Oggi il mercato enterprise per l'intelligenza artificiale sta cambiando rapidamente. Da sperimentazioni a soluzioni operative, i sistemi AI si stanno evolvendo verso modelli dotati di autonomia, con protocolli aperti che sostituiscono API personalizzati. La capacità di operare in sicurezza con l'AI è una richiesta crescente.
Competenze tecniche fondamentali
Architettura di piattaforme AI e cloud
La progettazione di ambienti sicuri e scalabili, per il supporto ai carichi di lavoro AI, include la programmazione GPU, il controllo multinumero e la gestione degli accessi. Strumenti utilizzati includono AWS, Azure, Google Cloud, Kubernetes, e OpenShift.
Ingegneria dei dati preparati per AI
Questa area riguarda la cura e l’operatività di pipeline dati governate per il training e l'inferenza. Strumenti inclusi sono Databricks, Snowflake, Kafka e strumenti di osservabilità del dato aperti.
Agentic RAG e architettura avanzata di recupero conoscenze
I modelli di Retrieval Augmented Generation (RAG) si stanno evolvendo per utilizzare LLM come motori logici. Framework come GraphRAG si adoperano per ragionamenti tracciabili e audibili. Gli strumenti di supporto include servizi di vettorizzazione come Pincone e GraphRAG.
Competenze in sviluppo AI
Sviluppo basato su ML
Progettazione e implementazione di sistemi ML con pratiche ingegneristiche comprendono ottimizzazione di prestazioni e utilizzo di framework di deep learning.
Ingegneria del multi-agente AI e orchestrazione
Si tratta di progettare l’architettura operativa per agenti, inclusi strumenti, memoria e politiche. Framework popolari sono LangGraph, Hugging Face e AutoGen.
Ingegneria del contesto
Strutturazione delle informazioni da fornire agli agenti per il ciclo completo di interazioni. Strumenti di ottimizzazione token sono utili per gestire contesti dinamici in sistemi multi-agente.
Fine-tuning e adattamento modelli
Istituzioni di personalizzazione modelli richiedono tecniche come fine-tuning efficiente e valutazioni cicliche. Strumenti di valutazione come Hugging Face PEFT supportano questi processi.
Ingegneria di Prompts
Progettare richieste che producono risultati coerenti ma che non sostituiscano integrazione modelli o monitoraggio. Gli strumenti si concentrano su valutazione di promp e strumenti di sicurezza.
Competenze native in ingegneria software AI
Software sviluppato con supporto agente e AI
Creazione, validazione e orchestrazione di codice generato da AI. Strumenti supportano l'ingegneria del contesto per l'integrazione di sicurezza e design pattern.
Competenze operative e di gestione rischi
LLMOps e MLOps
Pratiche integrate e processi automatizzati per modello e promp, con enfasi su controllo di versione, rollbacks e governance.
Osservabilità AI, AIOps e gestione costi
Osservare e testare i sistemi AI in termini di qualità, costo per inferenza e rispetto standard. Strumenti di osservazione e dashboard costi sono essenziali.
Validazione e testing output e artefatti AI
Estendendo la qualità software a sistemi probabilistici, la copertura di scenari e test d'oro è fondamentale. Strumenti di QA integrati si applicano direttamente.