Il ruolo del Prompt Engineer in azienda

Prompt Engineer: chi è e di cosa si occupa

Il termine "prompt" indica l'input che un utente può fornire a un tool di Artificial Intelligence per porre una domanda mirata all'ottenimento di una risposta precisa. Ad esempio, chatbot come ChatGPT o Bard sono in grado di generare risposte simili a quelle prodotte da un essere umano.

Il Prompt Engineer è un esperto di progetti di elaborazione del linguaggio naturale (Natural Language Processing) che crea, implementa e ottimizza modelli di Machine Learning che alimentano assistenti virtuali, chatbot e altre applicazioni basate su testo. Utilizza grandi set di  testi conversazionali per addestrare gli algoritmi di Intelligenza Artificiale, fornendo ai tool di AI descrizioni, istruzioni, situazioni e direttive specifiche. In questo modo, assicura che tali strumenti possano restituire risposte accurate e dettagliate.

Tra le principali responsabilità del Prompt Engineer si possono trovare:

• Progettazione e sviluppo. Il Prompt Engineer si occupa di progettare e sviluppare modelli di linguaggio avanzati, garantendo che siano in grado di comprendere e rispondere in modo accurato alle richieste degli utenti;

• Ottimizzazione delle performance. Questo professionista monitora costantemente le performance dei modelli di linguaggio, identificando e risolvendo eventuali problematiche per garantire una risposta rapida ed efficace;

• Collaborazione con il team. Il Prompt Engineer lavora a stretto contatto con altri membri del team tecnico (per esempio, Software Developer, Big Data Engineer e User Experience Designer) al fine di integrare in modo sinergico i modelli di linguaggio nelle applicazioni aziendali.

Formazione e competenze del Prompt Engineer

Generalmente il Prompt Engineer possiede una laurea in Informatica, Ingegneria Informatica o discipline correlate. Dopo la laurea è consigliabile frequentare corsi o Master specifici sull’AI e il Machine Learning.

Tra le principali hard skill del Prompt Engineer si possono trovare:

• Conoscenza avanzata di linguaggi di programmazione: il Prompt Engineer deve essere esperto nell'uso di linguaggi di programmazione come Python, che è ampiamente utilizzato per lo sviluppo di modelli di Machine Learning e per l'elaborazione del linguaggio naturale. Inoltre, una buona padronanza di librerie e framework come TensorFlow, PyTorch e scikit-learn è essenziale per la creazione e l'implementazione dei modelli;

• Comprensione approfondita dei concetti di Machine Learning e Deep Learning: è importante avere una conoscenza approfondita dei concetti di base e avanzati di Machine Learning e Deep Learning. Questo include la comprensione degli algoritmi di apprendimento supervisionato e non supervisionato, reti neurali artificiali, reti neurali convoluzionali (CNN) e reti neurali ricorrenti (RNN), tra gli altri;

• Familiarità con gli strumenti e le tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (NLP): un buon Prompt Engineer deve avere familiarità con gli strumenti e le tecniche utilizzate nell'elaborazione del linguaggio naturale. Questo include l'uso di framework NLP come spaCy, NLTK e Gensim, nonché l'implementazione di tecniche come la tokenizzazione, la lemmatizzazione, l'estrazione di feature e la modellazione del linguaggio.
• Competenza nell'utilizzo di strumenti di sviluppo IA e NLP: Il Prompt Engineer dovrebbe essere in grado di utilizzare strumenti e piattaforme per lo sviluppo, la sperimentazione e l'implementazione di modelli di AI e NLP. Questo può includere piattaforme cloud come Google Cloud Platform, Microsoft Azure o Amazon Web Services, oltre a strumenti specifici per lo sviluppo di modelli di linguaggio come Hugging Face Transformers;

• Capacità di gestire e analizzare grandi set di dati: poiché i modelli di Machine Learning e NLP richiedono l'addestramento su grandi quantità di dati, è essenziale che il Prompt Engineer abbia competenze nella gestione e nell'analisi di dati di grandi dimensioni. Questo può includere conoscenze di data wrangling, data cleaning, data preprocessing e tecniche di data augmentation;

• Comprensione dei concetti statistici e matematici: una solida comprensione dei principi statistici e matematici è fondamentale per il successo nel campo dell'Intelligenza Artificiale. Questo include la conoscenza di concetti come la probabilità, la statistica inferenziale, l'algebra lineare e il calcolo.

Il profilo del Prompt Engineer è completato da soft skill quali:

• Doti di comunicazione;
• Capacità di problem solving;
• Capacità di adattamento.

Infine, il Prompt Engineer può fare uso di strumenti e framework, tra cui:

• TensorFlow e PyTorch per lo sviluppo di modelli di Intelligenza Artificiale;
• Jupyter Notebooks per l'esplorazione e l'analisi dei dati;
• Git e altri strumenti di gestione del codice per garantire un controllo versione efficace.

 

Fonti

1.Lavorare con l'intelligenza artificiale: cosa fa il prompt engineer, wired.it