Z jednej strony w branży IT temat zastępowania programistów przez rozwiązania AI jest wiecznie żywy, z drugiej szeroko pojęte AI tworzy miejsca pracy, także dla specjalistów. Jednym z nich jest programista AI (AI Engineer). 

W tym poradniku dowiesz się:

  • Jakie są role w zespole AI?
  • Czym zajmuje się programista AI?
  • Programista AI i stojące przed nim wyzwania.
  • Jakie narzędzia wykorzystuje programista AI?
  • … oraz jak rozpocząć ścieżkę kariery.

Proces tworzenia rozwiązań opartych o AI jest na tyle kompleksowy, że wymaga kilku (warto dodać – dobrze opłacanych) ekspertów, dobieranych w zależności od potrzeb projektu. Prosty przykład: pracując przy projekcie zajmującym się analizą churnu klientów banku prawdopodobnie zespół nie będzie potrzebował Computer Vision Engineer, który z drugiej strony będzie niezbędny we wdrażaniu systemu analizującego wideo z kamer CCTV.

Dobra wiadomość jest taka, że AI Engineer potrzebny jest w większości projektów, które przeradzają się w użyteczne produkty.

Role w zespole AI

Zanim wejdziemy głębiej w zadania podejmowane przez programistę AI, warto zapoznać się z wybranymi rolami w zespołach pracujących nad AI:

1. Machine Learning Engineer

Inżynierowie uczenia maszynowego projektują i rozwijają algorytmy, które umożliwiają maszynom uczenie się na podstawie danych. Implementują modele i zapewniają ich skalowalność oraz efektywność w różnych aplikacjach.

2. Data Scientist

Data Scientist analizują duże zbiory danych, aby wyciągać znaczące wnioski i budować modele predykcyjne. Wykorzystują metody statystyczne i algorytmy uczenia maszynowego do rozwiązywania złożonych problemów biznesowych.

3. AI Research Scientist

Naukowcy zajmujący się badaniami nad AI prowadzą badania teoretyczne i eksperymentalne w celu rozwoju technologii AI. Eksplorują nowe algorytmy i techniki, często publikując swoje odkrycia w czasopismach naukowych.

4. Natural Language Processing (NLP) Engineer

Inżynierowie NLP specjalizują się w umożliwianiu maszynom rozumienia i generowania języka ludzkiego. Tworzą aplikacje takie jak chatboty, systemy tłumaczenia językowego i oprogramowanie do rozpoznawania głosu.

5. Computer Vision Engineer

Inżynierowie wizji komputerowej koncentrują się na umożliwianiu maszynom interpretacji i przetwarzania informacji wizualnych z obrazów lub filmów. Pracują nad aplikacjami takimi jak rozpoznawanie twarzy, wykrywanie obiektów i pojazdy autonomiczne.

6. Robotics Engineer

Inżynierowie robotyki projektują i budują inteligentne roboty zdolne do autonomicznego wykonywania zadań. Pracują nad integracją sprzętu i oprogramowania, fuzją sensorów oraz algorytmami podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym.

7. AI Solutions Architect

Architekci rozwiązań AI projektują i nadzorują wdrażanie rozwiązań AI w organizacjach. Zapewniają, że systemy AI są zgodne z celami biznesowymi i integrują się bezproblemowo z istniejącymi infrastrukturami.

8. AI Product Manager

Menedżerowie produktów AI nadzorują rozwój, wprowadzenie na rynek i ciągłe doskonalenie produktów AI. Identyfikują możliwości rynkowe, definiują wizję produktu i współpracują z zespołami inżynieryjnymi i projektowymi, aby dostarczać rozwiązania AI.

9. Ethical AI Specialist

Specjaliści ds. etyki AI zajmują się etycznymi implikacjami związanymi z wdrażaniem AI. Ustanawiają wytyczne i najlepsze praktyki, aby zapewnić odpowiedzialne użycie, minimalizując ryzyko takie jak stronniczość, dezinformacja i problemy z prywatnością.

