Изучите основные навыки, фреймворки и передовые практики, необходимые для конкуренции за востребованные и высокооплачиваемые должности в области искусственного интеллекта, советует разработчикам на портале The New Stack Винод Чугани, эксперт в области науки о данных, машинного обучения и генеративного ИИ.

Спрос на квалифицированных инженеров в области ИИ никогда не был так высок, что делает эту профессию одной из самых быстрорастущих в сфере технологий. Она сочетает в себе традиционную разработку ПО с возможностями МО. Для разработчиков это представляет собой как захватывающую возможность развивать свои навыки, так и естественную эволюцию существующих навыков программирования.

Что такое инженерия искусственного интеллекта?

Инженерия ИИ включает в себя проектирование, создание и внедрение систем ИИ, которые решают реальные проблемы в больших масштабах. В отличие от разработки традиционного ПО, которое следует предсказуемой логике, инженерия ИИ создает системы, которые могут учиться, адаптироваться и принимать решения на основе данных.

ИИ-инженеры заполняют пробел между исследованиями в области науки о данных и производственными программными системами. В то время как ученые, занимающиеся данными, сосредоточены на разработке моделей и алгоритмов, ИИ-инженеры берут эти инновации и преобразуют их в надежные, масштабируемые приложения, с которыми миллионы пользователей могут взаимодействовать ежедневно.

Основные обязанности ИИ-инженеров

ИИ-инженеры занимаются более широким спектром задач, чем традиционные разработчики, работая с системами, которые учатся и адаптируются, а не следуют заранее заданной логике.

Создание и интеграция моделей ИИ. ИИ-инженеры разрабатывают и внедряют модели МО, выбирая алгоритмы, которые наилучшим образом подходят для конкретных сценариев использования. Они занимаются всем: от предварительной обработки данных и разработки функций до обучения и валидации моделей. Этап интеграции включает в себя внедрение этих моделей в существующие программные архитектуры, обеспечивая их бесперебойную работу с базами данных, API и пользовательскими интерфейсами. Этот процесс часто требует настройки моделей для производственных сред, где производительность и надежность имеют большее значение, чем достижение максимально возможной точности на тестовых наборах данных.

Развертывание и мониторинг систем. После построения моделей ИИ-инженеры развертывают их в производственных средах, используя технологии контейнеризации, такие как Docker, и платформы оркестрации, такие как Kubernetes. Они настраивают системы мониторинга для отслеживания производительности моделей, обнаружения дрейфа данных и определения необходимости повторного обучения моделей. Непрерывный мониторинг важен, поскольку модели ИИ могут ухудшаться со временем по мере изменения реальных шаблонов данных. Инженеры внедряют автоматизированные конвейеры повторного обучения и оповещения о производительности, чтобы опережать эти изменения. Такой вид обслуживания представляет собой ключевое отличие от традиционного ПО, где ожидается, что развернутый код будет работать стабильно в течение длительного периода времени.

Чем ИИ-инженеры отличаются от МО-инженеров и разработчиков ПО. ИИ-инженеры обычно имеют более широкий круг обязанностей, чем МО-инженеры, которые сосредоточены в большей степени на разработке моделей и экспериментах. ИИ-инженеры также отличаются от разработчиков ПО, которые обычно работают с предсказуемыми системами, в которых входные данные дают ожидаемые результаты. ИИ-инженеры должны понимать обе области. Им необходимы навыки программной инженерии для создания масштабируемых систем и опыт в области МО для работы с вероятностными моделями, требующими постоянной настройки и технического обслуживания.

Жизненный цикл ИИ-инженерии

Создание систем ИИ следует структурированному процессу, который в ключевых аспектах отличается от традиционной разработки ПО.

Определение проблемы и подготовка данных. Каждый ИИ-проект начинается с четкого определения бизнес-проблемы и определения того, действительно ли ИИ является правильным решением. Инженеры работают с заинтересованными сторонами, чтобы определить показатели успеха и собрать требования. Этап подготовки данных включает сбор, очистку и организацию наборов данных, которые будут использоваться для обучения моделей ИИ. Этот этап может занять значительную часть времени проекта, в зависимости от качества и доступности данных. Реальные данные часто бывают беспорядочными, неполными или предвзятыми, поэтому инженеры должны разработать надежные конвейеры для решения проблем качества данных и обеспечения единого форматирования.

Разработка и тестирование моделей. В процессе разработки инженеры экспериментируют с различными алгоритмами, наборами функций и гиперпараметрами для построения моделей. Они используют перекрестную валидацию, тестирование на удержании и другие методы для оценки производительности моделей. В идеале эта фаза тестирования выходит за рамки наиболее известных объективных метрик точности и включает в себя также менее известные метрики, такие как тестирование на беспристрастность, проверки устойчивости и сравнительный анализ производительности. Инженеры также внедряют контроль версий как для кода, так и для моделей. Они делают это, чтобы иметь возможность воспроизводить результаты, а также возвращаться к предыдущим версиям в случае необходимости.

