AI 엔지니어의 실제 업무는 데이터 정리와 API 관리가 핵심이다.
40인 규모의 회사에서 AI 엔지니어의 역할은 모델 훈련보다 데이터 정리와 관리에 더 중점을 둔다. 많은 시간은 고객 지원 티켓 정리, 외부 API 관리 및 비즈니스 팀과의 소통에 사용된다. 예를 들어, Zendesk에서 데이터를 추출하고, OpenAI API와의 상호작용을 간소화하는 업무가 포함된다. 이 역할은 실제 모델 훈련보다 데이터 파이프라인 구축 및 도구 간 연결에 더 비중을 두고 있다.
The role of an AI engineer focuses more on data management and API integration than on model training.
In a 40-person company, the job of an AI engineer often diverges from the common expectation of just training models. A significant portion of their time is spent on tasks like cleaning data, managing third-party APIs, and translating needs between technical teams and business stakeholders. For instance, they might extract data from Zendesk or streamline interactions with OpenAI's API. The real challenge lies in ensuring effective data pipelines and integrating tools into existing operations.