Voglio diventare una... AI Engineer
Nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale, ad oggi, esistono più di 30 mestieri. Quanti di questi ne conosci?
Oggi parliamo con una persona che ha dato una svolta alla sua carriera: dopo una laurea in matematica, ha iniziato a lavorare come AI Engineer, e non solo; cerca di sensibilizzare le ragazze sul tema gender gap in ambito STEM!
Potevamo farcela sfuggire?
Descriviti in 100 parole.
Ho impiegato un’ora a scrivere 3 parole e 5 minuti per scriverne 421 😂.
Mi chiamo Elena, ho 32 anni, sono nata a Perugia – Umbria, non Toscana! - e cresciuta a Bastia Umbra. Dopo essermene perdutamente innamorata, finito il liceo scientifico ho deciso che mi sarei laureata in Matematica e così è stato.
Lo studio della Matematica mi ha portato a Roma dove mi sono laureata iniziando poi a lavorare nel mondo dell’IT.
Il mio secondo amore è stato l’Intelligenza Artificiale che mi ha portato a Milano poi di nuovo Roma permettendomi di lavorare in un mondo che per me è una vera e propria passione.
In cosa consiste il ruolo di AI Engineer?
L’AI (Artificial Intelligence) Engineer è un mix di ruoli, come ormai è solito trovare nelle professioni più attuali: è un data scientist che sa costruire un progetto end-to-end e non solo la parte algoritmica, conosce bene le tecniche di gestione del dato, sia in fase di acquisto che di fruizione.
È l’intersezione tra il Data Scientist ed il Data Engineer.
Ovviamente ognuno ha la sua interpretazione del ruolo che ricopre, spesso ha delle declinazioni specifiche di azienda in azienda ma il cuore penso sia quello che ho appena descritto.
Lavorando in un contesto molto dinamico ed essendo io un po' troppo proattiva, le mie attività sono un po’ variegate, passo dallo sviluppo alla gestione delle persone del gruppo, dalla vendita e proposta ai clienti all’indagine di nuovi trend di ricerca e di mercato.
Come avrete potuto capire, il mio lavoro è tutt’altro che un lavoro in solitaria: siamo un gruppo super giovane e super intraprendente, molto collaborativo e curioso.
Sembra scontato ma è importantissimo lavorare e soprattutto saper lavorare in gruppo, da sola non sarei arrivata nemmeno al 5% di quello che sono professionalmente.
Qual è la soft skill più importante che deve possedere una AI Engineer?
Immagino possa essere l’autocritica: il mondo dell’AI è ancora poco conosciuto sia ai nostri colleghi sia ai nostri clienti e, soprattutto, è ancora poco strutturato.
Sbagliare ad interpretare l’esigenza finale, non capire la natura dei dati o manipolarli male, non riconoscere un algoritmo mal allenato o utilizzare metriche non adatte al problema da risolvere determina al 99,9% dei casi la realizzazione di una soluzione sbagliata, che per esempio dà predizioni errate o non interpreta un fenomeno correttamente.
Sono rischi che corrono tutti i software, non solo quelli di AI ma gli altri software avendo una maturità tecnologica molto più elevata hanno tool e strumenti che ne gestiscono lo sviluppo, l’errore e l’ingegnerizzazione – per non parlare dell’intrinseca natura non deterministica dei sistemi di AI che sicuramente non ne aiuta l’interpretazione.
Proprio per l’alto rischio non evidente, l’AI Engineer deve sempre mettersi in discussione, deve stressare e testare ogni decisione presa o ogni interpretazione fatta, così da minimizzare tutto quello che nella comune pipeline di sviluppo di un modello di apprendimento automatico può andare storto e, purtroppo, rendersene conto solo dopo mesi che l’algoritmo è stato rilasciato ed ha generato predizioni o consigli errati.
