L’AI sta ridefinendo il panorama professionale a una velocità senza precedenti. Una rivoluzione che, secondo il World Economic Forum, trasformerà – entro la fine del 2025 oltre la metà delle professioni esistenti e provocherà una crescita esponenziale di figure altamente specializzate in data science e machine learning.
Secondo i dati elaborati da Data Masters, oltre l’80% delle aziende italiane prevede di integrare soluzioni di AI generativa entro il 2025. Tuttavia, questa intenzione si scontra con una realtà molto dura: più della metà delle imprese dichiara di non avere ancora le competenze necessarie per implementare e gestire efficacemente queste tecnologie.
Di cosa si occupa un Machine Learning Engineer?
Un Machine Learning Engineer è un professionista specializzato nello sviluppo e nell’implementazione di sistemi di apprendimento automatico. Crea algoritmi che permettono alle macchine di apprendere dai dati, di interpretare/analizzare grandi quantità di informazioni per migliorare le prestazioni e di prendere decisioni ponderate.
Un Deep Learning Engineer, invece, progetta e implementa modelli di deep learning in grado di utilizzare le reti per elaborare grandi quantità di dati e risolvere problemi complessi come il riconoscimento di immagini, la traduzione automatica o l’analisi del linguaggio naturale.
Di cosa si occupa il Data Engineer?
Il Data Engineer si occupa di progettare, costruire, mantenere e ottimizzare i sistemi di dati che permettono alle aziende di raccogliere, elaborare e analizzare informazioni. Si tratta di un lavoro fondamentale per garantire che i dati siano disponibili, accessibili, affidabili e pronti
per essere utilizzati. Il Prompt Engineer, infine, progetta e ottimizza istruzioni (prompt) per guidare modelli di AI, in particolare modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), verso la produzione di risposte desiderate. Crea, in altre parole, roadmaps per l’Intelligenza Artificiale, fornendo contesto, istruzioni ed esempi per ottenere risultati specifici e di valore.
