Quali sono i ruoli del team di intelligenza artificiale

L’Intelligenza artificiale ha fatto passi da gigante negli ultimi decenni e proprio per questo, si è vista una forte crescita dell’interesse popolare in merito a questo settore.

Scopriamo i Team esperti in I.A.

Di pari passo, le aziende si sono dovute adattare al cambiamento, infatti possiamo osservare che le cosiddette Big Tech, ovvero i giganti tecnologici che “monopolizzano” il settore IT investono sempre più in questo settore; si è quindi sviluppata la necessità di assumere personale sempre più preparato, che poi andrà a formare il Team A.I. dell’azienda in questione.

Ma vi siete mai chiesti quali sono le figure ricercate e di cosa si occupano?

Andiamole a vedere...

I ruoli

• Data Scientist; ovvero lo "Scienziato dati", si occupa della manipolazione, pulizia, modellamento e controllo dei dati che poi serviranno agli ingegneri, definiti in seguito, successivamente per "allenare" una qualsivoglia rete neurale. Viene usualmente richiesto un buon livello di comunicazione e delle buone basi scientifiche.

• Data Analyst, ovvero l'"Analista dati", colui che si occupa principalmente dell'ingegnerizzazione e presentazione dei suddetti dati e dell'analisi di mercato. È richiesta una buona conoscenza dell'utilizzo di Database e dei maggiori linguaggi di programmazione per il Data Science Attualmente quelli più comunemente usati sono R Lang e Python

• Machine Learning Engineer, l'utilizzatore effettivo dei dati che gli vengono forniti dai suddetti ruoli, l'"Ingegnere di Apprendimento Automatico" (viene anche chiamato Deep Learning in lingua anglosassone), il suo focus principale è sullo sviluppo software e sull'utilizzo e le implementazioni delle reti neurali. Vengono richieste skills di programmazione e problem solving, affiancate da una buona conoscenza della teoria su cui si basa il machine learning. Viene spesso affiancato dal seguente.

• Software Engineer-Machine Learning, la differenza dal precedente è la profonda conoscenza degli algoritmi e dei paradigmi di programmazione per quanto riguarda le reti neurali; si occupa di verificare anche la loro efficienza.

• Software Engineer, a differenza dei due ruoli ingegneristici appena citati, l'"Ingegnere Software" conosce una grande varietà di programmi e metodi scientifici tali da permettere al team di lavorare molto più agilmente. Si occupa del versioning (Ovvero il tenere traccia di tutte le versioni sviluppate si un software, solitamente vengono usati programmi come GitHub, GitLab e Mercurial) e del testing (Ovvero l'esecuzione di unit test sugli algoritmi) dei programmi, della gestione dei database e delle richieste HTTP. È richiesta una buona conoscenza anche dei maggiori protocolli Internet.

• Machine Learning Researcher, ovvero il "Ricercatore di apprendimento automatico", la matematica, come la conoscenza scientifica sono delle prerogative. Si occupa principalmente di ingegnerizzazione dati e del miglioramento degli algoritmi utilizzati e delle reti neurali create.

Come vedete il team è predisposto di diverse figure professionali specializzate e come penso che abbiate appreso dalle descrizioni dei ruoli i dati sono al centro di ogni cosa, e come tali vanno trattati con cura.

Grazie mille per la lettura, conoscevate già qualcuno di questi ruoli? Fatecelo sapere qui sotto nei commenti!

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