AI架构师是群什么样的人？

简而言之：

AI项目、产品和部署模型日益多样化、具有紧迫性，企业因此需要AI架构师这个角色。

AI架构师负责设想、构建、部署和运作端到端机器学习(ML)和AI管道。

AI架构师可以帮助构建强大的企业级AI架构，并与数据科学家、数据工程师、开发人员、运营及安全团队协作。

AI项目常常因架构选择不当、准备不足和无法扩展而停滞不前。企业架构和技术创新领导者可以设立AI架构师这个角色，帮助为AI构建强大的企业级架构。

咨询公司 Gartner 估计，一直到 2023 年，50% 的 IT 领导者在把AI项目从概念验证(POC)阶段带入生产阶段上还将困难重重。为了更有可能取得成功，组织可以聘请AI架构师，帮助定义架构战略、创建工作流程、识别工具集以及扩展AI运营规模。

AI架构师是群什么样的人?

Gartner 杰出副总裁分析师阿伦·钱德拉塞克兰(Arun Chandrasekaran)说：“AI架构师是AI架构战略的管理者和所有者。他们充当数据科学家、数据工程师、开发人员、运营(DevOps、DataOps、MLOps)以及业务部门领导者之间的粘合剂，以管理和扩展AI项目。”

他们与企业和解决方案架构师密切合作，但与负责广泛功能的企业架构团队不同，他们专注于为AI构建强大的企业级架构。

AI架构师做什么?

AI有各种各样的用例和部署模型，因此AI架构师需要多种能力：

与数据科学家及其他AI专业人士合作，通过识别和试验用例来夯实数字化转型工作。与业务团队讨论用例的可行性以及架构设计，并将业务领导者的愿景转化为实际的技术实施。与此同时，注意方向偏离的项目和不切实际的用例。

通过收集来自多个利益相关者(业务用户、数据科学家、安全专家、数据工程师和分析师以及 IT 运营人员)的意见，使技术实施与现有和将来的需求相一致，并根据这些意见来开发流程和产品。

在定义AI架构以及从开源和商业产品中选择适当的技术方面发挥关键作用。选择云、本地或混合部署模型，并确保新工具与现有的数据管理和分析工具顺利集成。

跨数据、模型和软件工程审计AI工具和实践，重点关注持续改进。确保有反馈机制来评估AI服务、支持模型重新校准以及重新训练模型。

与安全和风险领导者密切合作，预见和消除风险，譬如训练数据中毒、AI模型窃取和对抗样本，以确保AI实施合乎伦理道德，并恢复对AI系统的信任。熟悉即将颁布的法规，并与优秀实践对应起来。

AI架构师需要什么技能?

AI架构师需要一系列技能，要掌握并非一朝一夕。

技术技能包括：

AI架构和管道规划。了解机器学习和深度学习工作负载的工作流程和管道架构。必须深入了解AI的数据管理、治理、模型构建、部署和生产工作流程中所涉及的各部分和架构方面的取舍。

软件工程和 DevOps 原则，包括了解 DevOps 工作流程和工具，譬如 Git、容器、Kubernetes和CI/CD。

数据科学和高级分析，包括了解高级分析工具(譬如 SAS、R 和 Python)、应用数学、机器学习和深度学习框架(譬如 TensorFlow)以及机器学习技术(譬如随机森林和神经网络)。

非技术技能包括：

思想领袖。成为变革推动者，帮助组织采用AI驱动的理念。以务实的态度对待AI的局限性和风险，并将真实情况呈现给提供整体数字思想领导力的 IT 高管。

协作心态。确保AI平台同时满足业务需求和技术需求，力求与数据科学家、数据工程师、数据分析师、机器学习工程师、其他架构师、业务部门领导者以及公司高管(技术和非技术人员)有效协作，并协调好他们之间的关系。