hva gjør AI-ingeniører

Hva gjør AI-ingeniører?

Har du noen gang lurt på hva som skjuler seg bak moteordet «AI-ingeniør»? Det har jeg også. Utenfra høres det skinnende ut, men i virkeligheten er det like deler designarbeid, rotete data, sammenføyning av systemer og obsessiv sjekk av om ting gjør det de skal. Hvis du vil ha enlinjeversjonen: de gjør uskarpe problemer om til fungerende AI-systemer som ikke kollapser når ekte brukere dukker opp. Den lengre, litt mer kaotiske tolkningen – vel, den er nedenfor. Ta en kopp koffein. ☕

Artikler du kanskje vil lese etter denne:

🔗 AI-verktøy for ingeniører: Øker effektivitet og innovasjon
Oppdag kraftige AI-verktøy som forbedrer produktiviteten og kreativiteten innen ingeniørfag.

🔗 Vil programvareingeniører bli erstattet av AI?
Utforsk fremtiden for programvareutvikling i automatiseringens tidsalder.

🔗 Ingeniørapplikasjoner av kunstig intelligens som transformerer industrier
Lær hvordan AI omformer industrielle prosesser og driver innovasjon.

🔗 Hvordan bli en AI-ingeniør
Steg-for-steg-guide for å starte reisen din mot en karriere innen AI-ingeniørfag.

Kort fortalt: hva en AI-ingeniør egentlig gjør 💡

På det enkleste nivået designer, bygger, leverer og vedlikeholder en AI-ingeniør AI-systemer. Det daglige arbeidet involverer vanligvis:

  • Å oversette vage produkt- eller forretningsbehov til noe modeller faktisk kan håndtere.

  • Innsamling, merking, rengjøring og – uunngåelig – kontroll av data på nytt når de begynner å drive av gårde.

  • Å velge og trene modeller, bedømme dem med riktige målinger og skrive ned hvor de vil mislykkes.

  • Pakke inn hele greia i MLOps-pipelines slik at det kan testes, distribueres og observeres.

  • Å se det i naturen: nøyaktighet, sikkerhet, rettferdighet ... og justering før det sporer av.

Hvis du tenker «så det er programvareteknikk pluss datavitenskap med et dryss av produkttenkning» – jepp, det er omtrent sånn det er.

Hva skiller gode AI-ingeniører fra resten ✅

Du kan kjenne til alle arkitekturartikler som er publisert siden 2017 og fortsatt bygge opp et skjørt rot. Folk som trives i rollen, gjør vanligvis følgende:

  • Tenk i systemer. De ser hele sløyfen: data inn, beslutninger ut, alt sporbart.

  • Ikke jakt på magi først. Grunnleggende prinsipper og enkle kontroller før du legger til kompleksitet.

  • Bak inn tilbakemeldinger. Omtrening og tilbakestilling er ikke ekstra, de er en del av designet.

  • Skriv ned ting. Avveininger, antagelser, begrensninger – kjedelig, men gull verdt det senere.

  • Ta ansvarlig AI på alvor. Risikoer forsvinner ikke av optimisme, de blir registrert og håndtert.

Minihistorie: Et supportteam startet med en grunnlinje for dumme regler + henting. Det ga dem klare aksepttester, så da de senere byttet inn en stor modell, hadde de rene sammenligninger – og et enkelt fallback når den oppførte seg dårlig.

Livssyklusen: rotete virkelighet vs. pene diagrammer 🔁

  1. Ram inn problemet. Definer mål, oppgaver og hva som er «godt nok».

  2. Gjør dataarbeidet. Rydd opp, merk opp, del opp, versjoner. Valider uendelig for å fange opp skjemaavvik.

  3. Modelleksperimenter. Prøv enkle, test grunnlinjer, iterer, dokumenter.

  4. Send det. CI/CD/CT-rørledninger, sikre utplasseringer, kanarifugler, tilbakerullinger.

  5. Hold øye med deg. Overvåk nøyaktighet, latens, avvik, rettferdighet og brukerresultater. Tren deretter på nytt.

På et lysbilde ser dette ut som en pen sirkel. I praksis er det mer som å sjonglere spaghetti med en kost.

