Ano ang ginagawa ng mga inhinyero ng AI

Ano ang ginagawa ng mga AI Engineer?

Naisip mo na ba kung ano ang nakatago sa likod ng kilalang katagang "AI Engineer"? Ako rin. Sa labas, parang kumikinang, pero sa totoo lang, ito ay pantay na bahagi ng trabaho sa pagdidisenyo, pagsasama-sama ng magulong datos, pagsasama-sama ng mga sistema, at masugid na pagsuri kung ginagawa ba ng mga bagay ang dapat nilang gawin. Kung gusto mo ng one-line na bersyon: ginagawa nitong gumaganang AI system ang mga malabong problema na hindi gumuguho kapag dumating ang mga totoong gumagamit. Ang mas mahaba at medyo magulong pag-iisip - well, nasa ibaba na iyon. Uminom ng caffeine. ☕

Mga artikulong maaaring gusto mong basahin pagkatapos nito:

🔗 Mga kagamitang AI para sa mga inhinyero: Pagpapalakas ng kahusayan at inobasyon
Tuklasin ang mga makapangyarihang kagamitang AI na nagpapahusay sa produktibidad at pagkamalikhain ng inhenyeriya.

🔗 Papalitan ba ng AI ang mga software engineer?
Galugarin ang kinabukasan ng software engineering sa panahon ng automation.

🔗 Mga aplikasyon sa inhinyeriya ng mga industriyang nagbabago ng artipisyal na katalinuhan
Alamin kung paano hinuhubog ng AI ang mga prosesong pang-industriya at pinapalakas ang inobasyon.

🔗 Paano maging isang inhinyero ng AI
Hakbang-hakbang na gabay upang simulan ang iyong paglalakbay tungo sa isang karera sa AI engineering.

Ang mabilisang pagtalakay: kung ano talaga ang ginagawa ng isang AI engineer 💡

Sa pinakasimpleng antas, ang isang AI engineer ay nagdidisenyo, gumagawa, nagpapadala, at nagpapanatili ng mga sistema ng AI. Ang pang-araw-araw na gawain ay kadalasang kinabibilangan ng:

  • Pagsasalin ng mga malabong pangangailangan ng produkto o negosyo sa isang bagay na kayang tugunan ng mga modelo.

  • Pangongolekta, paglalagay ng label, paglilinis, at - hindi maiiwasan - muling pagsuri ng datos kapag nagsimula na itong mawala.

  • Pagpili at pagsasanay ng mga modelo, paghatol sa mga ito gamit ang mga tamang sukatan, at pagsusulat kung saan sila mabibigo.

  • Pagbabalot ng buong bagay sa mga pipeline ng MLOps para masubukan, ma-deploy, at maobserbahan ito.

  • Panoorin ito sa kalikasan: katumpakan, kaligtasan, pagiging patas... at pag-aayos bago ito masira.

Kung iniisip mo na "kaya software engineering ito kasama ang data science na may kaunting product thinking" - oo, ganoon talaga ang takbo nito.

Ano ang nagpapaiba sa magagaling na AI engineer sa iba ✅

Maaari mong malaman ang bawat papel sa arkitektura na inilathala simula noong 2017 at patuloy pa ring bumuo ng isang marupok na gulo. Ang mga taong umuunlad sa tungkuling ito ay karaniwang:

  • Mag-isip sa mga sistema. Nakikita nila ang buong loop: data in, decisions out, lahat ay masusubaybayan.

  • Huwag munang habulin ang mahika. Mga baseline at simpleng pagsusuri bago ang pagiging kumplikado ng pag-stack.

  • Gumamit ng feedback. Ang retraining at rollback ay hindi lamang mga dagdag, bahagi lamang ito ng disenyo.

  • Isulat ang mga bagay-bagay. Mga kompromiso, mga palagay, mga limitasyon - nakakabagot, pero may ginto rin naman sa bandang huli.

  • Seryosohin ang responsableng AI. Ang mga panganib ay hindi nawawala sa pamamagitan ng optimismo, ang mga ito ay naitala at pinamamahalaan.

