شغل AI Data Engineer یا «مهندس داده هوش مصنوعی» یکی از نقشهای کلیدی در تیم‌های داده و یادگیری ماشین است. این نقش پل ارتباطی بین داده خام و مدل‌های هوش مصنوعی است. در ادامه، شرح کاملی از این نقش می‌دهم:
تعریف کلی:
AI Data Engineer کسی است که سیستم‌ها، زیرساخت‌ها و پایپ‌لاین‌هایی را طراحی، پیاده‌سازی و نگهداری می‌کند که داده‌ها را از منابع مختلف جمع‌آوری کرده، پردازش می‌کند و در قالب مناسب در اختیار مدل‌های AI و Machine Learning قرار می‌دهد.
وظایف اصلی:
| زمینه کاری | شرح |
|---|---|
| جمع‌آوری داده | استخراج داده از منابع متنوع (SQL, NoSQL, API, فایل‌های لاگ و...) |
| پردازش داده | پاک‌سازی، نرمال‌سازی، و تبدیل داده‌ها به فرمت قابل استفاده برای مدل‌های ML |
| ساخت پایپ‌لاین‌های داده | طراحی pipelineهای ETL (Extract, Transform, Load) یا ELT |
| ذخیره‌سازی داده | کار با پایگاه‌های داده، دیتا‌لیک‌ها، و سیستم‌های ابری (AWS S3, GCP BigQuery) |
| تضمین کیفیت داده | بررسی ناسازگاری‌ها، داده‌های گمشده، و ساخت ابزارهای اعتبارسنجی داده |
| همکاری با تیم‌های AI/ML | فراهم‌سازی داده مناسب برای آموزش، اعتبارسنجی و تست مدل‌ها |
| مدیریت نسخه داده | استفاده از ابزارهایی مانند DVC یا MLflow برای کنترل نسخه داده |
| مقیاس‌پذیری و بهینه‌سازی | ساخت سیستم‌هایی که برای حجم بالای داده سریع و مقرون‌به‌صرفه باشند |
ابزارها و تکنولوژی‌های معمول:
| دسته‌بندی | ابزار/فناوری |
|---|---|
| برنامه‌نویسی | Python, SQL, Scala |
| داده‌پردازی | Pandas, Spark, Apache Beam |
| ذخیره‌سازی | PostgreSQL, MongoDB, Snowflake, BigQuery |
| زیرساخت | Docker, Kubernetes, Airflow, Kafka |
| ابزارهای ابری | AWS (Glue, S3), Google Cloud (Dataflow), Azure |
| نسخه‌سازی داده | DVC, MLflow |
| همکاری | Git, JIRA, Notion |
تفاوت با Data Scientist و ML Engineer:
| نقش | تمرکز |
|---|---|
| Data Engineer | ساخت و مدیریت سیستم‌های داده |
| AI Data Engineer | ساخت زیرساخت داده متمرکز بر AI و ML |
| Data Scientist | تحلیل داده و ساخت مدل‌های آماری |
| ML Engineer | پیاده‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌های ML در تولید |
مهارت‌های ضروری:
آشنایی با معماری داده‌های بزرگ (Big Data)
توانایی طراحی pipelineهای داده با حجم بالا
درک چرخه عمر مدل‌های AI/ML
مهارت در کار با داده‌های ساخت‌یافته و غیرساخت‌یافته
آشنایی با امنیت داده و مدیریت دسترسی
آینده شغلی:
با رشد سریع پروژه‌های هوش مصنوعی و افزایش اهمیت داده‌های باکیفیت، تقاضا برای AI Data Engineerها در حال افزایش است، مخصوصاً در حوزه‌هایی مثل:
فین‌تک و بانکداری
سلامت دیجیتال
خرده‌فروشی هوشمند
خودروهای خودران
مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
نقشه راه AI Data Engineer – مرحله‌به‌مرحله
مرحله 1: پایه‌های مهندسی داده و برنامه‌نویسی
