मुझे The AI Engineering Skills Map प्रस्तुत करते हुए खुशी हो रही है। AI हमें 2022 की तुलना में आज बहुत अलग तरीके से सॉफ्टवेयर बनाने में सक्षम बनाता है, और इस बदलाव का लाभ उठाने के कौशल वाले हर व्यक्ति के पास कई रोमांचक प्रोजेक्ट और नौकरी के अवसर हैं। लेकिन AI के आसपास शोर-शराबे और अतिशयोक्ति से भरे सूचना वातावरण में, आपके लिए सबसे मूल्यवान कौशल कौन से हैं? मैं अपनी टीम के साथ AI इंजीनियरिंग कौशल का एक नक्शा तैयार करने के लिए काम कर रहा हूँ, ताकि (i) डेवलपर्स को यह तय करने में मदद मिल सके कि क्या सीखना है, और (ii) नियोक्ताओं को कुशल डेवलपर्स नियुक्त करने में मदद मिल सके।
10,000 से अधिक नौकरी विज्ञापनों के विश्लेषण; AI विशेषज्ञों, हायरिंग मैनेजरों और रिक्रूटर्स के साथ दर्जनों संरचित साक्षात्कार; सर्वेक्षणों के माध्यम से डेटा एकत्र करना; और अन्य ऑनलाइन डेटा को संश्लेषित करने के आधार पर, ये चार सबसे महत्वपूर्ण AI इंजीनियरिंग कौशल हैं:
- AI एप्लिकेशन बनाना और डिप्लॉय करना
- सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग की बुनियादी बातें
- कोडिंग एजेंटों का उपयोग करना
- बिल्ड को आकार देना
आप हमारी प्रक्रिया को अनौपचारिक रूप से नौकरियों और विशेषज्ञ साक्षात्कारों के एक विशाल डेटासेट पर क्लस्टरिंग चलाने के समान समझ सकते हैं, ताकि सबसे महत्वपूर्ण कौशल की पहचान की जा सके — न केवल आज के लिए बल्कि निकट भविष्य के लिए भी।
शब्दावली पर एक नोट: मैं "AI Engineer" भूमिका के बजाय AI इंजीनियरिंग कौशल की बात करता हूँ (जिसका अर्थ है वह व्यक्ति जिसका काम AI सिस्टम बनाना है), क्योंकि पहला बहुत व्यापक है। आज सभी डेवलपर्स को पता होना चाहिए कि क्लाउड के साथ कैसे काम करना है, और केवल कम संख्या में लोगों के पास "क्लाउड इंजीनियर" की उपाधि है। इसी तरह, सभी डेवलपर्स — फुल-स्टैक इंजीनियर, डेटा इंजीनियर, DevOps इंजीनियर, मशीन लर्निंग इंजीनियर, और हाँ, AI इंजीनियर — को AI इंजीनियरिंग कौशल की आवश्यकता होगी।
AI एप्लिकेशन बनाना और डिप्लॉय करना। AI और गैर-AI एप्लिकेशन के बीच मुख्य अंतर यह है कि पहले के आउटपुट अप्रत्याशित होते हैं। जब आप LLM को प्रॉम्प्ट करते हैं, तो आपको नहीं पता होता कि आपको क्या वापस मिलेगा। जब आप डीप लर्निंग एल्गोरिदम को ट्रेन करते हैं, तो आपको नहीं पता होता कि यह नए उदाहरणों पर क्या भविष्यवाणी करेगा। इसके विपरीत, पारंपरिक सॉफ्टवेयर अधिक पूर्वानुमानित व्यवहार करता है।
जो लोग AI एप्लिकेशन बनाने और डिप्लॉय करने में कुशल हैं, वे AI के बिल्डिंग ब्लॉक्स (जैसे LLM, कॉन्टेक्स्ट इंजीनियरिंग, RAG, एजेंटिक वर्कफ्लो, मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग) को समझते हैं और, महत्वपूर्ण रूप से, सांख्यिकीय तकनीकों का उपयोग करके AI सिस्टम को मापने, संचालित करने और नियंत्रित करने का तरीका जानते हैं, ताकि वे अधिक पूर्वानुमानित व्यवहार करें। ऐसा करने में एक मुख्य कौशल अनुशासित इवैल्स और एरर एनालिसिस लूप्स चलाने का तरीका जानना है।
सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग की बुनियादी बातें। जब आप गहराई से समझते हैं कि सॉफ्टवेयर कैसे काम करता है, तो आप अधिक प्रभावी ढंग से निर्माण कर सकते हैं। सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के लिए लागत, स्केलेबिलिटी, विश्वसनीयता, गति और बहुत कुछ के बीच ट्रेडऑफ की आवश्यकता होती है। सुरक्षा और प्राइवेसी इसमें और जटिलता जोड़ते हैं।