Развертывание и непрерывный мониторинг. Развертывание включает в себя упаковку моделей в форматы, готовые к производству, и их интеграцию в существующую инфраструктуру. Инженеры настраивают автоматизированные конвейеры развертывания, которые могут обрабатывать обновления моделей без прерывания обслуживания. Этап непрерывного мониторинга помогает определить, когда модели нуждаются в обновлении из-за изменения шаблонов данных или развития бизнес-требований.

Необходимые для ИИ-инженерии навыки разработки

Успех в ИИ-инженерии требует сочетания традиционных навыков программирования и новых компетенций, специфичных для работы с системами МО.

Навыки технического программирования. Python остается доминирующим языком для разработки ИИ, а обширные библиотеки, такие как NumPy, Pandas и Scikit-learn, обеспечивают основу для манипулирования данными и построения моделей. ИИ-инженеры также должны быть хорошо знакомы с объектно-ориентированным программированием, а также с методами отладки и настройки производительности. Навыки работы с SQL не менее важны для извлечения и преобразования данных, а знание ведущих облачных платформ позволяет осуществлять масштабируемое развертывание и управление ресурсами.

Лучшие практики в области разработки ПО. Разработка ИИ требует прочных основ в области разработки ПО, включая контроль версий с помощью git, автоматическое тестирование и практики CI/CD. Инженеры должны уметь писать чистый, поддерживаемый код, который может быть легко модифицирован и расширен членами команды. Документация имеет решающее значение в ИИ-проектах, где для будущего обслуживания потребуются четкие объяснения решений модели и этапов обработки данных.

Коммуникация и сотрудничество. ИИ-инженеры регулярно переводят сложные технические концепции для нетехнических заинтересованных сторон, что требует четких коммуникативных навыков. Они сотрудничают со специалистами в области науки о данных, менеджерами по продуктам и руководителями предприятий, чтобы согласовать технические решения с бизнес-целями. Имейте в виду, что руководство компании часто не владеет языком математики и информатики. Навыки решения проблем помогают инженерам справляться с неопределенностью, присущей ИИ-проектам, где первоначальные подходы могут не сработать и часто требуются творческие решения.

Популярные инструменты и фреймворки для разработки ИИ

Экосистема инженерии ИИ включает в себя специализированные фреймворки и платформы, предназначенные для решения уникальных задач по созданию интеллектуальных систем.

Основные фреймворки машинного обучения. TensorFlow предлагает комплексные инструменты для создания и развертывания моделей МО в больших масштабах, особенно для производственных сред и мобильного развертывания. PyTorch обеспечивает отличную гибкость для исследований и прототипирования, а динамические вычислительные графы делают отладку более интуитивной. Hugging Face стала стандартной платформой для работы с предварительно обученными языковыми моделями, предлагая тысячи готовых к использованию моделей для таких задач, как классификация текста, перевод и ответы на вопросы. LangChain упрощает создание приложений с использованием больших языковых моделей (LLM), предоставляя стандартизированные интерфейсы и общие рабочие процессы.

Платформы для развертывания в облаке. Современная разработка ИИ в значительной степени зависит от облачной инфраструктуры для масштабируемого развертывания. AWS SageMaker предоставляет комплексные рабочие процессы МО, от подготовки данных до развертывания и мониторинга моделей. Google Vertex AI предлагает интегрированные МО-операции (MLOps) с мощной поддержкой AutoML и обучения пользовательских моделей. Azure Machine Learning предоставляет комплексные инструменты для полного жизненного цикла МО с отличной интеграцией в экосистему Microsoft. Эти и подобные платформы занимаются управлением инфраструктурой, позволяя инженерам сосредоточиться на разработке моделей и бизнес-логике, а не на настройке серверов и вопросах масштабирования.

Инструменты для повышения производительности разработчиков. GitHub Copilot использует ИИ для помощи в завершении и генерации кода, что значительно ускоряет выполнение задач разработки. Платформы MLOps, такие как MLflow и Weights & Biases, помогают отслеживать эксперименты, управлять версиями моделей и координировать совместную работу команды над ИИ-проектами. Инструменты CI/CD, адаптированные для МО, включают Data Version Control (DVC) и Continuous Machine Learning (CML) для автоматического тестирования и развертывания как кода, так и моделей. GitHub Actions также стал популярным для реализации конвейеров CI/CD, особенно для команд, которые уже используют GitHub для управления версиями, предлагая привычные рабочие процессы для автоматического тестирования и развертывания.

Лучшие практики и этический ИИ

По мере того как системы ИИ становятся все более мощными и широко распространенными, ответственное отношение к их созданию приобретает все большее значение. Создание готовых к производству систем ИИ требует как технического совершенства, так и тщательного учета их воздействия на общество.