Maikling kwento: Isang support team ang nagsimula sa isang hangal na mga patakaran + baseline ng pagkuha. Nagbigay ito sa kanila ng malinaw na mga pagsubok sa pagtanggap, kaya nang magpalit sila ng isang malaking modelo kalaunan, nagkaroon sila ng malinis na paghahambing - at isang madaling pagbabalik-tanaw kapag ito ay hindi gumana nang maayos.

Ang siklo ng buhay: magulo na realidad vs maayos na mga diagram 🔁

  1. Balangkasin ang problema. Tukuyin ang mga layunin, gawain, at kung ano ang hitsura ng "sapat na".

  2. Gawin ang paggiling ng datos. Linisin, lagyan ng label, hatiin, bersyon. Walang katapusang i-validate upang mahuli ang schema drift.

  3. Magmodelo ng mga eksperimento. Subukan ang simple, subukan ang mga baseline, ulitin, idokumento.

  4. Ipadala na. Mga pipeline ng CI/CD/CT, mga ligtas na pag-deploy, mga kanaryo, mga rollback.

  5. Manatiling nakabantay. Subaybayan ang katumpakan, latency, drift, pagiging patas, at mga resulta ng user. Pagkatapos ay magsanay muli.

Sa isang slide, mukhang maayos itong bilog. Sa pagsasagawa, parang paghahalungkat ng spaghetti gamit ang walis.

Responsableng AI kapag nagsimula na ang trabaho 🧭

Hindi ito tungkol sa magagandang slide deck. Ang mga inhinyero ay umaasa sa mga balangkas upang gawing totoo ang panganib:

  • Ang NIST AI RMF ay nagbibigay ng istruktura para sa pagtukoy, pagsukat, at paghawak ng mga panganib sa buong disenyo hanggang sa pag-deploy [1].

  • Ang mga Prinsipyo ng OECD ay mas kumikilos na parang isang kompas - malawak na mga alituntunin na sinusunod ng maraming organisasyon [2].

Maraming mga koponan din ang gumagawa ng sarili nilang mga checklist (mga pagsusuri sa privacy, mga human-in-loop gate) na naka-map sa mga lifecycle na ito.

Mga dokumentong hindi naman opsyonal: Mga Model Card at Datasheet 📝

Dalawang piraso ng papeles na pasasalamatan mo ang iyong sarili sa ibang pagkakataon:

  • Mga Model Card → ipinaliliwanag ang nilalayong paggamit, mga konteksto ng pagsusuri, at mga babala. Isinulat para masundan din ng mga taong may kinalaman sa produkto/legal na aspeto [3].

  • Mga Datasheet para sa mga Dataset → ipaliwanag kung bakit umiiral ang datos, kung ano ang laman nito, mga posibleng bias, at ligtas vs hindi ligtas na paggamit [4].

Tahimik kang babatiin ng future-you (at ng mga magiging kasamahan mo sa team) sa pagsulat ng mga ito.

Malalimang pagsusuri: mga pipeline ng data, mga kontrata, at pagbersyon 🧹📦

Nagiging magulo ang datos. Ang matatalinong inhinyero ng AI ay nagpapatupad ng mga kontrata, nag-iisyu ng mga tseke, at pinapanatiling nakatali ang mga bersyon sa code para makapag-rewind ka mamaya.

  • Pagpapatunay → i-kodipika ang iskema, mga saklaw, kasariwaan; awtomatikong bumuo ng mga dokumento.

  • Pag-bersyon → ihanay ang mga dataset at modelo gamit ang mga Git commit, para mayroon kang change log na talagang mapagkakatiwalaan mo.

Maliit na halimbawa: Isang retailer ang naglagay ng mga schema check in para harangan ang mga supplier feed na puno ng nulls. Pinigilan ng nag-iisang tripwire na iyon ang paulit-ulit na pagbaba sa recall@k bago pa mapansin ng mga customer.