10. Prompt Engineer

Inżynierowie promptów specjalizują się w tworzeniu skutecznych promptów i instrukcji, które kierują modele językowe do generowania pożądanych wyników. Projektują prompty, które zapewniają dokładne i kontekstowo odpowiednie odpowiedzi, optymalizując wydajność modeli językowych.

Czym zajmuje się programista AI?

Są w sumie trzy zbliżone, czasami podawane zamiennie role:

  • ML Engineer; przede wszystkim zajmuje się budowaniem algorytmów i modeli uczenia maszynowego, niekoniecznie muszących być wdrażanych jako produkty.
  • AI Engineer; tworzy systemy AI, które potrafią analizować dane, uczyć się i wykonywać zadania.
  • Software Developer; w projektach AI może skupiać się na integracji modeli AI z produktami oprogramowania.

Programista AI to rola szersza niż ML Engineer. Taki specjalista musi łączyć unikalne umiejętności techniczne, zdolność rozwiązywania problemów oraz solidne zrozumienie zasad uczenia maszynowego. Poniżej trzy kluczowe umiejętności, które powinien opanować każdy specjalista:

  1. Zarządzanie i analiza danych: Zdolność do przetwarzania i analizy dużych zbiorów danych zapewnia dokładność i skuteczność modeli AI, co ma bezpośredni wpływ na ich działanie w rzeczywistych zastosowaniach.
  2. Biegłość w frameworkach machine learningu: Znajomość narzędzi takich jak TensorFlow, PyTorch czy scikit-learn jest niezbędna do efektywnej implementacji modeli uczenia maszynowego i sieci neuronowych.
  3. Zaawansowane umiejętności programistyczne: Znajomość języków programowania, takich jak Python, jest kluczowa do opracowywania algorytmów AI, zarządzania przepływami danych oraz integracji systemów AI z większymi aplikacjami.

Programista AI – jakie stoją przed nim wyzwania?

Programista AI często napotyka trudności związane z zarządzaniem i przetwarzaniem informacji. Zapewnienie wysokiej jakości danych ma kluczowe znaczenie, ponieważ niedokładne informacje mogą prowadzić do nieskutecznych rozwiązań. Dodatkowo integracja systemów AI z istniejącą infrastrukturą może być trudna. Często wymaga ona znaczących modyfikacji zarówno w oprogramowaniu, jak i komponentach sprzętowych. Istnieje również kilka innych przeszkód, które należy pokonać:

  • Zarządzanie zapotrzebowaniem na zasoby obliczeniowe przy jednoczesnym utrzymaniu efektywności kosztów.
  • Rozwiązywanie kwestii etycznych w celu zapewnienia uczciwych i przejrzystych wyników działania AI.

Warto dodać, że scena AI zmienia się z dnia na dzień. Mnogość modeli open source i rozwiązań jest ogromna. Dobry programista AI powinien być na bieżąco poinformowany i regularnie się doszkalać.

Narzędzia wykorzystywane przez AI Engineerów

AI Engineerzy polegają na różnych narzędziach do budowy i optymalizacji inteligentnych systemów. Znajomość tych narzędzi będzie niezbędna, żeby pracować jako programista AI. Poniżej tylko wybrane z nich:

TensorFlow

TensorFlow to open-source’owa biblioteka stworzona przez Google do zastosowań w machine learningu i deep learningu.

  • Wspiera budowę sieci neuronowych
  • Oferuje elastyczność i skalowalność
  • Zapewnia solidny ekosystem z narzędziami takimi jak TensorBoard do wizualizacji

PyTorch

PyTorch to popularna biblioteka machine learningowa znana z łatwości użycia i dynamicznego grafu obliczeniowego.

  • Umożliwia szybkie prototypowanie
  • Silne wsparcie społeczności
  • Idealna do badań i produkcji

scikit-learn

scikit-learn to proste i efektywne narzędzie do eksploracji danych i analizy danych, zbudowane na bazie NumPy, SciPy i matplotlib.