Ansvarlig AI når gummien treffer veien 🧭

Det handler ikke om pene lysbildeserier. Ingeniører bruker rammeverk for å gjøre risikoen reell:

  • NIST AI RMF gir struktur for å oppdage, måle og håndtere risikoer på tvers av design og gjennom hele implementeringen [1].

  • OECD -prinsippene fungerer mer som et kompass – brede retningslinjer som mange organisasjoner følger [2].

Mange team lager også sine egne sjekklister (personvernvurderinger, human-in-loop-porter) kartlagt på disse livssyklusene.

Dokumenter som ikke føles valgfrie: Modellkort og datablad 📝

To papirer du vil takke deg selv for senere:

  • Modellkort → beskriver tiltenkt bruk, evalueringskontekster, forbehold. Skrevet slik at produkt-/juridiske personer også kan følge med [3].

  • Dataark for datasett → forklar hvorfor dataene finnes, hva de inneholder, mulige skjevheter og trygg kontra usikker bruk [4].

Fremtidig-du (og fremtidige lagkamerater) vil stille gi deg en high-five for å ha skrevet dem.

Dypdykk: datapipelines, kontrakter og versjonering 🧹📦

Data blir uregjerlige. Smarte AI-ingeniører håndhever kontrakter, legger inn sjekker og holder versjoner knyttet til kode slik at du kan spole tilbake senere.

  • Validering → kodifiser skjema, områder, ferskhet; generer dokumenter automatisk.

  • Versjonering → samstill datasett og modeller med Git-commits, slik at du har en endringslogg du faktisk kan stole på.

Lite eksempel: En forhandler la inn skjemasjekker for å blokkere leverandørfeeder fulle av nullverdier. Den ene snubletråden stoppet gjentatte tap i recall@k før kundene la merke til det.

Dypdykk: frakt og skalering 🚢

Å få en modell til å kjøre i prod er ikke bare model.fit() . Verktøybeltet her inkluderer:

  • Docker for konsistent emballasje.

  • Kubernetes for orkestrering, skalering og sikre utrullinger.

  • MLOps-rammeverk for kanarifugler, A/B-splittelser, deteksjon av outliers.

Bak kulissene er det helsesjekker, sporing, CPU vs GPU-planlegging, timeout-tuning. Ikke glamorøst, helt nødvendig.

Dypdykk: GenAI-systemer og RAG 🧠📚

Generative systemer bringer en annen vri - jording for henting.

  • Innebygginger + vektorsøk for likhetsoppslag i fart.

  • Orkestreringsbiblioteker til kjedegjenfinning, verktøybruk og etterbehandling.

Valg i chunking, re-rangering, eval – disse små anropene avgjør om du får en klumpete chatbot eller en nyttig co-pilot.

Ferdigheter og verktøy: hva som faktisk er i stabelen 🧰

En blandet pose med klassisk ML- og dyplæringsutstyr:

  • Rammeverk: PyTorch, TensorFlow, scikit-learn.

  • Rørledninger: Luftstrøm osv. for planlagte jobber.

  • Produksjon: Docker, K8s, serverrammeverk.

  • Observerbarhet: driftmonitorer, latenstidsmålere, rettferdighetskontroller.

Ingen bruker alt . Trikset er å vite nok gjennom hele livssyklusen til å resonnere fornuftig.