Malalimang pagsisiyasat: pagpapadala at pagpapalawak 🚢

Ang pagpapatakbo ng isang modelo sa prod ay hindi lamang model.fit() . Kasama sa toolbelt dito ang:

  • Docker para sa pare-parehong packaging.

  • Mga Kubernete para sa orkestrasyon, pag-scale, at ligtas na paglulunsad.

  • Mga balangkas ng MLOps para sa mga kanaryo, A/B splits, outlier detection.

Sa likod ng kurtina, may mga health check, tracing, CPU vs GPU scheduling, at timeout tuning. Hindi ito kaakit-akit, talagang kailangan.

Malalimang pagsisiyasat: Mga sistemang GenAI at RAG 🧠📚

Ang mga sistemang generative ay may dala na namang isa pang kakaibang istilo - ang retrieval grounding.

  • Mga pag-embed + paghahanap ng vector para sa mga paghahanap ng pagkakatulad nang mabilis.

  • ng orkestrasyon hanggang sa pagkuha ng chain, paggamit ng tool, at post-processing.

Mga pagpipilian sa chunking, re-ranking, eval - ang maliliit na tawag na ito ang magpapasya kung kukuha ka ng isang mahirap gamiting chatbot o isang kapaki-pakinabang na co-pilot.

Mga Kasanayan at kagamitan: ano talaga ang nasa stack 🧰

Isang halo-halong kagamitan para sa klasikong ML at deep learning:

  • Mga Balangkas: PyTorch, TensorFlow, scikit-learn.

  • Mga Pipeline: Daloy ng hangin, atbp., para sa mga nakatakdang trabaho.

  • Produksyon: Docker, K8s, mga balangkas ng paghahatid.

  • Pagmamasid: mga drift monitor, mga latency tracker, mga pagsusuri ng pagiging patas.

Walang sinuman ang gumagamit ng lahat ng bagay . Ang sekreto ay ang pagkakaroon ng sapat na kaalaman sa buong siklo ng buhay upang makapagpaliwanag nang may katalinuhan.

Talahanayan ng mga kagamitan: kung ano talaga ang inaabot ng mga inhinyero 🧪

Kagamitan Madla Presyo Bakit ito madaling gamitin
PyTorch Mga mananaliksik, inhinyero Bukas na pinagmulan Flexible, Pythonic, malaking komunidad, mga pasadyang lambat.
TensorFlow Mga pangkat na nakatuon sa produkto Bukas na pinagmulan Lalim ng ecosystem, TF Serving at Lite para sa mga deploy.
scikit-learn Mga klasikong gumagamit ng ML Bukas na pinagmulan Magagandang baseline, maayos na API, at handa na ang preprocessing.
MLflow Mga pangkat na may maraming eksperimento Bukas na pinagmulan Pinapanatiling organisado ang mga pagpapatakbo, modelo, at artifact.
Daloy ng hangin Mga taga-pipeline Bukas na pinagmulan Sapat na ang mga DAG, pag-iiskedyul, at kakayahang maobserbahan.
Docker Sa madaling salita, lahat Libreng core Parehong kapaligiran (karamihan). Mas kaunti ang lumalaban sa mga "gumagana lang sa laptop ko".
Mga Kubernete Mga koponan na may mabibigat na imprastraktura Bukas na pinagmulan Autoscaling, mga rollout, kakayahan para sa enterprise-grade.
Modelo na nagseserbisyo sa mga K8 Mga gumagamit ng modelong K8s Bukas na pinagmulan Karaniwang paghahain, mga kawit na maaaring i-drift, maaaring i-scalable.
Mga library ng paghahanap ng vector Mga tagapagtayo ng RAG Bukas na pinagmulan Mabilis na pagkakatulad, madaling gamitin sa GPU.
Mga pinamamahalaang tindahan ng vector Mga pangkat ng RAG ng Enterprise Mga bayad na antas Mga serverless index, pag-filter, at malawakang pagiging maaasahan.

Oo, parang hindi pantay ang pagkakasulat ng mga parirala. Kadalasan, hindi pantay ang mga pagpipilian ng kagamitan.

