Vyvíja aplikácie využívajúce AI a ML modely, často sa podieľa na integrácii týchto modelov do produktov. Spája AI modely s bežným softvérom pomocou Pythonu, API a cloudových AI služieb.
Trénuje, testuje a zlepšuje AI modely pre konkrétne úlohy ako rozpoznávanie obrazu či spracovanie prirodzeného jazyka. Vytvára algoritmy učenia z dát, využíva napríklad TensorFlow alebo scikit-learn.
Koordinuje vývoj AI produktov, definuje ciele, sleduje roadmapu a prepája technický a biznisový tím. Určuje smer vývoja AI funkcií, spolupracuje s vývojármi aj zákazníkmi, využíva nástroje ako Jira alebo Notion.
Automatizuje procesy súvisiace s trénovaním a nasadzovaním ML modelov, zabezpečuje správu dát, verzovanie a monitoring. Stará sa o ich prevádzku v produkcii pomocou MLflow, DVC, Docker a cloudových služieb.
Zabezpečuje bezpečnosť AI systémov, chráni ich pred útokmi a analyzuje zraniteľnosti v tréningových dátach alebo modeloch. Predchádza zneužitiu AI modelov, využíva nástroje na audit a testovanie robustnosti AI systémov.
Implementuje serverovú logiku, API a dátové toky potrebné pre fungovanie AI aplikácií. Buduje infraštruktúru, ktorá prepája frontend s AI modelmi, využíva Node.js, Python alebo Java.
Navrhuje a vyvíja používateľské rozhrania na interakciu s AI aplikáciami. Prináša výsledky AI koncovým používateľom prostredníctvom webových alebo mobilných aplikácií, využíva React, Vue alebo Flutter.
Pripravuje, transformuje a spravuje dátové pipeline pre trénovanie AI modelov. Buduje dátovú infraštruktúru pre AI, využíva Apache Spark, Kafka, dbt a cloudové dátové sklady.
Testuje kvalitu AI systémov, automatizuje testy a overuje správnosť modelov aj ich integrácie. Overuje správne fungovanie AI, využíva nástroje ako PyTest, Selenium alebo vlastné skripty.
Špecializuje sa na vývoj, ladenie a nasadzovanie veľkých jazykových modelov ako GPT, Azure OpenAI, BERT či Copilot. Pracuje s rozsiahlymi textovými modelmi, používa HuggingFace Transformers, LoRA, RAG, PEF a ovláda databázy (napr. SQL).