apa yang dilakukan insinyur AI?

Apa yang dilakukan Insinyur AI?

Pernah bertanya-tanya apa yang tersembunyi di balik istilah populer "Insinyur AI"? Saya juga. Dari luar, kedengarannya keren, tetapi kenyataannya, ini adalah pekerjaan desain yang seimbang, mengolah data yang berantakan, menyatukan sistem, dan secara obsesif memeriksa apakah semuanya berjalan sebagaimana mestinya. Jika Anda ingin versi singkatnya: mereka mengubah masalah yang samar menjadi sistem AI yang berfungsi dan tidak runtuh ketika pengguna sungguhan muncul. Versi yang lebih panjang dan sedikit lebih kacau - nah, itu di bawah. Ambil kafein. ☕

Artikel yang mungkin ingin Anda baca setelah ini:

🔗 Alat AI untuk insinyur: Meningkatkan efisiensi dan inovasi
Temukan alat AI canggih yang meningkatkan produktivitas dan kreativitas teknik.

🔗 Akankah insinyur perangkat lunak digantikan oleh AI?
Jelajahi masa depan rekayasa perangkat lunak di era otomatisasi.

🔗 Aplikasi rekayasa kecerdasan buatan yang mentransformasi berbagai industri
Pelajari bagaimana AI membentuk kembali proses industri dan mendorong inovasi.

🔗 Bagaimana cara menjadi seorang insinyur AI?
Panduan langkah demi langkah untuk memulai perjalanan Anda menuju karier di bidang teknik AI.

Kesimpulan: apa sebenarnya dilakukan oleh seorang insinyur AI 💡

Pada tingkat yang paling sederhana, seorang insinyur AI merancang, membangun, mengirimkan, dan memelihara sistem AI. Kegiatan sehari-harinya cenderung meliputi:

  • Menerjemahkan kebutuhan produk atau bisnis yang samar menjadi sesuatu yang benar-benar dapat ditangani oleh model.

  • Mengumpulkan, memberi label, membersihkan, dan - tak terelakkan - memeriksa ulang data saat data mulai menyimpang.

  • Memilih dan melatih model, menilainya dengan metrik yang tepat, dan menuliskan di mana mereka akan gagal.

  • Membungkus semuanya ke dalam jalur MLOps sehingga dapat diuji, disebarkan, dan diamati.

  • Mengamatinya di alam liar: akurasi, keamanan, keadilan… dan menyesuaikan sebelum tergelincir.

Jika Anda berpikir, "Jadi ini rekayasa perangkat lunak ditambah ilmu data dengan sedikit pemikiran produk" - ya, seperti itulah bentuknya.

Apa yang membedakan yang baik dari yang lain ✅

Anda bisa saja mengetahui setiap makalah arsitektur yang diterbitkan sejak 2017, tetapi tetap saja membangun kekacauan yang rapuh. Orang-orang yang berhasil dalam peran ini biasanya:

  • Berpikirlah dalam sistem. Mereka melihat keseluruhan siklusnya: data masuk, keputusan keluar, semuanya dapat dilacak.

  • Jangan mengejar keajaiban dulu. Lakukan baseline dan pemeriksaan sederhana sebelum menumpuk kompleksitas.

  • Berikan umpan balik. Pelatihan ulang dan pengembalian bukanlah tambahan, melainkan bagian dari desain.

  • Tuliskan semuanya. Kompromi, asumsi, batasan - membosankan, tapi berharga nanti.

  • Anggaplah AI yang bertanggung jawab dengan serius. Risiko tidak hilang dengan optimisme, melainkan dicatat dan dikelola.

Cerita pendek: Satu tim pendukung memulai dengan aturan dasar + pengambilan yang sederhana. Hal itu memberi mereka uji penerimaan yang jelas, sehingga ketika mereka mengganti model yang lebih besar nanti, mereka memiliki perbandingan yang bersih - dan solusi mudah jika terjadi kesalahan.

Siklus hidup: realitas yang berantakan vs diagram yang rapi 🔁

  1. Bingkai masalahnya. Tentukan tujuan, tugas, dan apa yang dimaksud dengan "cukup baik".

  2. Lakukan pemrosesan data. Bersihkan, beri label, pisahkan, dan buat versi. Validasi tanpa henti untuk mendeteksi penyimpangan skema.

  3. Eksperimen model. Coba yang sederhana, uji baseline, ulangi, dokumentasikan.

  4. Kirimkan. Jalur CI/CD/CT, penerapan yang aman, canary, rollback.

  5. Awasi terus. Pantau akurasi, latensi, penyimpangan, kewajaran, dan hasil pengguna. Lalu latih ulang.

Di slide, ini tampak seperti lingkaran yang rapi. Dalam praktiknya, ini lebih seperti menyulap spageti dengan sapu.

