AI Engineer
En AI Engineer är den praktiska byggaren som omvandlar potentialen i artificiell intelligens till fungerande, skalbara produkter. I en tid där AI-modeller kan revolutionera en hel bransch, är det denna roll som överbryggar gapet mellan teoretisk data science och robust mjukvaruutveckling. Genom att designa, bygga och driftsätta produktionsklara AI-system, säkerställer en framgångsrik AI Engineer att era intelligenta modeller levererar verkligt, mätbart värde i er verksamhet. Vi erbjuder specialiserad rekrytering som hjälper er att hitta ingenjören som kan ta er AI från labbet till verkligheten.
Vi hittar ingenjören som produktionssätter er intelligens!
En briljant AI-modell i en Jupyter Notebook är värdelös om den inte kan integreras och köras stabilt i en verklig applikation. Detta ställer krav på en AI Engineer med en unik hybridkompetens: djup förståelse för maskininlärning och solida kunskaper inom mjukvaruutveckling, molnarkitektur och MLOps. Vår rekryteringsprocess inleds med en djupgående analys av era AI-ambitioner, er tekniska infrastruktur och gapet mellan era prototyper och era produktionssystem. Genom att förstå er tekniska utmaning kan vi definiera den profil som krävs för att hitta rätt ingenjör.
Intervjuer sedan 2011
Presenterade kandidater sedan 2011
Rekryteringar sedan 2011
Anlita Salesgroup för er rekrytering av AI Engineer
Vi har en djupgående expertis inom rekrytering av de mest eftertraktade och strategiskt viktiga AI-ingenjörerna. Att anställa rätt AI Engineer är avgörande för att få avkastning på era investeringar i data science. En ingenjör som kan bygga skalbara tränings-pipelines, driftsätta modeller som API:er och säkerställa att de övervakas och underhålls är den sista, kritiska pusselbiten. Det krävs en partner som förstår hela MLOps-livscykeln. Genom att anlita Salesgroup säkerställer ni en process som hittar den tekniska specialist som kan operationalisera er AI.
Här är några av de avgörande fördelarna med att anlita en specialiserad partner för er rekrytering:
- En process som validerar ingenjörsmässig excellens: Vi utvärderar kandidatens förmåga att designa hela AI-system, från datainmatning till modellinferens, med fokus på skalbarhet, tillförlitlighet och underhållbarhet.
- Tillgång till ett nätverk av AI-byggare: Vi har ett brett nätverk av ingenjörer med praktisk erfarenhet av molnplattformarnas AI-tjänster (t.ex. AWS SageMaker, Azure ML) och moderna MLOps-verktyg.
- Bedömning av ett "production first"-tänk: En bra AI Engineer tänker alltid på hur en modell kommer att bete sig under press i produktion. Vi utvärderar deras kunskap om monitorering, modellversionering och automatiserad omträning.
- Ett strategiskt bollplank för er AI-infrastruktur: Hur ska ni driftsätta er nya språkmodell? Vilken molntjänst är bäst för ert träningsbehov? Vi hjälper er att definiera de tekniska utmaningar er framtida ingenjör ska lösa.
- Insikt i marknaden för AI-talanger: Vi har aktuell kunskap om löneläget för AI-ingenjörer, efterfrågan på specialister inom LLMs eller Computer Vision, och vad som krävs för att attrahera en talang i detta extremt konkurrensutsatta fält.
- Minimerad risk för AI-projekt som stannar i pilotfasen: En felrekrytering kan innebära att er fantastiska modell aldrig når era kunder. Vår kvalitetssäkrade process säkerställer att ni får en ingenjör som kan ta er hela vägen i mål.
Hör av dig till mig!
Kontakta oss för att diskutera hur vi kan skräddarsy en rekryteringsprocess som möter era specifika tekniska behov och ger ert företag den mångsidiga utvecklingskraft det förtjänar.
Skicka mail
Vad gör en AI Engineer?
En AI Engineer är en specialiserad mjukvaruutvecklare som designar, bygger och produktionssätter AI- och maskininlärningssystem.
- Designa och bygga skalbara system för databearbetning samt träning och validering av modeller.
- Paketera och driftsätta maskininlärningsmodeller som robusta och högpresterande API:er.
- Bygga och underhålla CI/CD/CT-pipelines (Continuous
- Integration/Deployment/Training) för AI-modeller.
- Implementera system för att övervaka modellers prestanda och upptäcka "model drift" (när en modells prestanda försämras över tid).
- Automatisera processer för omträning och uppdatering av modeller i produktion.
- Optimera AI-modeller för låg latens och hög genomströmning.
- Arbeta tätt med Data Scientists för att förstå deras modeller och med DevOps-team för att integrera AI-system i den befintliga infrastrukturen.
Rollen handlar om att tillämpa mjukvaruutvecklingens principer på maskininlärningens unika utmaningar.
