Разработка и обучение моделей ИИ. Специалист выбирает подходящие алгоритмы (например, архитектуру нейронной сети), готовит данные для обучения и настраивает модель. Например, может понадобиться создать чат-бота, который понимает вопросы пользователей и отвечает им на естественном языке.
Оптимизация моделей и их адаптация под задачи. AI-разработчик улучшает уже готовые алгоритмы, чтобы применять их в новых проектах. К примеру, донастроить модель компьютерного зрения, обученную на одних изображениях, для работы с другими типами картинок.
Сбор и обработка данных. Перед тем как «скормить» данные нейросети, их нужно подготовить: очистить от шумов и ошибок, привести к единому формату, выбрать информативные признаки. Работа с большими данными (Big Data) – важная часть проекта по ИИ.
Программирование и работа с кодом. Написание программного кода для реализации моделей, рефакторинг и отладка этого кода. AI-разработчик часто программирует на Python, использует специализированные библиотеки (TensorFlow, PyTorch и др.) и системы контроля версий (Git) для командной работы.
Тестирование и контроль качества моделей. После обучения модель ИИ нужно проверить: оценивается точность прогнозов, ищутся и устраняются ошибки. Специалист по ИИ настраивает метрики качества, проводит эксперименты и следит, чтобы алгоритм работал корректно.
Внедрение ИИ-систем в продукт. Разработчик интегрирует модель в приложение или на сервер, зачастую с использованием облачных платформ (AWS, Azure и др., для обеспечения масштабирования). Также он может создавать API и сервисы, через которые модель доступна пользователям.
Создание прикладных ИИ-решений. В зависимости от профиля компании AI-разработчик участвует в создании чат-ботов, рекомендательных систем, систем распознавания изображений или речи, автопилотов для техники, аналитических инструментов – любых приложений, где «умная» программа решает интеллектуальную задачу.