- データと人工知能（AI）は、多くの産業を再構築しており、AIエンジニアはデータとビジネス成果の間のギャップを埋める。
- AIエンジニアは、研究者が開発したAIモデルを最適化し、組織に特定のビジネスニーズを満たすように展開する。
- AIエンジニアは、ステークホルダーや利益者からの要望や目標を収集し、それらを共通性と特化した機能を持つAIソリューションの要件に変える。
- AIエンジニアは、データエンジニアリング、アルゴリズム開発、システム設計に深い専門知識を持ち、AI技術をビジネス成果に変換するのに重要。
- AIモデルは、データ品質やデータへのアクセスに依存し、不適切なデータは成果の成功を阻害する可能性がある。
AIエンジニアリングは、ビジネス成果へのデータ駆動型AIテクノロジーの翻訳に重要であり、技術的専門知識とビジネス理解の組み合わせが必要です。産業はAIエンジニアのスキルを高く評価し、AIエンジニアは課題を克服し、キャリアをさらに発展させることができます。
元記事: https://thenewstack.io/ai-engineering-level-up-your-it-career/