Pagsukat ng tagumpay nang hindi nalulunod sa mga numero 📏

Ang mga sukatang mahalaga ay nakadepende sa konteksto, ngunit kadalasan ay pinaghalong:

  • Kalidad ng prediksyon: katumpakan, paggunita, F1, kalibrasyon.

  • Sistema + gumagamit: latency, p95/p99, pagtaas ng conversion, mga rate ng pagkumpleto.

  • Mga tagapagpahiwatig ng pagiging patas: pagkakapantay-pantay, magkakaibang epekto - maingat na ginamit [1][2].

May mga sukatan para ipakita ang mga kompromiso. Kung hindi, palitan ang mga ito.

Mga huwaran ng kolaborasyon: ito ay isang isport ng koponan 🧑🤝🧑

Ang mga inhinyero ng AI ay karaniwang nakaupo sa sangandaan ng:

  • Mga taong nakatuon sa produkto at larangan (kahulugan ng tagumpay, mga barandilya).

  • Mga inhinyero ng datos (mga mapagkukunan, iskema, SLA).

  • Seguridad/legal (pribasiya, pagsunod).

  • Disenyo/pananaliksik (pagsubok ng gumagamit, lalo na para sa GenAI).

  • Ops/SRE (mga pagsasanay sa oras ng operasyon at sunog).

Asahan na ang mga whiteboard na puno ng mga scribble at paminsan-minsang mainit na debate tungkol sa mga sukatan - mabuti naman ito para sa kalusugan.

Mga patibong: ang lubak ng teknikal na utang 🧨

Ang mga sistema ng ML ay umaakit ng mga nakatagong utang: mga gusot na config, mga marupok na dependency, mga nakalimutang glue script. Ang mga propesyonal ay nag-set up ng mga guardrail - mga pagsusuri sa datos, mga naka-type na config, mga rollback - bago pa lumaki ang latian. [5]

Mga tagapangalaga ng katinuan: mga kasanayang nakakatulong 📚

  • Magsimula sa maliit. Patunayan na gumagana ang pipeline bago gawing kumplikado ang mga modelo.

  • Mga pipeline ng MLOps. CI para sa data/models, CD para sa mga serbisyo, CT para sa retraining.

  • Mga checklist para sa responsableng AI. Naka-map sa iyong organisasyon, kasama ang mga dokumentong tulad ng Model Cards at Datasheets [1][3][4].

Mabilisang pag-uulit ng FAQ: sagot sa isang pangungusap 🥡

Ang mga inhinyero ng AI ay bumubuo ng mga end-to-end na sistema na kapaki-pakinabang, nasusubukan, nade-deploy, at medyo ligtas - habang ginagawang malinaw ang mga kompromiso para walang sinuman ang makaalam.

TL;DR 🎯

  • Kinukuha nila ang mga malabong problema → maaasahang mga sistema ng AI sa pamamagitan ng data work, pagmomodelo, MLOps, at pagsubaybay.

  • Ang pinakamabuti ay panatilihin itong simple muna, walang humpay na sumukat, at idokumento ang mga pagpapalagay.

  • Production AI = mga pipeline + mga prinsipyo (CI/CD/CT, pagiging patas kung kinakailangan, pag-iisip na may kinalaman sa panganib).

  • Mga kagamitan ay mga kagamitan lamang. Gamitin ang pinakamababang paraan na makakatulong sa iyo sa tren → riles → paglilingkod → pagmamasid.

Mga link ng sanggunian

  1. NIST AI RMF (1.0). Link

  2. Mga Prinsipyo ng OECD AI. Link

  3. Mga Model Card (Mitchell et al., 2019). Link

  4. Mga Datasheet para sa mga Dataset (Gebru et al., 2018/2021). Link

  5. Nakatagong Teknikal na Utang (Sculley et al., 2015). Link

Hanapin ang Pinakabagong AI sa Opisyal na Tindahan ng AI Assistant

Tungkol sa Amin

Balik sa blog