Professioni in ascesa: specialisti di intelligenze artificiali

Secondo la maggior parte degli analisti economici e di tecnologia le intelligenze artificiali (AI) nel prossimo futuro saranno sempre più presenti nella nostra vita. Di più, la crescita economica potrà essere strettamente correlata all’impiego massivo delle AI in moltissimi campi, dai trasporti alla gestione della produzione, dalla sanità alla prevenzione dei rischi naturali.
Ma chi studia e si occupa di sviluppare intelligenze artificiali che possano poi trovare una concreta applicazione nella realtà? Si tratta di figure professionali particolari, informatici, ingegneri, matematici e ancora specialisti software, ricercatori statistici con forti competenze informatiche. Secondo il New York Times questi professionisti sono ancora molto pochi in tutto il mondo e le aziende sono disposte a sborsare cifre esorbitanti pur di portarli a lavorare con loro o tenerseli stretti se già li hanno in organico. Lavorano in team che si occupano di tutto, dalla ricerca alla fase di progettazione a quella di sviluppo, fino all’applicazione su larga scala dei progetti.
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Chi sono gli specialisti di intelligenze artificiali

Quali sono le skills che deve possedere un machine learning engineer? Che cosa deve “saper fare” un ingegnere di sistemi distribuiti? La codifica delle professioni in ambito AI non è ancora terminata, anche se si può stilare un elenco di competenze non possono mancare a chi vuole lavorare in questo settore. Soprattutto è possibile individuare tra gli specialisti di intelligenze artificiali almeno quattro figure professionali indispensabili per la realizzazione dei progetti in questo settore.

Machine learning engineer

I machine learning engineer sono i tecnici che studiano l’apprendimento automatico: sono figure centrali in ogni progetti di intelligenza artificiale. Si tratta di figure che possiedono esperienza con i dati e competenze matematiche, conoscono la ricerca applicata e la programmazione “heavy-duty”. Si occupano di gestire la parte operativa dei progetti di machine learning e sono responsabili della gestione dell’infrastruttura e delle pipeline di dati necessarie per portarli in produzione. Saper maneggiare i dati e saperli codificare: i machine learning engineer sono i cervelli senza cui le macchine non diventeranno mai intelligenti.

Data scientists

Non abbiamo tradotto il termine perché si tratta di figure a metà tra il matematico, lo statistico ed il programmatore informatico. I data scientists lavorano in supporto ai machine learning engineers, e sono altrettanto indispensabili per rendere operativi i progetti di AI. Generalmente non lavorano sulla parte di produzione, ma operano nella convalidazione di modelli e nella risoluzione di problemi e bug di progettazione correlati alla programmazione. Insomma, non lavorano sui software bensì sugli algoritmi che stanno alla base del loro funzionamento. Nel processo di sviluppo di algoritmi e nell’analisi, i data scientists svolgono il compito cruciale di raccogliere, pulire e preparare correttamente i dati che possono essere la parte più lunga del loro lavoro. Chi fa questo lavoro di norma è un ricercatore in matematica, oppure in statistica, ma ha un forte background di informatica e persino di fisica.

Ricercatori e tecnici di ricerca applicata

Nel mondo delle intelligenze artificiali i ricercatori rappresentano uno degli anelli più importanti del sistema. Sperimentano nuovi approcci, basandosi su nuovi algoritmi messi a punto dai data scientists. Sono figure che arrivano prevalentemente dal mondo accademico, più concentrate sulla scoperta scientifica pura e meno interessate a perseguire applicazioni industriali delle loro scoperte. Quest’ultimo aspetto è invece trattato dai tecnici di ricerca applicata, figure di ricercatori che provengono spesso dal mondo delle azienda. In entrambi i casi queste figure professionali devono possedere un forte background matematico e  informatico e devono essere in grado di approfondire gli studi sulle AI sia per quanto concerne l’analisi dei dati, sia lato sviluppo software e codice.

Ingegneri di sistemi distribuiti

Gli ingegneri di sistemi distribuiti nello sviluppo delle Intelligenze Artificiali ricoprono un ruolo di supporto incentrato sulla gestione delle sfide associate a grandi insiemi di dati e problemi di scala distribuita. Fred Sadaghiani, CTO presso la società di machine laerning Sift Science, descrive la posizione come critica. «Hai bisogno di persone che capiscano come costruire un sistema distribuito – ha dichiarato a Forbes.com – Sono incredibilmente importanti nell’aiutare a gestire e produrre questi sistemi».
Tutte queste figure non possono mancare ad un team che voglia costruire un progetto di machine learning basato su Intelligenze Artificiali. La domanda di queste professionalità è in forte crescita, non solo oltreoceano. In Italia si iniziano ad intravedere segnali di vitalità dal mercato del lavoro di questi profili: facendo qualche ricerca sui principali motori di ricerca di annunci abbiamo scoperto che in questo momento le offerte di lavoro per specialisti di intelligenze artificiali sono alcune centinaia, in tutti i settori da quello industriale a quello informatico.
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