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?
Когда мы слышим об искусственном интеллекте, чаще всего представляем модели, которые умеют распознавать объекты, анализировать изображения или отвечать на вопросы.
Но за каждой такой моделью стоит гораздо больше, чем кажется.
В видеоаналитике недостаточно просто создать хороший алгоритм. Важно сделать так, чтобы он работал быстро, стабильно и надежно в реальных условиях. Чтобы мог анализировать десятки или сотни видеопотоков одновременно, эффективно использовать вычислительные ресурсы и не терять производительность там, где нет права на ошибку.
Именно поэтому профессия Video Analytics Engineer объединяет сразу несколько направлений.
Нужно понимать современные модели Computer Vision, разбираться в Vision Transformers (ViT) и Vision-Language Models (VLM).
Работать с потоковой обработкой видео, знать возможности NVIDIA DeepStream, понимать, как эффективно использовать GPU, проектировать архитектуру системы и учитывать реальные ограничения оборудования.
Каждая из этих областей сама по себе требует времени и практики. А в видеоаналитике они соединяются в одной профессии.
Наверное, именно поэтому специалистов в этой сфере пока не так много. Такой опыт редко можно получить только на курсах или в учебных проектах. Он появляется, когда сталкиваешься с настоящими инженерными задачами, где важно не только, что умеет модель, но и как она работает в реальном мире.
И, пожалуй, именно это делает видеоаналитику такой интересной.
Здесь постоянно приходится учиться, искать новые решения и объединять знания из разных областей. Это непросто, но именно на стыке этих технологий сегодня рождаются самые сильные AI-продукты.
А как вы считаете, что сегодня самое сложное в работе AI-инженера — создать хорошую модель или сделать так, чтобы она действительно работала в реальном мире?
Share