AI yang bertanggung jawab saat karet menyentuh jalan 🧭

Ini bukan tentang slide yang cantik. Para insinyur mengandalkan kerangka kerja untuk mewujudkan risiko:

  • NIST AI RMF memberikan struktur untuk mendeteksi, mengukur, dan menangani risiko dari desain hingga penerapan [1].

  • Prinsip -prinsip OECD bertindak lebih seperti kompas - pedoman luas yang dianut banyak organisasi [2].

Banyak tim juga membuat daftar periksa mereka sendiri (tinjauan privasi, gerbang yang melibatkan manusia) yang dipetakan ke siklus hidup ini.

Dokumen yang tidak terasa opsional: Kartu Model & Lembar Data 📝

Dua lembar dokumen yang nantinya akan Anda syukuri:

  • Kartu Model → menjelaskan tujuan penggunaan, konteks evaluasi, dan peringatan. Ditulis agar orang-orang yang berkecimpung di bidang produk/hukum juga dapat memahaminya [3].

  • Lembar Data untuk Kumpulan Data → menjelaskan mengapa data tersebut ada, apa isinya, kemungkinan bias, dan penggunaan yang aman vs tidak aman [4].

Anda di masa mendatang (dan calon rekan setim Anda) akan diam-diam memberi tepuk tangan kepada Anda karena telah menuliskannya.

Penyelaman mendalam: jalur data, kontrak, dan versi 🧹📦

Data menjadi tak terkendali. Insinyur AI yang cerdas menegakkan kontrak, membuat cek, dan menyimpan versi yang terikat dengan kode agar Anda dapat memutarnya kembali nanti.

  • Validasi → kodifikasi skema, rentang, kesegaran; buat dokumen secara otomatis.

  • Pembuatan versi → menyelaraskan kumpulan data dan model dengan komitmen Git, sehingga Anda memiliki log perubahan yang benar-benar dapat dipercaya.

Contoh kecil: Seorang peritel menyelipkan pemeriksaan skema untuk memblokir umpan pemasok yang penuh dengan null. Tripwire tunggal itu menghentikan penurunan berulang dalam recall@k sebelum pelanggan menyadarinya.

Penyelaman mendalam: pengiriman dan penskalaan 🚢

Menjalankan model di prod bukan hanya model.fit() . Toolbelt di sini meliputi:

  • Docker untuk pengemasan yang konsisten.

  • Kubernetes untuk orkestrasi, penskalaan, dan peluncuran yang aman.

  • Kerangka kerja MLOps untuk burung kenari, pemisahan A/B, deteksi outlier.

Di balik layar, ada pemeriksaan kesehatan, pelacakan, penjadwalan CPU vs. GPU, dan penyetelan batas waktu. Tidak glamor, tapi mutlak diperlukan.

Penyelaman mendalam: Sistem GenAI & RAG 🧠📚

Sistem generatif membawa perubahan lain - landasan pengambilan kembali.

  • Penanaman + pencarian vektor untuk pencarian kesamaan dengan cepat.

  • orkestrasi untuk pengambilan berantai, penggunaan alat, pasca-pemrosesan.

Pilihan dalam chunking, re-ranking, eval - panggilan-panggilan kecil ini menentukan apakah Anda mendapatkan chatbot yang kikuk atau co-pilot yang berguna.

Keterampilan & alat: apa yang sebenarnya ada di tumpukan 🧰

Campuran perlengkapan ML klasik dan pembelajaran mendalam:

  • Kerangka kerja: PyTorch, TensorFlow, scikit-learn.

  • Saluran pipa: Aliran udara, dll., untuk pekerjaan terjadwal.

  • Produksi: Docker, K8s, kerangka kerja penyajian.

  • Observabilitas: monitor penyimpangan, pelacak latensi, pemeriksaan kewajaran.

Tidak ada yang menggunakan segalanya . Kuncinya adalah mengetahui cukup banyak informasi di sepanjang siklus hidup untuk berpikir secara masuk akal.

