AI Engineer का पद एक जाल है
AI Engineer का पद लोकप्रिय है। यह एक जाल भी है।
कई लोग पूरे विभागों को बदलने के लिए स्वायत्त एजेंट (autonomous agents) बनाने की कोशिश करते हैं। वे तब विफल हो जाते हैं जब AI एक साधारण फ़ाइल को भी पार्स (parse) नहीं कर पाता।
सफल होने के लिए आपको दो विशिष्ट कौशलों की आवश्यकता है:
- डेटा विश्लेषण (Data Analysis): यह आपको इस बारे में ईमानदार रखता है कि आपका डेटा क्या दिखाता है।
- AI इंजीनियरिंग (AI Engineering): यह आपको कार्यों को स्केल करने और उन्हें ऑटोमेट करने में मदद करती है।
यदि आपका कॉर्पोरेट डेटा अस्त-व्यस्त है, तो बेहतरीन मॉडल भी विफल हो जाएंगे। मूल्य (value) बनाने के लिए आपको इन दोनों कौशलों को जोड़ना होगा।
एक Forward Deployed AI Engineer चीज़ों को अलग तरह से करता है। वे प्रॉम्प्ट्स (prompts) को ठीक करने के लिए किसी अंधेरे कमरे में नहीं बैठते। वे इंसानों से बात करते हैं।
वे वास्तविक समस्याओं को हल करने के लिए फील्ड में जाते हैं।
एक Forward Deployed AI Engineer:
- अस्त-व्यस्त और खंडित डेटा सिस्टम का ऑडिट करता है।
- गणित को व्यावसायिक मूल्य (business value) से जोड़ता है।
- पैरामीटर काउंट के पीछे भागने के बजाय सप्लाई चेन की बाधाओं (bottlenecks) को ठीक करता है।
वे ऐसी चीज़ें बनाते हैं जो अगले हफ्ते काम करती हैं। वे एक दशक का इंतज़ार नहीं करते।
यदि आप केवल APIs के चारों ओर साधारण रैपर्स (wrappers) बनाते हैं, तो आपका व्यवसाय विफल हो जाएगा।
यदि आप डेटा को समझते हैं, AI ऑर्केस्ट्रेशन (AI orchestration) में महारत हासिल करते हैं, और इसे जटिल वातावरण में तैनात (deploy) करते हैं, तो आप दुर्लभ हैं।
हाइप (hype) के पीछे भागना बंद करें। अपने सामने मौजूद गैर-आकर्षक डेटा समस्याओं को हल करें। असली मूल्य वहीं है।
स्रोत: https://dev.to/gabriel_preite/the-ai-engineer-title-is-officially-a-vibe-2gfn
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