مهندس هوش مصنوعی؛ شغل طلایی دنیای فردا

مقدمه

تحولات دنیای نرم‌افزار با ظهور ChatGPT شتابی بی‌سابقه گرفته است. هر ماه مدل‌های هوش مصنوعی جدید، ابزارهای تازه، APIهای متنوع و حتی عنوان‌های شغلی نو وارد بازار می‌شوند. یکی از مهم‌ترین و جذاب‌ترین این عنوان‌ها، مهندس هوش مصنوعی (AI Engineer) است؛ نقشی که امروز در بسیاری از آگهی‌های استخدامی دیده می‌شود و آینده مشاغل حوزه فناوری را متحول خواهد کرد. اما مهندس هوش مصنوعی دقیقاً چه کاری انجام می‌دهد و چه تفاوتی با مهندس یادگیری ماشین (ML Engineer) دارد؟

مهندس هوش مصنوعی در برابر مهندس یادگیری ماشین

مهندس یادگیری ماشین وظیفه طراحی، ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری ماشین را بر عهده دارد. این نقش بیشتر بر پایه ریاضی، الگوریتم‌ها و پژوهش متمرکز است: از پاک‌سازی داده و تنظیم معماری‌ها گرفته تا بهینه‌سازی فرآیندهای آموزش.

اما مهندس هوش مصنوعی وظیفه‌ای متفاوت دارد. او به جای ساخت مدل از صفر، از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده – به‌ویژه مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) – برای ساخت اپلیکیشن‌های هوشمندتر استفاده می‌کند. هدف او استفاده از مدل‌ها و ادغام آن‌ها در نرم‌افزارهای واقعی است، نه حل معادلات پیچیده ریاضی. این نقش شباهت زیادی به استفاده از پایگاه داده دارد: همان‌طور که یک مهندس نرم‌افزار لزوماً نمی‌داند MySQL درون خود چگونه کار می‌کند، ولی می‌داند چگونه کوئری بزند و محصولی قابل‌اعتماد بسازد؛ مهندس هوش مصنوعی نیز باید بیاموزد چطور از مدل‌های هوشمند برای حل مسائل واقعی استفاده کند.

نمونه‌های کاربردی از مهندسی هوش مصنوعی

امروز شرکت‌های مختلف در سراسر دنیا به دنبال مهندسانی هستند که قابلیت‌های هوش مصنوعی را در محصولات پیاده‌سازی کنند. برخی کاربردهای مهم عبارتند از:

• آمازون: نمایش خلاصه‌ای هوش‌مصنوعی‌محور از نظرات کاربران در صفحه محصول، که زمان مشتری را کاهش داده و تصمیم‌گیری خرید را سریع‌تر می‌کند.

• ActiveCampaign: تولید کمپین‌های ایمیلی کامل تنها با چند دستور ساده، بدون نیاز به شروع از صفر.

• توییتر (X): ارائه گزینه ترجمه برای پست‌های چندزبانه به کمک مدل‌های زبانی بزرگ که به‌طور لحظه‌ای زبان را تشخیص داده و ترجمه ارائه می‌کنند.

• Freshdesk: دسته‌بندی و اولویت‌بندی خودکار درخواست‌های پشتیبانی مشتریان و ارسال مستقیم هر درخواست به تیم مربوطه.

• پلتفرم‌های املاک: دستیارهای گفت‌وگویی تعبیه‌شده که به سؤالات کاربران درباره هر ملک پاسخ می‌دهند و نیاز به انتظار برای پاسخ مشاور را کاهش می‌دهند.

این مثال‌ها نشان می‌دهند که مهندسی هوش مصنوعی فقط یک قابلیت تزئینی نیست؛ بلکه به صرفه‌جویی در زمان، کاهش هزینه‌ها و بهبود تجربه کاربری منجر می‌شود.

مهارت‌های موردنیاز یک مهندس هوش مصنوعی

برای ورود به این حوزه، مهندسان نرم‌افزار باید مجموعه‌ای از مهارت‌ها را بیاموزند، از جمله:

• آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

• مهندسی پرامپت (Prompt Engineering)

• تکنیک RAG (Retrieval Augmented Generation)

• پایگاه داده‌های برداری (Vector Databases)

• طراحی و ساخت عامل‌های هوشمند (Agents)

این دانش‌ها همان نقشی را در آینده ایفا می‌کنند که پایگاه‌های داده در دو دهه گذشته در توسعه نرم‌افزارها داشتند.

نتیجه‌گیری

مهندسی هوش مصنوعی نه‌تنها یک عنوان شغلی جدید، بلکه گامی اساسی در مسیر تکامل نرم‌افزارهاست. همان‌طور که روزی یادگیری کار با پایگاه داده به ضرورتی اجتناب‌ناپذیر برای مهندسان نرم‌افزار تبدیل شد، در آینده نزدیک نیز کار با مدل‌های هوش مصنوعی به مهارتی حیاتی بدل خواهد شد. شرکت‌ها هر روز بیشتر به سمت ساخت نرم‌افزارهای هوشمند حرکت می‌کنند و مهندسانی که امروز وارد این عرصه شوند، فردا جایگاهی کلیدی در صنعت خواهند داشت.

بنابراین، اگر به آینده فناوری علاقه‌مند هستید، یادگیری مهارت‌های مهندسی هوش مصنوعی نخستین گام برای ورود به دنیایی است که نرم‌افزار را هوشمندتر، کارآمدتر و انسانی‌تر می‌سازد.