【AI架构师】AI架构师：角色描述、职责、认证

在过去的二十年里，人工智能在许多行业得到了广泛部署。尽管人们担心人工智能技术会让许多人失业，但它在就业市场上创造了一个全新的类别。专家估计，到2025年，人工智能将创造9700万个新工作岗位，从而为合格的个人提供在新职业中茁壮成长的机会。

目前，世界各地的组织都在寻找人工智能架构师和数据科学家，以帮助优化其人工智能架构，扩大人工智能项目的规模，并确定人工智能项目常见故障的解决方案。

本文将探讨成为一名人工智能架构师需要什么，包括你需要具备的技能以及你作为人工智能架构师的潜在角色。

AI架构师认证

人工智能架构师认证是对在设计和实施人工智能解决方案方面有效展示专业知识的个人的专业认可。这种认证通常由专门从事人工智能的学习机构或技术公司提供。

要成为一名人工智能架构师，你必须通过一项考试，评估你对人工智能技术、数据分析、编程语言和其他相关主题的知识。你还必须展示你在现实世界中实施人工智能解决方案的能力。

人工智能认证对从事软件开发、数据科学和工程等领域工作的个人有利。验证有助于向潜在雇主展示他们的技能和专业知识。

然而，在获得人工智能认证之前，你应该仔细研究你感兴趣的特定认证的要求和资格。这样，你将能够更好地确保你满足必要的先决条件，并为考试做好充分准备。

谁是人工智能架构师？

人工智能架构师是专门开发和实施数据库、应用程序和计算机网络基础设施的IT专家。从本质上讲，它们是程序员、数据分析师、操作员（DevOps、DataOps、MLOps）、数据库管理员和业务部门高管之间的桥梁。

这使它们成为任何人工智能基础设施不可或缺的一部分，因为如果没有人工智能架构师，企业将无法扩展和管理其人工智能运营。

AI架构师技能

人工智能是一个广泛的主题，在各个领域都有不同的用例。因此，人工智能应用程序和管理它们的架构有很大不同。因此，人工智能架构师必须具备多样化的技能。人工智能架构师技能分为两类：

• 技术技能
• 软技能

技术技能

作为一名人工智能架构师，你需要以下技能才能胜任该职位并有效地发挥你的作用。

• 广泛的大数据技术知识：作为一名人工智能架构师，你应该熟悉Apache Shark、Apache Hadoop、SQL和NoSQL数据库等大数据技术。[2] 您还应该具备Apache Flink和Apache Kafka等数据处理框架的相关知识和经验。
• 对工作流和管道架构的清晰理解：大多数公司都要求您对深度学习和机器学习工作负载的工作流和管道体系结构有清晰的理解。您还应该深入了解工作流的模型构建、治理、部署和生产中涉及的组件和体系结构权衡。
• 熟悉云平台：您应该对亚马逊网络服务（AWS）、谷歌云平台（GCP）和微软Azure等云平台有深入的了解和熟悉。您还应该了解如何利用这些平台构建可扩展且高效的人工智能解决方案。3.
• 数据科学的广泛知识：数据科学和高级分析的广泛知识和专业知识是任何人工智能架构师都应该具备的最基本技能之一。你的一些职责可能与数据科学家的职责相似。因此，您还需要牢牢掌握R、Python、SAS和应用数学等工具和计算机语言。

软技能

人工智能架构师通常是团队合作。他们还与各个部门的其他专业人员合作。因此，你需要具备监督、委派和管理项目所需的软技能。以下是一些必备的软技能。

• 沟通技巧：有时，您可能需要向业务部门高管等非技术利益相关者解释复杂的技术概念。你还需要在跨学科团队中有效工作所需的沟通技能。所有这些都归结为你如何与人相处，以及你传达想法的方式。
• 项目管理技能：人工智能架构师通常在各自部门和各种项目中担任团队领导者。因此，您应该能够管理预算，制定项目计划，并与利益相关者协调，以确保所有项目在分配的预算内及时完成。

AI架构师职责

设计数据架构

人工智能架构师负责设计支持人工智能模型有效部署的数据架构。这通常涉及到从选择适当的数据存储技术、采用高效的数据清理策略到设计数据管道的方方面面。

制定人工智能战略

您需要深入了解人工智能和机器学习技术，如深度学习框架、ML算法和自然语言处理（NLP）技术。这使您能够制定在组织中使用人工智能解决方案的有效策略。

开发人工智能模型

大多数人工智能专业人士对机器学习算法和技术有很强的掌握，如监督学习、无监督学习和强化学习。这一点，加上他们对其他人工智能相关技术的坚定掌握，使他们能够发挥关键的IT作用，如开发和微调符合各自组织需求的人工智能模型。

预见并推翻安全风险

一旦你得到这份工作，你将负责确保组织中所有人工智能模型架构的安全。这样，您需要与风险缓解和安全团队密切合作，以预见和推翻人工智能模型盗窃、咨询样本和训练数据中毒等风险。4.

你还将负责确保合乎道德的人工智能实施，这对恢复对人工智能系统的信任有很大帮助。要实现这一点，您需要了解当前和即将出台的法规，并弄清楚如何将其实施到您的开发和实施过程中。

确保模型的可解释性

人工智能模型非常复杂，尤其是对于像利益相关者这样的非技术性个人来说。随着这些模型变得越来越复杂，迫切需要使其具有可解释性，以便其他利益相关者能够理解它们。

作为一名人工智能架构师，您将负责确保您部署的所有人工智能模型都可以轻松解释。为此，您需要深入了解模型可解释性技术，如决策树可视化和特征重要性分析。

审核人工智能工具

您将负责审核数据、软件工程和人工智能模型中的人工智能工具，并专注于持续改进。您还需要开发和部署有效的反馈机制，以重新培训模型、访问人工智能服务并支持模型校准。

与其他专业人士合作，加强数字化转型

您可能需要与该领域的其他专业人员密切合作，通过识别和实施人工智能模型用例来加强数字化转型工作。在学习过程中，您将讨论人工智能模型在架构设计和与业务目标一致性方面的潜在用例。

这样，您就能够更好地将业务目标转化为人工智能模型的现实技术应用，同时关注不切实际的用例和不一致的目标。

最后的想法

人工智能架构师是人工智能产业的中坚力量。他们负责与数据科学家等其他专业人士密切合作，开发和部署人工智能模型。以人工智能的发展速度，这将是不久的将来最受欢迎的职业之一。但是，要找到一份工作，你首先需要获得认证，并拥有有效工作所需的技能。

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