 |
Negli ultimi anni l’Intelligenza Artificiale è passata dai laboratori di ricerca ai prodotti che usiamo ogni giorno. Dietro questa trasformazione c’è una figura chiave: l’AI Engineer.
Non è solo un programmatore, né solo un data scientist: è il professionista che progetta, sviluppa e porta in produzione sistemi di Intelligenza Artificiale funzionanti e scalabili.
In questo articolo vedremo:
- chi è davvero un AI Engineer
- quali attività svolge nel quotidiano
- quali competenze servono
- un percorso pratico per diventarlo
Chi è un AI Engineer
Un AI Engineer è un ingegnere del software specializzato nella costruzione di sistemi basati su AI e Machine Learning. Il suo obiettivo non è solo “far funzionare un modello”, ma integrarlo in applicazioni reali, affidabili, sicure e utilizzabili da utenti o aziende.
In altre parole:
- il ricercatore AI scopre nuovi algoritmi
- il data scientist analizza dati e crea modelli
- l’AI Engineer trasforma tutto questo in prodotti concreti
È una figura fortemente orientata all’esecuzione e al business impact.
Cosa fa un AI Engineer: attività principali
Le attività possono variare in base all’azienda, ma in genere includono:
1. Progettazione di soluzioni AI
- Analizzare un problema reale (es. automatizzare un processo, migliorare un servizio)
- Capire se e come l’AI può essere utile
- Scegliere l’approccio giusto (ML classico, deep learning, LLM, computer vision, NLP)
2. Sviluppo e training dei modelli
- Preparare e pulire i dati
- Selezionare algoritmi e architetture
- Addestrare, validare e ottimizzare i modelli
- Valutare prestazioni, bias e limiti
3. Integrazione nei sistemi software
- Esporre i modelli tramite API
- Integrarli in backend, app web o mobile
- Ottimizzare latenza, costi e consumo di risorse
4. Messa in produzione (MLOps)
- Versionamento dei modelli
- Monitoraggio delle prestazioni nel tempo
- Gestione del retraining
- Debug di problemi in produzione
5. Collaborazione con altri team
- Lavorare con product manager, designer e stakeholder
- Tradurre esigenze di business in soluzioni tecniche
- Spiegare limiti e potenzialità dell’AI in modo chiaro
Competenze chiave di un AI Engineer
Diventare AI Engineer richiede un mix di competenze tecniche, ingegneristiche e di pensiero critico.
1. Programmazione
Fondamentale:
- Python (linguaggio principale)
- Buona conoscenza di strutture dati e algoritmi
- Familiarità con codice pulito, testing e debugging
Spesso utili:
- SQL
- JavaScript o altri linguaggi backend
2. Machine Learning e Deep Learning
- Concetti base: supervised / unsupervised learning
- Algoritmi classici (regressione, alberi, clustering)
- Reti neurali, CNN, RNN, Transformer
- Framework come PyTorch o TensorFlow
3. Dati
- Data preprocessing e feature engineering
- Comprensione delle metriche di valutazione
- Sensibilità a qualità, bias e distribuzione dei dati
4. Software Engineering
- Git e versionamento del codice
- API e microservizi
- Testing, logging, gestione degli errori
- Architetture scalabili
5. Cloud e MLOps
- AWS, GCP o Azure
- Docker e containerizzazione
- Pipeline di training e deployment
- Monitoraggio dei modelli
6. Pensiero critico ed etico
- Capire quando non usare l’AI
- Valutare rischi, limiti e impatti
- Attenzione a privacy, sicurezza e fairness
Come diventare AI Engineer: un percorso pratico
Non esiste un’unica strada, ma questo è un percorso realistico e sostenibile.
1. Costruisci solide basi
- Programmazione (Python prima di tutto)
- Matematica applicata: algebra lineare, probabilità, statistica
- Fondamenti di informatica e sistemi
2. Studia Machine Learning in modo applicativo
- Parti dai concetti, non solo dalle librerie
- Implementa modelli semplici da zero
- NOTA: Creare nuovi algoritmi è compito dei ricercatori. L’AI Engineer non inventa modelli da zero, ma comprende quelli esistenti, li adatta al problema e li porta in produzione. Quale modo miglio di comprendere se non implementare? 🙂
- Capisci perché un modello funziona (o fallisce)
3. Fai progetti reali
Questa è la parte più importante.
- Progetti end-to-end (dal dato all’app)
- Usa dataset reali
- Pubblica il codice (GitHub)
- Scrivi brevi spiegazioni delle scelte fatte
Meglio 3 progetti ben fatti che 20 tutorial copiati.
4. Impara a portare modelli in produzione
- Crea API per i tuoi modelli
- Usa Docker
- Simula un ambiente reale
- Affronta problemi di performance e costi
Qui avviene il vero salto da “studente” a “engineer”.
5. Specializzati (opzionale ma potente)
Dopo le basi puoi focalizzarti su:
- NLP e LLM
- Computer Vision
- Recommender systems
- AI per il business o l’industria
La specializzazione aumenta molto il valore sul mercato.
6. Costruisci un profilo professionale credibile
- GitHub curato
- Portfolio di progetti
- Articoli o post tecnici (anche brevi)
- Networking e community
Cosa aspettarsi davvero dal ruolo
Essere AI Engineer non significa solo lavorare con modelli “magici”. Significa anche:
- gestire dati sporchi
- fare compromessi tecnici
- spiegare limiti a chi si aspetta miracoli
- migliorare sistemi un po’ alla volta
Ma significa anche:
- lavorare su tecnologie all’avanguardia
- avere un impatto concreto
- imparare continuamente
- essere molto richiesti nel mercato del lavoro
Conclusione
Diventare AI Engineer richiede impegno, studio e pratica, ma è un percorso accessibile a chi è disposto a costruire competenze solide e applicarle a problemi reali.
La chiave non è sapere tutto sull’AI, ma saperla usare bene, con mentalità ingegneristica e orientamento al risultato.
Se il tuo obiettivo è creare soluzioni che funzionano davvero, l’AI Engineer è un ruolo che vale la pena esplorare.
Follow me #techelopment
Official site: www.techelopment.it
facebook: Techelopment
instagram: @techelopment
X: techelopment
Bluesky: @techelopment
telegram: @techelopment_channel
whatsapp: Techelopment
youtube: @techelopment