Создание масштабируемых и поддерживаемых систем. Успешные системы ИИ требуют тщательного планирования архитектуры для обработки различных нагрузок и объемов данных. Инженеры должны с самого начала внедрять стратегии кэширования, балансировки нагрузки и горизонтального масштабирования. Принципы модульного проектирования помогают изолировать различные компоненты, что упрощает тестирование, отладку и обновление систем. Документация и организация кода становятся еще более важными в проектах ИИ, где модели и логика обработки данных могут быть сложными и не очевидными для других разработчиков.

Этические соображения при разработке ИИ. Обнаружение и устранение предвзятости должно быть встроено в каждый этап процесса разработки ИИ. Инженеры должны регулярно проверять свои обучающие данные на наличие проблем с представлением и тестировать модели на разных демографических группах, чтобы обеспечить непредвзятые результаты. Требования прозрачности могут потребовать создания объяснимых функций ИИ, которые помогают пользователям понять, как принимаются решения. Защита конфиденциальности включает в себя внедрение методов анонимизации данных, безопасные практики обработки данных и соблюдение нормативных требований, таких как GDPR. Принципы OECD AI Principles предоставляют конкретную основу для этической разработки ИИ, подчеркивая ценности, ориентированные на человека, прозрачность, подотчетность и безопасность, которые инженеры должны интегрировать в свои процессы разработки.

Инженеры также должны учитывать более широкое влияние своих систем ИИ на общество и встраивать в них меры защиты от неправомерного использования.

Карьерный путь инженера ИИ для разработчиков

Инженерия ИИ предлагает разнообразные возможности с высоким потенциалом роста и специализированными карьерными траекториями.

Конкретные типы ролей и продвижение. Инженерия ИИ предлагает несколько различных карьерных путей, каждый из которых предполагает свои конкретные обязанности и требования:

  • Инженер ИИ: универсальная роль, сосредоточенная на разработке систем ИИ от начала до конца, от концепции до внедрения. Эти инженеры работают со всем спектром ИИ-приложений.
  • Инженер по машинному обучению: специализированная роль, сосредоточенная на разработке, обучении и настройке моделей. МО-инженеры уделяют больше внимания алгоритмическим и математическим аспектам систем ИИ.
  • Разработчик прикладного ИИ: роль, ориентированная на разработчиков, которая реализует возможности ИИ в существующих приложениях и продуктах. Эти специалисты соединяют традиционную разработку ПО с интеграцией ИИ.
  • Инженер MLOps: специалист по инфраструктуре и операциям, который управляет развертыванием, мониторингом и обслуживанием систем ИИ в производственной среде.

Специалисты начального уровня начинают свою карьеру в качестве разработчиков прикладного ИИ или младших ИИ-инженеров, внедряя существующие модели и обслуживая системы ИИ, созданные старшими членами команды. По мере приобретения опыта они берут на себя ответственность за разработку новых моделей, руководство техническими проектами и наставничество младших разработчиков. Старшие должности предполагают принятие решений по архитектуре, межкомандное сотрудничество и стратегическое планирование инициатив в области ИИ.

Новые специализации и тенденции:

  • LLMOps (LLM operations) стала важной специализацией в области инженерии ИИ. Она включает в себя обеспечение надежной работы LLM, таких как GPT, Claude и т. п. или Open Source-альтернатив, в производственной среде. LLMOps-инженеры сосредоточены на быстрой разработке, стратегиях тонкой настройки, управлении затратами и решении уникальных задач, связанных с развертыванием моделей с миллиардами параметров.
  • Мультимодальный ИИ представляет собой передовую область инженерии ИИ, сочетающую текст, изображения, аудио- и видеоданные для создания более сложных приложений. Инженеры, работающие в этой области, интегрируют различные модели и модальности ИИ, что требует одновременного владения знаниями в области компьютерного зрения, обработки естественного языка и обработки аудио.

Заключение

Инженерия ИИ представляет собой привлекательную карьерную траекторию для разработчиков, которые хотят работать над технологиями, решающими значимые реальные проблемы. Сочетание основ программной инженерии с экспертизой в области МО создает возможности для создания систем, которые могут изменить то, как люди работают и живут.

Успех в этой области требует постоянного обучения, поскольку технологии быстро развиваются, особенно с появлением таких новых тенденций, как LLMOps и мультимодальный ИИ. Инвестиции окупаются благодаря увлекательной работе, хорошей зарплате и удовлетворению от создания систем, которые имеют большое значение.

Независимо от того, только ли вы начинаете свою карьеру в разработке или хотите перейти от традиционного программирования, карьера в области ИИ открывает огромные возможности для профессионального роста и технических достижений. Главное — начать с прочных основ программирования и разработки ПО, а затем постепенно приобретать опыт в области фреймворков МО и специальных ИИ-инструментов.