enz.) en hoe de verschillende onderdelen samen een systeem vormen. Van je wordt verwacht dat je een passende interface bouwt zodat je systemen effectief kunnen communiceren met andere componenten in het systeem.

• Introduction to Shell Course. De Unix-opdrachtregel helpt AI-engineers om bestaande programma's op nieuwe manieren te combineren, repetitieve taken te automatiseren en programma's op clusters en in de cloud uit te voeren.

Soft skills

• Probleemoplossend vermogen. Het ontwikkelen en beheren van AI-algoritmen is een complexe taak die een diep begrip vereist van het systeem waarin ze worden geïntegreerd. AI-engineers moeten een helikopterview hebben en een manier vinden om technologieën, zakelijke behoeften, deadlines en middelen op elkaar af te stemmen om het succes van het project te waarborgen.
• Teamwerk. Gezien de complexiteit van het ontwikkelen en integreren van AI-systemen is het naïef en contraproductief om te denken dat één persoon het werk kan doen. Een deel van de verantwoordelijkheid van AI-engineers is om betrokken te zijn bij en het werk te coördineren van de teams en afdelingen die bij het project horen.
• Communicatieve vaardigheden. Last but not least hebben data-engineers ook communicatieve vaardigheden nodig om afdelingen heen te werken en de behoeften van data-analisten en data scientists evenals businessleiders te begrijpen. Afhankelijk van de organisatie moeten data-engineers mogelijk ook weten hoe je dashboards, rapporten en andere visualisaties ontwikkelt om met stakeholders te communiceren.

Praktische ervaring opdoen met AI-engineering

Leren om AI-engineer te worden kan een spannend traject zijn, maar niet zonder uitdagingen. Het is een breed veld met veel deelonderwerpen en, afhankelijk van je startpunt, kan het behoorlijk wat tijd kosten om alle benodigde vaardigheden en kennis op te doen.

Dat gezegd hebbende, naast leermaterialen is praktijkervaring essentieel om je kennis te consolideren. De vaardigheden die je leert toepassen in realistische projecten verstevigt je begrip en geeft je praktische ervaring die je profiel kan verrijken en je kan helpen op de arbeidsmarkt op te vallen.

Hieronder vind je een lijst met activiteiten en strategieën die je kunnen helpen om praktische AI-ervaring op te doen.

• Stages. Je droombaan vinden in de AI-industrie kan lastig zijn, vooral als je aan het begin van je carrière staat en weinig professionele ervaring hebt. Een geweldige manier om je weg te vinden op de arbeidsmarkt is via een stage. Een stage is een werk-leertraject dat studenten de kans biedt om professionele ervaring op te doen en waardevolle connecties te leggen met andere AI-practitioners.
• Eigen AI-projecten ontwikkelen. Werken aan je eigen project is een cruciale stap om je portfolio op te bouwen en je vaardigheden te trainen. Als je in deze fase zit, raden we je ten zeerste aan onze gids te lezen over Hoe je een geweldig data science-portfolio bouwt evenals ons artikel met AI-projecten.
• Code along. Wil je van experts leren en ontdekken hoe zij realistische problemen oplossen? Probeer dan DataCamp Code Alongs. Bekijk onze code-alongsectie en ga klaar zitten om zij aan zij te coderen met AI-leiders in meerdere projecten.

Carrièremogelijkheden en groei voor AI-engineers

Carrièrepaden in AI-engineering

Gezien de transformerende kracht van AI, zoals geïllustreerd door next-gen tools als ChatpGPT, is de snelle groei van AI-gerelateerde functies niet verrassend.

Volgens het Future of Jobs-rapport van het World Economic Forum voeren ​​AI- en machinelearning-specialisten de lijst aan van snelgroeiende banen voor de komende vijf jaar. Naarmate sectoren AI-technologieën blijven adopteren om hun operaties te stroomlijnen en betere beslissingen te nemen, zal de vraag naar AI-engineers waarschijnlijk alleen maar toenemen.

Deze voorspelling wordt verder onderstreept door de verwachte groei van de AI-marktomvang tussen 2021 en 2030, zoals hieronder te zien is.

Bron: Statista

Gezien het transformerende potentieel van AI zullen er banen zijn voor AI-engineers in vrijwel elke sector en industrie, van tech en finance tot marketing en productie.

Salarisverwachtingen

We hebben een volledige gids over salarissen van AI-engineers, die het onderwerp uitgebreider verkent. Hier zetten we enkele essentiële punten op een rij.

Organisaties in verschillende landen en sectoren concurreren om AI-engineers aan te trekken om AI-oplossingen te implementeren. Omdat het aanbod van AI-professionals nog niet is bijgebeend met de vraag, is de concurrentie tussen bedrijven om deze professionals te werven hevig in vergelijking met andere techsectoren. Daardoor zijn werkgevers bereid top­salarissen te betalen aan getalenteerde AI-engineers.

Volgens Glassdoor ligt het geschatte totale salaris voor een AI-engineer in de VS tussen $124K en $193K per jaar, al kan het salaris door verschillende factoren worden beïnvloed, zoals senioriteit, locatie, opleiding en kennis in bepaalde niches binnen AI.

Bron: Glassdoor

Conclusie

AI beleeft een gouden tijd. Bedrijven over de hele wereld zijn koortsachtig op zoek naar AI-talent om AI in hun business te implementeren. AI-engineers behoren tegenwoordig tot de meest gevraagde profielen in data science. We hopen dat dit artikel je helpt de details te ontdekken van deze populaire en lucratieve rol.

Wil je aan de slag met AI-engineering? DataCamp helpt je graag. Bekijk onze dedicated content om meer te leren en start vandaag nog met je leertraject:

• 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
• How to Become a Machine Learning Engineer
• How to Learn AI From Scratch in 2024: A Complete Expert Guide
• How Much Do AI Engineers Make? A Guide to Salaries in 2023
• The Top AI Certifications for 2024: A Guide to Advancing Your Tech Career
• What is Prompt Engineering? A Detailed Guide