#3 - Jak zbudować zespół do projektu AI?

I dochodzimy w końcu do tej części stricte Ejajowej. I pierwszy przypadek zakłada, że korzystamy z gotowego narzędzia, gdzie będziemy tylko odpytywać jakiegoś Service Providera o ich usługi. Tak, zakładamy tą, powiedzmy, najszybszą i teraz najbardziej na czasie sytuację, gdzie budujemy tego chatbota, tak? I zakładamy to, podejście sobie właśnie serwer lasowy, czyli będziemy odtytywać sobie na przykład tego OpenAI, tak? Czy na przykład Bedrocka na AWSie. W tym przypadku w zasadzie najpopularniejszym rozwiązaniem w tym momencie jest Machine Learning Engineer, czyli osoba, która specjalizuje się w generalnych pojęciach machine learningu i data science. Natomiast ma też zalążki i zajawki do generalnego podejścia software'owego.

Czyli nie dość tego, że jest w stanie Ci z takim modelem Ejajowym porozmawiać i wiedzieć, jak tego typu technologie działają, No to jest w stanie je ewentualnie spiąć z tym backendem, tak? Czyli rozumiem, że jeżeli taka osoba dostałaby zadanie już przygotować jakiś prosty system EjAj, nakarmić go danymi, system do analizy jakichś danych bankowych, to już jest ta osoba, która posiada kompetencje EjAjowe, a nie tylko rozumie jak komunikować się z gotowymi serwisami? Dokładnie tak. Dokładnie na tym to polega. Też Machine Learning Engineering jest takim różne połączenie, można powiedzieć połączeniem data scientisty i software developera. Ok, a ponieważ jest Data Scientist, czym on się różni w takim razie od tego... Jaka jest jego specjalizacja? Czym on się różni od tego ML Inżyniera?

To jest główna różnica między Data Scientistą a Machine Learning Ingenielem, dlatego że Machine Learning Ingenier owszem może pomagać w procesie doszkalania, dostarczania tych modeli, natomiast jego głównym założeniem jest to, aby taki model już wziąć i go zintegrować z istniejącym systemem. To mam pytanie w takim razie, czy w tej sytuacji jesteś w stanie zbudować zespół z dwóch ML Inżynierów? Czy jest jeszcze jakaś kompetencja, która lepiej dopełnia tą osobę, aby mówić tutaj o pełnym, kompletnym zespole, który potrafi wydajnie wdrażać taką technologię? Mówimy tutaj cały czas o POC, zgadza się? O POC idziemy troszeczkę w kierunku, możemy ruszyć w kierunku MVP, czyli mówimy o tym, że chcemy wdrożyć jakiś wycinek software'u, pomijając tutaj już te specjalizacje, o których wspomnieliśmy wcześniej, czyli backend i frontend, które są bardziej klasyczne dla software'u, ale skupiłbym się na tym wycinku AI.