Tecken på att det är dags att rekrytera en AI Engineer
Behovet av en AI Engineer uppstår när ni vill gå från att experimentera med AI till att göra det till en kärnfunktion i er produkt.
- Era Data Scientists har utvecklat en modell som presterar bra, men ni vet inte hur ni ska få ut den till era användare.
- Era nuvarande försök att driftsätta modeller är manuella, tidskrävande och opålitliga.
- Er AI-lösning fungerar bra för 10 användare men kraschar under högre belastning.
- Ni saknar processer för att övervaka och uppdatera era modeller efter att de har driftsatts.
- Era mjukvaruutvecklare saknar den specialiserade kunskapen för att hantera de unika kraven som AI-infrastruktur ställer.
- Ni vill bygga en plattform för att snabbt kunna testa och driftsätta nya AI-modeller.
- Ni inser att underhållet av era AI-modeller ("MLOps") är en betydande teknisk utmaning som kräver en dedikerad expert.
Vi har samarbetat med Salesgroup vid flera tillfällen. Mitt intryck är att dom är engagerade, lyhörda och professionella genom hela processen. Salesgroup är snabba med att återkoppla, analytiska och ett bra bollplank för oss som kund. Vi har stort förtroende för Salesgroup och samarbetar gärna med dem igen.
Helena Martinsson
HR-chef, Skola24
Vi rekryterar specialister och ledare inom hela IT-landskapet
En framgångsrik digital strategi kräver mer än bara ett starkt ledarskap. Från backend-utvecklare och molnarkitekter till agila projektledare och dataanalytiker – varje roll är avgörande. Vår djupa förståelse för IT-branschen gör att vi kan hitta och attrahera de tekniska talanger och specialister som ert team behöver för att nå sina mål.
Relaterade roller inom IT:
Machine Learning Engineer
Specialiserar sig på att ta fram och driftsätta maskininlärningsmodeller. En ML Engineer arbetar med att bygga datapipelines, träna, testa och optimera modeller samt säkerställa att de kan integreras och fungera effektivt i produktionsmiljöer. Rollen är en brygga mellan datavetenskap och mjukvaruutveckling.
Tech Lead
Leder det tekniska arbetet i utvecklingsteam, sätter riktning och ansvarar för tekniska beslut i projekt. Fungerar som mentor, beslutsfattare och teknisk expert som säkerställer att teamet levererar med hög kvalitet.
Vanliga frågor om att rekrytera AI Engineer
Vad är skillnaden mellan en AI Engineer och en Data Scientist?
Den enklaste analogin: Data Scientisten är forskaren i labbet som uppfinner en ny formula. AI Engineeren är ingenjören som designar, bygger och driver fabriken som kan producera formulan i stor skala, på ett tillförlitligt och effektivt sätt. Data Scientisten fokuserar på analys och modellskapande; AI Engineeren fokuserar på att bygga och produktionssätta.
Är AI Engineer och Machine Learning (ML) Engineer samma sak?
I praktiken används titlarna ofta synonymt och rollerna har ett enormt överlapp. "AI Engineer" kan ibland ses som en något bredare titel som kan inkludera andra AI-områden än bara maskininlärning (t.ex. optimeringsalgoritmer). Båda rollerna delar dock samma kärnfokus: att tillämpa ingenjörsmässiga principer för att bygga och driftsätta intelligenta system.
Måste en AI Engineer vara en expert på att bygga modeller?
De måste ha en djup förståelse för hur modellerna fungerar, deras styrkor och svagheter, men de behöver inte vara experter på att själva utveckla helt nya algoritmer från grunden – det är Data Scientistens jobb. AI Engineerens spetskompetens ligger i mjukvaruutveckling, systemdesign och molninfrastruktur, applicerat på AI-problem. En stark bakgrund som Software Engineer är ofta den viktigaste grunden.
Vad är MLOps och varför är det så viktigt?
MLOps är "DevOps för Machine Learning". Det är en uppsättning praktiker som syftar till att bygga en automatiserad och tillförlitlig process för hela maskininlärningens livscykel: från datainsamling och modellträning till driftsättning och övervakning. Det är avgörande eftersom AI-modeller, till skillnad från traditionell mjukvara, kan försämras över tid ("model drift"). MLOps skapar systemet som hanterar denna komplexitet. En AI Engineer är en expert på just detta.
Vilken är den största positiva effekten av att anställa rätt AI Engineer?
Att faktiskt få avkastning på er AI-investering. Många företag investerar miljoner i data science-team, men misslyckas med det sista, kritiska steget: att få ut modellerna i produktion där de kan skapa värde. Rätt AI Engineer är den som ser till att er AI inte bara blir ett spännande forskningsprojekt, utan en robust, skalbar och integrerad del av er produkt som levererar affärsvärde dygnet runt.