Tabel alat: apa yang benar-benar dicari para insinyur 🧪

Alat Hadirin Harga Mengapa ini berguna
PyTorch Peneliti, insinyur Sumber terbuka Fleksibel, pythonic, komunitas besar, jaringan khusus.
TensorFlow Tim yang berfokus pada produk Sumber terbuka Kedalaman ekosistem, TF Serving & Lite untuk penerapan.
scikit-learn Pengguna ML klasik Sumber terbuka Baseline yang hebat, API yang rapi, praproses yang sudah terintegrasi.
aliran ML Tim dengan banyak eksperimen Sumber terbuka Menjaga agar proses, model, dan artefak tetap terorganisir.
Aliran udara Orang-orang pipa Sumber terbuka DAG, penjadwalan, observabilitas cukup baik.
Buruh pelabuhan Pada dasarnya semua orang Inti gratis Lingkungan yang sama (kebanyakan). Lebih sedikit pertengkaran "hanya berfungsi di laptop saya".
Kubernetes Tim yang memiliki infrastruktur yang kuat Sumber terbuka Penskalaan otomatis, peluncuran, kekuatan tingkat perusahaan.
Model yang melayani di K8s Pengguna model K8s Sumber terbuka Penyajian standar, kait pengait, dapat diskalakan.
Perpustakaan pencarian vektor Pembangun RAG Sumber terbuka Kesamaan cepat, ramah GPU.
Toko vektor terkelola Tim RAG perusahaan Tingkatan berbayar Indeks tanpa server, penyaringan, keandalan dalam skala besar.

Ya, susunan katanya terasa tidak konsisten. Pilihan alatnya biasanya memang begitu.

Mengukur kesuksesan tanpa tenggelam dalam angka 📏

Metrik yang penting bergantung pada konteks, tetapi biasanya merupakan campuran dari:

  • Kualitas prediksi: presisi, penarikan kembali, F1, kalibrasi.

  • Sistem + pengguna: latensi, p95/p99, peningkatan konversi, rasio penyelesaian.

  • Indikator keadilan: paritas, dampak yang berbeda - digunakan dengan hati-hati [1][2].

Metrik ada untuk menunjukkan tradeoff. Jika tidak, tukar saja.

Pola kolaborasi: ini adalah olahraga tim 🧑🤝🧑

Insinyur AI biasanya berada di persimpangan antara:

  • Orang-orang yang berkecimpung di bidang produk & domain (mendefinisikan kesuksesan, batasan).

  • Insinyur data (sumber, skema, SLA).

  • Keamanan/hukum (privasi, kepatuhan).

  • Desain/penelitian (pengujian pengguna, khususnya untuk GenAI).

  • Ops/SRE (waktu aktif dan latihan kebakaran).

Harapkan papan tulis penuh coretan dan perdebatan metrik yang panas sesekali - itu sehat.

Perangkap: rawa utang teknis 🧨

Sistem pembelajaran mesin (ML) menarik utang tersembunyi: konfigurasi yang rumit, dependensi yang rapuh, dan skrip lem yang terlupakan. Para profesional menyiapkan pagar pembatas - uji data, konfigurasi yang diketik, dan rollback - sebelum rawa berkembang. [5]

Penjaga kewarasan: praktik yang membantu 📚

  • Mulailah dari yang kecil. Buktikan bahwa alur kerja berfungsi sebelum memperumit model.

  • Alur kerja MLOps. CI untuk data/model, CD untuk layanan, CT untuk pelatihan ulang.

  • Daftar periksa AI yang bertanggung jawab. Dipetakan ke organisasi Anda, dengan dokumen seperti Kartu Model & Lembar Data [1][3][4].

FAQ singkat yang diulang: jawaban satu kalimat 🥡

Insinyur AI membangun sistem menyeluruh yang berguna, dapat diuji, dapat diterapkan, dan cukup aman - sembari membuat pertimbangan yang jelas sehingga tidak ada seorang pun yang tidak tahu.

Ringkasan singkat 🎯

  • Mereka mengambil masalah yang tidak jelas → sistem AI yang dapat diandalkan melalui kerja data, pemodelan, MLOps, pemantauan.

  • Yang terbaik adalah tetap sederhana terlebih dahulu, mengukur tanpa henti, dan mendokumentasikan asumsi.

  • AI Produksi = jalur + prinsip (CI/CD/CT, keadilan bila diperlukan, pemikiran risiko terintegrasi).

  • Peralatan hanyalah peralatan. Gunakan peralatan minimum yang membantu Anda melewati proses melatih → melacak → melayani → mengamati.

Tautan referensi

  1. NIST AI RMF (1.0). Tautan

  2. Prinsip-prinsip AI OECD. Tautan

  3. Kartu Model (Mitchell dkk., 2019). Tautan

  4. Lembar Data untuk Set Data (Gebru dkk., 2018/2021). Tautan

  5. Utang Teknis Tersembunyi (Sculley dkk., 2015). Tautan

Temukan AI Terbaru di Toko Asisten AI Resmi

Tentang Kami

Kembali ke blog