Verktøybord: hva ingeniører virkelig strekker seg etter 🧪

Verktøy Publikum Pris Hvorfor det er praktisk
PyTorch Forskere, ingeniører Åpen kildekode Fleksibelt, pytonisk, stort fellesskap, tilpassede nett.
TensorFlow Produktorienterte team Åpen kildekode Økosystemdybde, TF-servering og Lite for utrullinger.
scikit-læring Klassiske ML-brukere Åpen kildekode Flotte grunnlinjer, ryddig API, innebygd forprosessering.
MLflow Team med mange eksperimenter Åpen kildekode Holder orden på løp, modeller og gjenstander.
Luftstrøm Rørledningsfolk Åpen kildekode DAG-er, planlegging, observerbarhet god nok.
Dokker I utgangspunktet alle Fri kjerne Samme miljø (for det meste). Færre «fungerer bare på den bærbare datamaskinen min»-kamper.
Kubernetes Infratunge lag Åpen kildekode Autoskalering, utrullinger, muskelmasse i bedriftsklassen.
Modell som serverer på K8-er Brukere av K8s-modellen Åpen kildekode Standard servering, driftkroker, skalerbar.
Vektorsøkbiblioteker RAG-byggere Åpen kildekode Rask likhet, GPU-vennlig.
Administrerte vektorbutikker Enterprise RAG-team Betalte nivåer Serverløse indekser, filtrering, pålitelighet i stor skala.

Ja, formuleringen føles ujevn. Verktøyvalg er vanligvis det.

Mål suksess uten å drukne i tall 📏

Hvilke beregninger som er viktige avhenger av kontekst, men vanligvis en blanding av:

  • Prediksjonskvalitet: presisjon, gjenkalling, F1, kalibrering.

  • System + bruker: latens, p95/p99, konverteringsøkning, fullføringsrater.

  • Rettferdighetsindikatorer: paritet, ulik innvirkning – brukes med forsiktighet [1][2].

Målinger finnes for å avdekke avveininger. Hvis de ikke gjør det, bytt dem ut.

Samarbeidsmønstre: det er en lagsport 🧑🤝🧑

AI-ingeniører sitter vanligvis i skjæringspunktet med:

  • Produkt- og domenefolk (definer suksess, rekkverk).

  • Dataingeniører (kilder, skjemaer, tjenestenivåavtaler).

  • Sikkerhet/juridisk (personvern, samsvar).

  • Design/forskning (brukertesting, spesielt for GenAI).

  • Operasjoner/SRE (oppetid og brannøvelser).

Forvent tavler dekket av skriblerier og sporadiske opphetede debatter om metrikk – det er sunt.

Fallgruver: den tekniske gjeldssumpen 🧨

ML-systemer tiltrekker seg skjult gjeld: flokete konfigurasjoner, skjøre avhengigheter, glemte limskript. Proffer setter opp rekkverk – datatester, typede konfigurasjoner, tilbakerullinger – før sumpen vokser. [5]

Forstandsbevarende: praksiser som hjelper 📚

  • Begynn i det små. Bevis at rørledningen fungerer før du kompliserer modellene.

  • MLOps-pipelines. CI for data/modeller, CD for tjenester, CT for omskolering.

  • Sjekklister for ansvarlig AI. Tilordnet organisasjonen din, med dokumenter som modellkort og dataark [1][3][4].

Rask gjentakelse av FAQ: svar på én setning 🥡

AI-ingeniører bygger komplette systemer som er nyttige, testbare, distribuerbare og noenlunde trygge – samtidig som de gjør avveininger eksplisitte, slik at ingen er i mørket.

TL;DR 🎯

  • De tar fuzzy problemer → pålitelige AI-systemer via dataarbeid, modellering, MLOps, overvåking.

  • De beste holder det enkelt først, måler nådeløst og dokumenterer antagelser.

  • Produksjons-AI = pipelines + prinsipper (CI/CD/CT, rettferdighet der det er nødvendig, risikotenkning innebygd).

  • Verktøy er bare verktøy. Bruk det minimum som får deg gjennom tog → spor → serve → observere.

Referanselenker

  1. NIST AI RMF (1.0). Lenke

  2. OECDs prinsipper for kunstig intelligens. Lenke

  3. Modellkort (Mitchell et al., 2019). Lenke

  4. Datablad for datasett (Gebru et al., 2018/2021). Lenke

  5. Skjult teknisk gjeld (Sculley et al., 2015). Lenke

Finn den nyeste AI-en i den offisielle AI-assistentbutikken

Om oss

Tilbake til bloggen