  • Oferuje szeroki zakres algorytmów
  • Łatwa integracja z innymi bibliotekami
  • Odpowiednia zarówno dla początkujących, jak i ekspertów

Jupyter Notebook

Jupyter Notebook to open-source’owa aplikacja webowa, która pozwala na interaktywne tworzenie i udostępnianie dokumentów zawierających kod, wizualizacje i narrację.

Hugging Face

Hugging Face to platforma i biblioteka specjalizująca się w przetwarzaniu języka naturalnego (NLP).

  • Oferuje gotowe modele NLP
  • Łatwa integracja z innymi narzędziami
  • Silne wsparcie społeczności i dokumentacja

W czym programuje Programista AI?

Python jest głównym językiem programowania dla rozwiązań opartych o AI, a wyżej wspomniane narzędzia jak TensorFlow, PyTorch i scikit-learn oparte są o Pythona. Więc jeśli znasz Pythona, to ścieżka rozwoju będzie dużo łatwiejsza.

Dodatkowo R jest popularny w analizie statystycznej i wizualizacji danych, a C++ oferuje wysoką wydajność, odpowiednią dla systemów AI działających w czasie rzeczywistym.

Programista AI – jak zacząć?

Zakres wiedzy potrzebnej, żeby pracować jako programista AI jest bardzo duży (nie ujmując programistom nie-AI). Z tego też powodu zarobki są stosunkowo wysokie. Według NoFluffJobs nawet junior może liczyć na widełki pomiędzy 8000 a 11 500 zł na kontrakcie B2B.

Dobrym startem jest stworzenie rozwiązania opartego AI z użyciem modeli open-source. Bez problemu znajdziesz proste modele, które uruchomisz na swoim prywatnym komputerze.

Zakres wiedzy programisty AI

Warto, chociaż częściowo znać poniższe tematy:

  • Podstawy matematyki i statystyki: AI inżynierowie często muszą mieć solidne podstawy w matematyce, szczególnie w algebrze liniowej, rachunku różniczkowym, probabilistyce i statystyce. Dobrze jest zacząć od tych dziedzin, ponieważ są one fundamentem dla wielu algorytmów używanych w sztucznej inteligencji.
  • Znajomość języków programowania: Najczęściej używane języki w AI to Python i R. Python jest szczególnie popularny, ponieważ ma wiele bibliotek wspierających AI, takich jak TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Keras czy pandas. Opanowanie Pythona na poziomie średniozaawansowanym to kluczowy krok.
  • Zrozumienie algorytmów i struktur danych: Zrozumienie podstawowych algorytmów (sortowanie, wyszukiwanie) oraz struktur danych (listy, drzewa, grafy) jest niezbędne, aby skutecznie rozwiązywać problemy z zakresu sztucznej inteligencji.
  • Uczenie maszynowe i głębokie uczenie: Po opanowaniu podstaw programowania, ważne jest zapoznanie się z algorytmami uczenia maszynowego, takimi jak regresja, klasyfikacja, klasteryzacja, sieci neuronowe, oraz głębokie uczenie (Deep Learning). Kursy online (np. Coursera, edX, Udacity) oferują świetne materiały, które pomogą Ci zrozumieć te zagadnienia.
  • Praca z danymi: AI często polega na analizie i przetwarzaniu dużych zbiorów danych. Warto nauczyć się, jak pozyskiwać dane, przygotowywać je do analizy (tzw. data wrangling) i jak je przetwarzać przy użyciu narzędzi takich jak Pandas czy NumPy.
  • Projekty praktyczne: Ważne jest zdobywanie doświadczenia poprzez realizację projektów, które obejmują prawdziwe dane i problemy. Możesz zacząć od prostych zadań, takich jak rozpoznawanie obrazów czy analiza tekstów, a później przejść do bardziej skomplikowanych aplikacji AI, np. rozwoju systemów rekomendacji, autonomicznych pojazdów czy analizy dużych zbiorów danych.
  • Udział w społeczności i konkursach: Warto aktywnie uczestniczyć w społecznościach związanych z AI (np. na GitHubie, Stack Overflow, Reddit), a także brać udział w konkursach, takich jak te organizowane przez Kaggle, aby zdobyć praktyczne doświadczenie i wzmocnić swoje CV.
  • Edukacja formalna: Wiele osób wybiera drogę akademicką, zdobywając stopień magistra lub doktora w dziedzinie sztucznej inteligencji, lub pokrewnej (np. informatyka, matematyka). Choć nie jest to konieczne, może to pomóc w rozwoju kariery i zwiększyć szanse na pracę w większych firmach badawczo-rozwojowych.
  • Aplikowanie na stanowiska junior AI engineer: Kiedy zdobędziesz odpowiednią wiedzę, zacznij szukać ofert pracy na stanowiska junior AI engineer. Nawet jeśli nie masz jeszcze dużego doświadczenia, warto aplikować, bo pracodawcy często oferują możliwości rozwoju, a rynek obecnie jest bardzo chłonny.
Programista AI - Sprawdź oferty pracy w Fingoweb
Oferty pracy w Fingoweb – Sprawdź tutaj

