The post has been translated automatically. Original language: Russian
We continue to divide specialists into ML Engineer, AI Engineer and Computer Vision Engineer.
But it is enough to look at the requirements of modern projects to understand that another separate engineering specialization has appeared.
Video Analytics Engineer.
This is no longer about training models.
It's about engineers who can turn algorithms into high-performance systems that work with real-time video data.
Today, such a specialist should understand not only Computer Vision, but also:
- NVIDIA DeepStream;
- GPU optimization and acceleration of inference;
- Video Classification;
- Vision Transformers (ViT);
- Vision-Language Models (VLM).
And here an interesting question arises.
How many such engineers are actually on the market?
There are dozens of times more courses on AI. The number of AI Engineer resumes has also grown.
But there are still very few specialists who have practical experience in building video analytics production systems.
And this is natural.
Such knowledge is almost impossible to obtain on educational projects. They appear only when you have to solve real engineering problems: optimize performance, work with GPU, process video streams, implement modern model architectures and make sure that all this works stably in production.
Perhaps in a few years, Video Analytics Engineer will become as familiar a profession as Backend Engineer or Data Engineer.
But today it is one of the rarest engineering specializations in AI.
Do you think Video Analytics Engineer is a separate profession or is it still a kind of Computer Vision Engineer?
Мы продолжаем делить специалистов на ML Engineer, AI Engineer и Computer Vision Engineer.
Но достаточно посмотреть на требования современных проектов, чтобы понять: появилась еще одна отдельная инженерная специализация.
Video Analytics Engineer.
Это уже не про обучение моделей.
Это про инженеров, которые умеют превращать алгоритмы в высокопроизводительные системы, работающие с видеоданными в реальном времени.
Сегодня такой специалист должен понимать не только Computer Vision, но и:
- NVIDIA DeepStream;
- GPU-оптимизацию и ускорение инференса;
- Video Classification;
- Vision Transformers (ViT);
- Vision-Language Models (VLM).
И здесь возникает интересный вопрос.
Сколько таких инженеров действительно есть на рынке?
Курсов по AI стало в десятки раз больше. Количество резюме AI Engineer тоже выросло.
Но специалистов, которые имеют практический опыт построения production-систем видеоаналитики, по-прежнему очень немного.
И это закономерно.
Такие знания почти невозможно получить на учебных проектах. Они появляются только тогда, когда приходится решать реальные инженерные задачи: оптимизировать производительность, работать с GPU, обрабатывать видеопотоки, внедрять современные архитектуры моделей и делать так, чтобы всё это стабильно работало в production.
Возможно, через несколько лет Video Analytics Engineer станет такой же привычной профессией, как Backend Engineer или Data Engineer.
Но сегодня это одна из самых редких инженерных специализаций в AI.
Как вы считаете, Video Analytics Engineer — это отдельная профессия или всё еще разновидность Computer Vision Engineer?
Share
