流行りのＡＩエンジニア 具体的には、どんな仕事をするんですか？ イメージでは、ずっとパソコンの前で、プログラミングみたい…

Question

流行りのＡＩエンジニア
具体的には、どんな仕事をするんですか？
イメージでは、ずっとパソコンの前で、プログラミングみたいなイメージで、あってますか？

Answer 1

データを集める
データを整える
データで学習してAIモデルを作る
AIモデルを評価する
プレゼンをする

このサイクルをいちいち頭を使いながら回す感じです。
ずっとプログラミングじゃないですし、必要な能力としてはプログラミング能力というよりかは最先端のAI技術に追随できる英語力と、数学力と、好奇心が大事です。

Answer 2

・AIが担当する課題や目的を明確化し
・どういうAI技術を使うかを検討し
・事前学習型なら必要な学習データを用意し
・学習させ
・学習済みモデルをITシステムに組み込む

こんな感じですね。大半はプログラミング作業ではないです。

Answer 3

どうも、道具を作っている人たちと、作った道具で分析している人たち、それをお客さんに相談や説明する人たちが、それぞれいるっぽいですよ。

Answer 4

＞イメージでは、ずっとパソコンの前で、プログラミングみたいなイメージで、あってますか？

一般的な「業務系」「Web系」「スマホ系」などと言われるソフトウェア開発エンジニアも同じだとは思いますが、そんなこと（ずっとパソコンの前でプログラミング）はないと思いますよ。
何かを解決する目的があってシステム開発が始まるというのは、どの分野も同じだと思います。その目的を明確にして開発の方向性を決めていきます。その過程で、技術的な面で実装可能かを検討する時間が必要だったりします。一人で黙々と調べて資料を作成することもありますし、それらの資料を検討する（了解をとる）会議もあったりします。
機械学習の現場に立ち会ったことはないので、ここからは推測になりますが、膨大なデータを学習させる仕組みを考えるのが、もっとも重要（難しい）な工程なんだと思います（学習データやアルゴリズムの選定とかも含みます）。おそらくは理論（当初の設計）だけでは狙いどおりの精度がでないので、実際にデータを学習させながら、精度を高めるチューニングをしていくんだとは思います。このあたりの機械学習ならでは技術（理論）は、まだ方法論が確立されていないイメージがありますので、何人かのエンジニアによる活発な議論（会議）を行った上で開発の方向性を決めているのでは？と推測しています。
どの分野も、プログラミング工程の後には、テスト工程があります。テストにも、かなりの工数が費やされます（最近はあらゆる手法を用いてテストの工数を減らす努力がされていますが、形骸化してしまっているところも少なくありません）。
結論を言えば、実際にプログラミングという作業をしている時間は、それぞれのプロジェクトや立場（職種）にもよりますが、０～３割程度だと思いますよ。