Kierunki rozwoju AI

Patrząc w przyszłość, oprogramowanie AI zmierza w kierunku rosnącej automatyzacji i bardziej zaawansowanych zastosowań sztucznej inteligencji oraz tzw. agentów, czyli rozwiązań AI mogących realizować zadania.

Rola programisty będzie się nadal rozwijać wraz z pojawianiem się nowych narzędzi i technologii, co wymagać będzie ciągłego dokształcania i doskonalenia umiejętności. W miarę postępów w tworzeniu aplikacji opartych na AI, developerzy odegrają kluczową rolę.

Branże wykorzystujące sztuczną inteligencję

Różne branże dostrzegają potencjał programistów AI oraz potencjalny wpływ, jaki developerzy mogą wywrzeć na ich działalność. Sektory takie jak opieka zdrowotna, finanse czy handel aktywnie wdrażają sztuczną inteligencję, aby usprawnić proces podejmowania decyzji, poprawić doświadczenia klientów i podsuwać nowe pomysły. Firmy z różnych dziedzin coraz częściej sięgają po technologie AI, a zapotrzebowanie na wykwalifikowanych programistów rośnie wprost proporcjonalnie.

Warto iść w tym kierunku

Programista AI tworzy zaawansowane systemy analizujące dane i uczące się, wykorzystując narzędzia takie jak TensorFlow i PyTorch, a kluczowe umiejętności obejmują zarządzanie danymi, programowanie w Pythonie oraz znajomość algorytmów uczenia maszynowego. Rola ta jest niezwykle dynamiczna i wymaga ciągłego doskonalenia umiejętności, co czyni ją ekscytującą ścieżką kariery z wysokimi zarobkami i dużym zapotrzebowaniem na rynku pracy.

Jeśli interesujesz się technologią i chcesz mieć wpływ na przyszłość, zostanie programistą AI może być dla Ciebie idealnym wyborem.

Programista AI – Najczęściej zadawane pytania

Co robi programista AI?

Programista AI specjalizuje się w tworzeniu aplikacji i systemów wykorzystujących sztuczną inteligencję oraz technologie uczenia maszynowego. Projektuje, rozwija i wdraża rozwiązania oparte na AI, dostosowane do potrzeb biznesowych, poprawiając tym samym ogólną efektywność i wydajność.

Jakie są wymagania dla programistów AI?

Aby zostać programistą AI, trzeba mieć solidne podstawy w matematyce. Niezbędna jest również znajomość języków programowania, zwłaszcza Pythona. Programiści AI powinni rozumieć algorytmy uczenia maszynowego i głębokiego uczenia, a także mieć doświadczenie w pracy z danymi i ich przetwarzaniu.

Jakie narzędzia warto znać chcąc zostać programistą AI?

Przyszli programiści AI powinni znać narzędzia takie jak TensorFlow, PyTorch i scikit-learn, które są powszechnie używane do tworzenia modeli uczenia maszynowego. Warto również znać narzędzia do analizy danych, takie jak Pandas i NumPy, oraz platformy chmurowe, jak AWS czy Google Cloud, które wspierają rozwój i wdrażanie modeli AI.