| موضوع | جزئیات | منابع پیشنهادی |
|---|---|---|
| Python | کار با لیست‌ها، دیکشنری، فانکشن‌ها، کلاس‌ها | دوره SoloLearn, W3Schools |
| SQL | SELECT, JOIN, GROUP BY, Subqueries | Mode Analytics SQL Tutorial |
| Linux/Bash | آشنایی با خط فرمان، اسکریپت‌نویسی | Learn Shell |
| Git | version control, branching | Git Handbook |
مرحله 2: پردازش و پاک‌سازی داده
| موضوع | جزئیات | منابع پیشنهادی |
|---|---|---|
| Pandas و Numpy | آنالیز داده‌های جدولی، عملیات آماری | Pandas Tutorials |
| Data Cleaning | حذف مقادیر گمشده، نرمال‌سازی، encode کردن | دوره‌های Kaggle |
| Regex (عبارات منظم) | استخراج داده از متن‌ها | Regex101 |
مرحله 3: ساخت پایپ‌لاین‌های داده و ETL
| موضوع | جزئیات | منابع پیشنهادی |
|---|---|---|
| ETL Basics | استخراج، تبدیل، بارگذاری داده | Data Engineering Zoomcamp |
| Airflow | اتوماسیون pipelineهای داده | Airflow Docs |
| Kafka | انتقال real-time داده‌ها | Confluent Kafka Course |
مرحله 4: کار با داده‌های بزرگ و ابزارهای مقیاس‌پذیر
| موضوع | جزئیات | منابع پیشنهادی |
|---|---|---|
| Apache Spark | پردازش توزیع‌شده داده‌ها | Databricks Spark Course |
| Hadoop Basics | درک اولیه فایل سیستم HDFS و MapReduce | Hadoop 101 |
| Dask / Ray | جایگزین سبک‌تر برای Spark | Dask Documentation |
مرحله 5: ذخیره‌سازی و مدیریت داده
| موضوع | جزئیات | منابع پیشنهادی |
|---|---|---|
| SQL Databases | PostgreSQL, MySQL | PostgreSQL Tutorial |
| NoSQL | MongoDB, Redis | MongoDB University |
| Data Lakes | AWS S3, Google Cloud Storage | مستندات رسمی AWS و GCP |
مرحله 6: ابزارهای ML و کار با تیم‌های AI
| موضوع | جزئیات | منابع پیشنهادی |
|---|---|---|
| ML Basics | مفاهیم supervised/unsupervised، ویژگی‌ها، داده‌ها | Coursera ML by Andrew Ng |
| MLflow و DVC | مدیریت نسخه مدل و داده | MLflow Docs, DVC Docs |
| Feature Engineering | ساخت و انتخاب ویژگی‌های مفید برای مدل‌ها | مقالات Kaggle و پروژه‌های عملی |
مرحله 7: پروژه‌ها، رزومه، و ورود به بازار کار
| مرحله | توضیح |
|---|---|
| ساخت پروژه‌ها | مثل: سیستم ETL با Airflow، تحلیل داده با Spark، پایپ‌لاین داده برای مدل ML |
| ساخت رزومه حرفه‌ای | تمرکز بر پروژه‌های واقعی و ابزارهایی که کار کردی |
| نمونه مصاحبه‌ها | تمرین سوالات SQL، طراحی pipeline، معماری داده |
هدف نهایی:
تبدیل شدن به یک AI-Ready Data Engineer که می‌تونه:
داده‌ها رو از منابع مختلف جمع کنه و پردازش کنه
پایپ‌لاین‌های هوشمند و مقیاس‌پذیر بسازه
داده رو آماده استفاده در مدل‌های هوش مصنوعی کنه
با تیم‌های ML، Data Science و DevOps همکاری کنه
----------------------------------------------------------------
برنامه‌ی زمان‌بندی یادگیری ۶ ماهه برای AI Data Engineer .