La maggior parte di noi utilizza i social per parlare dei propri successi, ma la realtà è che siamo quel che siamo grazie al 90% dei nostri errori. Racconta il tuo più grande fallimento da quando lavori nel settore, che però ti ha reso ciò che sei.
Quel che siamo grazie al 90% dei nostri errori. Racconta il tuo più grande fallimento da quando lavori nel settore, che però ti ha reso ciò che sei.
Non vorrei sembrare una persona pessimistica – giuro sono proprio l’opposto – ma fallisco in qualcosa di nuovo ogni giorno! E lo faccio da anni, da quando ho iniziato come sviluppatrice Java e non riuscivo a capire la differenza tra classe e oggetto.
La somma di tutti questi mi ha portato a migliorare sempre e spero di continuare a sbagliare (sempre meno) per migliorare sempre di più.
Forse però il mio fallimento più grande è stato prima del lavoro e cioè all’università: il fallimento di non essere riuscita a laurearmi in Matematica Finanziaria, cosa che era il mio sogno e in cui puntavo poi di farmi una carriera.
La cosa mi ha fatto stare malissimo e mi aveva molto demotivata.
Non sono riuscita a superare gli ultimi esami del percorso accademico e all’ultimo momento ho cambiato la scelta degli esami rimanenti verso quelli di programmazione, ottimizzazione numerica – la base del machine learning – e di processazione numerica di immagini.
È grazie a questi 3 esami che poi ho deciso di buttarmi nel mondo dell’IT e nel mondo del Machine Learning, cosa che non avrei nemmeno mai considerato se non avessi “fallito” nel mio intento di andare a lavorare in finanza.
Come fare per diventare una AI Engineer?
Consiglierei sicuramente una laurea in ambito STEM ma fidatevi non è nemmeno fondamentale.
Fondamentale è sicuramente tanta passione nella programmazione, lo studio della matematica di base degli algoritmi di Machine Learning per poterli governare al meglio, tanta voglia di mettere le mani dentro i progetti, dentro il codice, dentro le tecnologie.
Sicuramente seguire dei corsi e prendere certificazioni rende tutto più lineare e pulito, permettono di apprendere bene i concetti, le tecniche ed i tool.
Io ho iniziato a lavorare nell’AI grazie ad un Master di II livello in Big Data e Data Science fatto all’università Ingegneria Informatica di Perugia. Consiglio comunque di seguire newsletter, di leggere blog e novità sui principali canali di divulgazione.
Parlando di successi, qual è il tuo prossimo obiettivo? Quale ruolo vorresti ricoprire entro i prossimi 3 anni?
Domanda la cui risposta è difficile, perché è difficile immaginare cosa sarà del mio mondo (l’AI) tra 3 anni.
Potrebbe anche non esistere più! Scherzo 😂 Avendo iniziato a lavorare in questo ambito relativamente presto per gli standard italiani – nel 2017 -, mi trovo ora ad essere tra le persone che “da più tempo” lavorano nel settore e a rivestire ruoli e mansioni di responsabilità.
Probabilmente tra 3 anni vorrò rivestire il ruolo che ho ora ma con più consapevolezza e maggiore maturità.
Conosci il tema gender gap in ambito STEM? Se sì, come fare per superarlo?
Certamente sì, è un tema particolarmente sentito negli ultimi anni e ci sono molte iniziative e community volte a sensibilizzare il gender in minoranza nell’ambito STEM, che è quello femminile. Per me, la divulgazione e la comunicazione è la soluzione a questo gap.
Bisogna raccontare e far capire che non esistono lavori femminili e lavori maschili e che, soprattutto, i lavori in settori STEM non sono lavori da uomini! Da un paio di anno sono Role Model in diverse associazioni con focus diversity, inclusion ed equality.
Tante volte ho parlato in classi di liceo della mia esperienza e della mia carriera e sono del tutto intenzionata a continuare a farlo: ogni curiosità o interesse suscitato nella mente di una ragazza per le cose che io faccio o che vedo fare è per me una vittoria!
