Определяет задачу ИИ
Уточняет назначение функции, данные и способ оценки результата.
AI разработчик
AI разработчик создаёт приложения или компоненты, использующие методы искусственного интеллекта для конкретной задачи.
Навыки специалиста
Связанные с профессией навыки помогают разобраться в отдельных рабочих задачах. Состав зависит от специализации и контекста работы.
Практические навыки
Что делает специалист
Создаёт решение
Интегрирует или разрабатывает модель и реализует взаимодействие с приложением.
Проверяет ограничения
Анализирует ошибки, безопасность данных и работу решения на тестовых примерах.
Источники: O*NET: Data Scientists ↗ и NIST: AI Risk Management Framework ↗. O*NET описывает специалистов по данным в США в целом; рамка NIST добровольна и не определяет отдельную должность.
Этапы освоения профессии
Программирование и данные
Изучите базовую обработку данных и устройство выбранного приложения.
Учебная функция
Создайте ограниченный пример использования модели на открытых или вымышленных данных.
Оценка
Подготовьте проверочные примеры и опишите, где результат модели требует проверки человеком.
Это редакционный маршрут, а не обязательный стандарт или обещание трудоустройства. Документация и самостоятельная практика также подходят для освоения навыков.
Курсы для профессии «AI разработчик»
На KURSEZ пока не добавлены страницы курсов по этой профессии. Когда они появятся, здесь можно будет изучить и сравнить программы.
Что важно знать о профессии «AI разработчик» перед выбором
AI-разработчик создаёт программные функции, использующие методы искусственного интеллекта. В зависимости от проекта он может подключать готовую модель, работать с данными или участвовать в разработке и внедрении собственного решения.
Специалист уточняет задачу и критерии результата, реализует интеграцию и проверяет ошибки и ограничения системы. Развитие может быть связано с инженерией приложений, моделями машинного обучения, качеством данных или надёжностью и безопасностью ИИ.
При выборе курса уточните, какие модели и инструменты используются, нужны ли программирование и математика, и как оцениваются результаты. Обратите внимание на защиту данных, ограничения моделей и наличие проектной работы с обратной связью.