این برنامه طوری طراحی شده که:
هر هفته ۱۲ تا ۱۵ ساعت زمان نیاز داره (قابل تنظیمه)
تمرکز داره روی مهارت‌های عملی و پروژه محور
بعد از ۶ ماه، آماده‌ای برای ورود به بازار کار
برنامه‌ی ۶ ماهه یادگیری برای AI Data Engineer
ماه اول: پایه‌های برنامه‌نویسی و داده
| هفته | تمرکز | موارد |
|---|---|---|
| هفته 1 | Python مقدماتی | متغیر، لیست، دیکشنری، توابع، شرط‌ها |
| هفته 2 | Python پیشرفته | حلقه‌ها، کلاس، فایل‌ها، try/except |
| هفته 3 | SQL مقدماتی | SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY |
| هفته 4 | Git و Bash | Git commit/push، دستورات bash پایه‌ای |
پروژه کوچک: تحلیل فایل CSV با Python و ذخیره نتایج در SQLite
ماه دوم: تحلیل و پردازش داده
| هفته | تمرکز | موارد |
|---|---|---|
| هفته 5 | Pandas | خواندن داده، فیلتر، groupby، merge |
| هفته 6 | Numpy و Matplotlib | عملیات عددی و مصور‌سازی |
| هفته 7 | پاک‌سازی داده | نرمال‌سازی، حذف null، feature encoding |
| هفته 8 | Regex و datetime | استخراج داده از متن‌ها و زمان‌ها |
پروژه: پاک‌سازی و آنالیز دیتاست فروش (مثلاً Superstore یا Titanic)
ماه سوم: پایپ‌لاین داده و ETL
| هفته | تمرکز | موارد |
|---|---|---|
| هفته 9 | مفاهیم ETL | Extract, Transform, Load (مفاهیم + طراحی) |
| هفته 10 | Airflow مقدماتی | DAG، task، scheduler، XCom |
| هفته 11 | ساخت pipeline | ETL کامل با Python و Airflow |
| هفته 12 | پروژه ETL | پردازش و ذخیره‌ی داده از API به PostgreSQL |
پروژه: ساخت pipeline برای ذخیره داده‌های آب‌وهوا از API
ماه چهارم: داده‌های بزرگ و ذخیره‌سازی
| هفته | تمرکز | موارد |
|---|---|---|
| هفته 13 | Spark مقدماتی | DataFrame, RDD, Transformations |
| هفته 14 | Spark پیشرفته | Spark SQL, aggregations, joins |
| هفته 15 | MongoDB و NoSQL | آشنایی با سندگرایی، queryهای Mongo |
| هفته 16 | Data Lake & Cloud | AWS S3، Google Cloud، ذخیره‌سازی داده |
پروژه: آنالیز دیتاست بزرگ (مثلاً NYC Taxi) با Spark و ذخیره روی S3
ماه پنجم: آماده‌سازی داده برای ML
| هفته | تمرکز | موارد |
|---|---|---|
| هفته 17 | مفاهیم ML | supervised, unsupervised, overfitting |
| هفته 18 | Feature Engineering | انتخاب و ساخت ویژگی‌ها برای مدل |
| هفته 19 | MLflow و DVC | versioning برای مدل و داده |
| هفته 20 | همکاری با تیم ML | آماده‌سازی داده برای مدل‌سازی و تست |
پروژه: ساخت pipeline داده برای مدل پیش‌بینی فروش
ماه ششم: پروژه نهایی + بازار کار
| هفته | تمرکز | موارد |
|---|---|---|
| هفته 21 | پروژه نهایی (قسمت ۱) | طراحی معماری داده، پیاده‌سازی ETL واقعی |
| هفته 22 | پروژه نهایی (قسمت ۲) | اتصال به مدل ML، ذخیره نتایج |
| هفته 23 | رزومه‌نویسی + GitHub | مستندسازی پروژه‌ها، انتشار در GitHub |
| هفته 24 | تمرین مصاحبه و تست | سوالات SQL، طراحی داده، الگوهای معماری |
پروژه نهایی پیشنهادی:
"سیستم پیش‌بینی رفتار کاربران فروشگاه آنلاین"
جمع‌آوری داده از API یا فایل
پاک‌سازی و آماده‌سازی
ذخیره‌سازی در PostgreSQL یا S3
اجرای مدل ML (مثلاً Random Forest)
ذخیره نتایج و گزارش نهایی
