- AIプロジェクトで求められる適切な才能を雇用または割り当てることが難しい
- AIチームの構成はプロジェクトによって異なり、AIエンジニアやデータサイエンティストなどの役割が一般的
- AIエンジニアはMLモデルを現実世界で動作させることに焦点を当て、データサイエンティストとは異なるタスクを担当
- データサイエンティストはデータの収集、クリーニング、モデル構築、結果の伝達などに重点を置く
AIエンジニアとデータサイエンティストの役割は異なるが、共通の基盤を共有している。AIエンジニアは既存のモデルを扱い、データサイエンティストはモデルの構築に関与する。それぞれの役割は重要であり、AIプロジェクトでの成功には両方の専門知識が必要である。
記事を読んだ感想: AIの分野において、AIエンジニアとデータサイエンティストは、それぞれ異なる役割を果たしており、プロジェクトの成功には両方の専門知識が必要であることが理解できた。AI技術の進化に伴い、役割の定義が明確化されることが期待されるが、現時点では両者の役割は企業やプロジェクトによって異なるため、適切な人材配置が重要であると感じた。