«مهندس هوش مصنوعی» در حال تبدیل شدن به یکی از بدفهمیده‌ترین(اصطلاح بهتر پیدا نکردم:)) عناوین شغلی در دنیای فناوری است.🔍وقتی مردم این عنوان را می‌شنوند، تصور می‌کنند منظور کسی است که مدل‌های زبانی بزرگ را از صفر آموزش می‌دهد.🔑اما واقعیت چیست؟حداقل 4 نقش متفاوت زیر این عنوان قرار می‌گیرند که کاملاً با هم فرق دارند:1_مهندس یادگیری ماشین / مهندس مدل🔬 ML / Model Engineer✔️پیش‌آموزش (Pre-training)✔️فاین‌تیون (Fine-tuning)✔️رویکرد RLHF (یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی)✔️ ارزیابی مدل‌ها (Evals) این افراد مستقیماً با وزن‌های مدل کار می‌کنند.این نقش از همه به حوزه تحقیق نزدیک‌تر است. نیازمند ریاضیات عمیق، CUDA و دانش سیستم های توزیع شده است. 2_مهندس استنتاج Inference engineerمدل آموزش دیده است. حالا سؤال این است:چطور آن را برای 10 میلیون کاربر با تأخیر کم و هزینه پایین سرویس‌دهی کنیم؟وظایف اصلی:✔️رویکرد Quantization (کوانتیزه‌سازی)✔️رویکرد Speculative Decodingبهینه‌سازی KV-Cache✔️کرنل‌های سفارشی GPUاین نقش تخصصی و بسیار اثرگذار است که تا 3 سال پیش تقریباً وجود نداشت.🏗️ مهندس زیرساخت هوش مصنوعی / MLOpsوظایف:✔️مدیریت کلاسترهای GPU✔️پایپ‌لاین استقرار مدل✔️مقیاس‌پذیری خودکار زیرساخت سرویس‌دهی✔️مانیتورینگ هزینه‌ها✔️فرآیند CI/CD برای پروژه‌های MLاین همان نقش «چراغ‌ها را روشن نگه دار» است؛ نقشی که باعث می‌شود همه بخش‌های دیگر کار کنند.🛠️ مهندس اپلیکیشن LLMمحصولاتی را بر پایه مدل‌ها و از طریق APIها می‌سازد.حوزه‌های کاری:🔺پایپ‌لاین‌های RAG🔺ورک‌فلوهای Agentic🔺استفاده از ابزارها (Tool Use)🔺طراحی پرامپت🔺ارزیابی رفتار اپلیکیشناین نقش معمولاً هیچ کاری با وزن‌های مدل یا زیرساخت GPU ندارد.حقیقت ناراحت‌کننده این است:بیشتر آگهی‌های شغلی با عنوان AI Engineer در واقع به دنبال دسته چهارم هستند.اما بیشتر داوطلبان (و حتی مدیران استخدام) فکر می‌کنند منظور دسته اول است.اگر در حال استخدام هستید:دقیق مشخص کنید کدام نوع مهندس هوش مصنوعی را می‌خواهید.منبع مطالب تحلیل داده، هوش مصنوعی، هوش تجاری و یادگیری ماشینارتباط با ادمین در بله ‎@minaDataScienceشناسه کانال در بله @ai_with_mina