सॉफ्टवेयर की बुनियादी बातों को समझने से आपको यह पहचानने में मदद मिलती है कि कौन से ट्रेडऑफ मौजूद हैं। यह आपके सॉफ्टवेयर स्टैक को चुनने, सिस्टम आर्किटेक्चर डिजाइन करने, अपने डेटा स्टोर को डिजाइन करने, टेस्टिंग आदि में बेहतर निर्णय लेने में मदद करता है। यह एक अनुभवहीन डेवलपर की तुलना में बहुत बेहतर परिणाम भी देता है, जो अपने कोडिंग एजेंट द्वारा किए जा रहे ट्रेडऑफ को जाने बिना वाइब-कोड करता है — जो अक्सर खराब होते हैं, क्योंकि उन्हें नहीं पता होता कि अपने कोडिंग एजेंट को क्या कॉन्टेक्स्ट देना है। सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग की बुनियादी बातों को समझना आपको सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग की सटीक भाषा का उपयोग करके कोडिंग एजेंटों को निर्देशित करके अच्छे ट्रेडऑफ बनाने में सक्षम बनाता है।
कोडिंग एजेंटों का उपयोग करना। एजेंटिक कोडिंग का प्रभावी ढंग से उपयोग करना अब हर डेवलपर के लिए एक प्रमुख कौशल है। जब आपके पास यह कौशल होता है, तो आपके पास एजेंट कैसे काम करते हैं इसका एक अच्छा मेंटल मॉडल होता है। आप उनकी सीमाओं को समझते हैं और उनके आसपास काम करने का तरीका जानते हैं, और उन्हें जल्दी से निर्देशित करने में सक्षम होते हैं — यह जानते हुए कि कितना हस्तक्षेप करना है और कितना अकेला छोड़ना है — बिना अत्यधिक समय या टोकन बर्बाद किए मजबूत सॉफ्टवेयर बनाने के लिए।
इसके लिए आपको यह जानना होगा कि कोडिंग एजेंट के कॉन्टेक्स्ट को कैसे प्रबंधित करें, प्लानिंग और एक्ज़ीक्यूशन के बीच ट्रेडऑफ कैसे करें, और वेरिफायर या इवैल्स प्रदान करके एजेंट को स्वायत्त रूप से लूप्स बंद करने में मदद करें। आपको यह भी जानना होगा कि एक स्पष्ट स्पेक के साथ कैसे काम करें (और कब ऐसा करने की जहमत न उठाएं), एक साथ काम करने वाले कई एजेंटों को ऑर्केस्ट्रेट करें, और उन जोखिमों से बचें जैसे एजेंट आपके प्रोडक्शन डेटाबेस को गड़बड़ कर दे। चूंकि एजेंटिक कोडिंग तेजी से विकसित हो रही है, इसलिए कुशलता से कोडिंग एजेंटों का उपयोग करने का मतलब न केवल अत्याधुनिक प्रथाओं को जानना है, बल्कि नए टूल्स को आजमाते रहने और बेस्ट प्रैक्टिस बदलने पर अपने वर्कफ्लो को विकसित करने की दिनचर्या रखना भी है।
बिल्ड को आकार देना। एक स्पष्ट स्पेक दिए जाने पर, कोडिंग एजेंट उसे पूरा करने में तेजी से सुधार कर रहे हैं। इस प्रकार, इंजीनियरों के रूप में हमारा काम यह तय करने की दिशा में बदल रहा है कि स्पेक में क्या होना चाहिए। इंजीनियरों को अब यह उम्मीद नहीं करनी चाहिए कि उन्हें एक पिक्सेल-परफेक्ट डिज़ाइन दिया जाएगा और केवल उसे इम्प्लीमेंट करने के लिए कहा जाएगा। इसके बजाय, प्रभावी AI इंजीनियरिंग के लिए प्रोडक्ट सेंस और व्यावसायिक संदर्भ तथा ग्राहक लक्ष्यों की समझ की आवश्यकता होती है, ताकि आप बिल्ड को आकार देने और आगे बढ़ाने में भाग ले सकें।
AI आपको पहले से अधिक स्वामित्व और एजेंसी लेने का अवसर भी देता है। आप दिलचस्प समस्याओं और अवसरों की पहचान कर सकते हैं, और जिम्मेदार तरीकों से उनका लाभ उठाने के लिए कार्य कर सकते हैं। इस अवसर का लाभ उठाने के लिए यह जानना आवश्यक है कि प्रोजेक्ट्स को आगे कैसे बढ़ाया जाए। उदाहरण के लिए, यह जानना कि कब उपयोगकर्ताओं के परीक्षण के लिए जल्दी से MVP बनाना है, और कब धीमा होकर अधिक सावधानी से निर्माण करने के लिए अधिक समय लेना है।
इन सभी कौशलों के पीछे निरंतर सीखने की मानसिकता है। AI लगातार तेजी से बदल रहा है, इसलिए हम सभी को उभरती हुई बेस्ट प्रैक्टिस को अपनाने के लिए सीखते रहना और अपने कौशल विकसित करते रहना चाहिए।
DeepLearning.AI का मुख्य फोकस डेवलपर्स को ये AI इंजीनियरिंग कौशल हासिल करने में मदद करना है। मेरे पास इन चारों कौशलों में से प्रत्येक के बारे में कहने के लिए और भी बहुत कुछ है, और मैं आने वाली पोस्ट्स में उनमें से प्रत्येक का विस्तार करूँगा और एक अधिक विस्तृत AI इंजीनियरिंग स्किल्स मैप साझा करूँगा। जैसा कि मैं देखता हूँ कि AI इंजीनियरिंग कहाँ जा रही है, मैं इस बात को लेकर अविश्वसनीय रूप से उत्साहित हूँ कि हम सब क्या बना पाएंगे। मुझे उम्मीद है कि आप इस भविष्य में एक रोमांचक भूमिका निभाएंगे।
