Il mondo dell'Intelligenza Artificiale è in costante evoluzione, richiedendo un'ampia gamma di competenze specializzate per sfruttare appieno il suo potenziale. Scopriamo quindi in dettaglio le figure professionali fondamentali che compongono il team di intelligenza artificiale di un'azienda.
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...
Quali sono i Ruoli del Team di Intelligenza Artificiale?
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.
Data Scientist: il cervello dietro i dati
Il Data Scientist, o "Scienziato dei dati", riveste un ruolo cruciale nella manipolazione e nell'analisi dei dati. Non solo si occupa di raccogliere e pulire i dati, ma li modella e controlla per prepararli all'uso da parte degli ingegneri. Un'eccellente capacità comunicativa e una solida formazione scientifica sono requisiti fondamentali per questo ruolo.
import pandas as pd
import numpy as np
# Caricamento dei dati
data = pd.read_csv('dati.csv')
# Pulizia dei dati
data_clean = data.dropna()
# Modellazione dei dati
X = data_clean[['feature1', 'feature2']]
y = data_clean['target']
# Controllo dei dati
print(X.head())
print(y.head())
Data Analyst: il narratore dei dati
L'Analista dati è responsabile dell'interpretazione e della presentazione dei dati, nonché dell'analisi di mercato. Utilizzando strumenti come database e linguaggi di programmazione come R e Python, fornisce insights preziosi che guidano le decisioni aziendali.
Esempio di codice:
# Caricamento dei dati
dati <- read.csv('dati.csv')
# Analisi di mercato
analisi_mercato <- analisi_mercato(dati)
# Presentazione dei dati
plot(analisi_mercato)
Machine Learning Engineer: l'architetto dell'intelligenza artificiale
L'Ingegnere di Machine Learning si occupa dello sviluppo e dell'implementazione di algoritmi di apprendimento automatico. Con competenze avanzate in programmazione e problem solving, è responsabile della creazione e dell'ottimizzazione delle reti neurali.
Esempio di codice:
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# Preparazione dei dati
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# Creazione del modello
model = LinearRegression()
# Addestramento del modello
model.fit(X_train, y_train)
Software Engineer-Machine Learning: l'esperto della pratica
Questo ruolo combina le competenze di un ingegnere del software con una profonda conoscenza degli algoritmi di machine learning. Si occupa di garantire l'efficienza e la robustezza delle implementazioni delle reti neurali.
Esempio di codice:
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
# Creazione del modello
model = Sequential([
Dense(64, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1],)),
Dense(1)
])
# Compilazione del modello
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
# Addestramento del modello
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, validation_data=(X_test, y_test))
Machine Learning Researcher: il pioniere dell'innovazione
Il Ricercatore di Machine Learning è colui che porta avanti la ricerca e lo sviluppo di nuovi algoritmi e tecniche. Con una solida formazione matematica e scientifica, si concentra sull'ingegnerizzazione dei dati e sul miglioramento continuo delle reti neurali.
Esempio di codice:
import tensorflow as tf
# Creazione di una rete neurale personalizzata
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1],)),
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(1)
])
# Compilazione del modello
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
# Addestramento del modello
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, validation_data=(X_test, y_test))
Ogni membro del team di intelligenza artificiale porta un contributo unico e indispensabile alla missione dell'azienda. Attraverso la collaborazione e l'innovazione continua, possono affrontare sfide sempre più complesse nel campo dell'IA. Se hai domande o vuoi condividere la tua esperienza con uno di questi ruoli, non esitare a farlo nei commenti qui sotto! 🚀
Grazie mille per la lettura, conoscevate già qualcuno di questi ruoli? Fatecelo sapere qui sotto nei commenti!Se ti è piaciuto l’articolo schiaccia il cuore rosso, e condividilo con i tuoi amici o colleghi! 😉
.png)
