在ChatGPT 发布一年后，人工智能（AI）比以往任何时候都更受关注、也更无处不在。几乎每个行业和领域都可能因 AI 的落地应用而发生深刻变革。
这场正在进行的 AI 革命带来了无尽可能。但要兑现这些承诺，AI 需要被集成进企业和政府的日常运营中。这意味着大量工作，也就转化为对具备 AI 技能、能够构建相关产品与应用的专业人才的迫切需求。
在成功实施 AI 解决方案的过程中，一个尤为关键的角色就是 AI 工程师。总体而言，AI 工程师负责设计、开发和实施各类解决方案与应用，使机器能够执行通常需要人类智能才能完成的任务。
本文将为您讲清从事 AI 工程师工作所需了解的一切。无论您是希望转型的新晋数据从业者、AI 研究者，还是 AI 爱好者，本指南都适合您。我们将介绍 AI 工程师的职责细节、这些高需求专业人士的典型背景与技能，以及在拿到第一份 AI 工程师工作后可以期待什么。开始吧！
AI 工程师的角色
对于希望释放 AI 力量的公司而言，AI 工程师至关重要。他们负责将基于 AI 的工具与解决方案融入公司的日常运营。
为胜任这份工作，AI 工程师需要具备融合多领域知识的宽广背景，涵盖 AI、机器学习（ML）、数据科学与软件工程等，同时要深刻理解所在公司的业务性质与组织架构。
因此，尽管技术背景高度扎实，AI 工程往往也与面向领导力的岗位相关。这通常意味着需要统筹复杂且具有挑战性的项目、与客户沟通协作，并有效管理与带领团队。
AI 工程 vs ML 工程
谈到 AI 工程，切勿将其与 ML 工程混为一谈。两者虽有明显重叠，但也存在多方面差异。
为更好理解区别，我们先来看这两个密切相关术语的定义。
- 人工智能 是计算机科学的广泛领域，旨在创建能执行通常需要人类智能才能完成任务的智能系统。它囊括让计算机具备智能化、自动化行为的一系列工具与技术。查看我们的完整指南 What is AI? 了解更多。
- 机器学习 是 AI 的一个专门分支，主要致力于设计与调优算法，使其随时间与数据交互而变得更准确、更高效。简言之，ML 让计算机能够分析数据、提炼洞见，并在无需为这些任务显式编程的情况下做出明智决策或预测。若想更好理解AI 与机器学习的差异，强烈推荐阅读我们的对比指南。
来源：DataCamp
基于以上定义，AI 工程与 ML 工程的主要区别在于工作范围。ML 工程师主要专注于开发与调优模型，并将其扩展至生产级，以部署为 ML 产品。这需要兼具软件工程与数据科学方面的知识与技能。您可以在另一篇文章中了解如何成为 ML 工程师。
相比之下，AI 工程师可围绕多种技术与任务，开发不同形式的机器智能。尽管在某些公司与岗位中，ML 算法与数据驱动应用可能占主导，AI 工程师同样会涉及其他类型的 AI，如机器人学、自然语言理解或基于规则的专家系统。
如何成为 AI 工程师：教育路径
与众多新兴岗位一样，拿到第一份 AI 工程师工作的路径并非只有一条。根据您的背景、资历与可用时间，不同路线的匹配度也不同。
下面来看几种能够助您进入 AI 工程领域的教育路径。
本科教育
近年，全球多所高校开始提供 AI 与 ML 本科学位。这对行业而言是利好消息，如果您正要开始大学学习，这是很好的选择。
不过，鉴于 AI 的跨学科特征，您也可以选择其他项目，以获取进入 AI 工程所需的一部分技能与知识，例如数据科学、计算机科学、软件开发或数学学士学位。
研究生教育
在完成学士学位后，或对有经验、希望转向 AI 工程的专业人士而言，攻读 AI 或相关领域的硕士学位是扩展知识、习得新技能的优选。如今在预算、时间与灵活性上都有丰富选项可满足需求。
课程与职业路径
在线训练营或数据科学平台，可能是更快捷且更实惠的途径，帮助您掌握 AI 工程所需技能。DataCamp 正在努力为各个水平的学习者提供互动且有深度的 AI 课程。无论您是有志成为数据从业者还是数据领导者，我们都以全面的课程与职业路径目录为您护航。
以下是 DataCamp 上一些优质的 AI 相关课程与职业路径：
认证与专项培训
获得 AI 认证是证明您的 AI 技能、并在就业市场中脱颖而出的绝佳方式。
AI 认证通常由专业机构或教育机构颁发，并包含严格的评估流程。为获得认证，考生通常需要通过一门或多门考试，以检验其在 AI 特定领域的知识与技能。
AI 认证提供方众多，其中之一是 DataCamp。DataCamp Certifications 基于最新行业需求并与业界领袖合作打造，能帮助您在竞争激烈的 AI 就业市场中脱颖而出。
想要获取认证？请阅读我们的指南，了解 2024 年顶级 AI 认证 的更多信息与流程。
打造 AI 工程师技能
AI 工程师工作位于软件工程师与数据专业人士的交汇处。由于其跨学科特性，您既要精通数据科学基础技能，也要具备扎实的软件工程概念背景。
同时，AI 工程师需要熟悉多种形式的机器智能。根据公司与岗位的不同，可能需要在机器人学、计算机视觉、语音识别、基于规则的专家系统等领域开展工作。两条助您开启 AI 工程师之路的优质资源包括：
-
Associate AI Engineer for Data Scientists 职业路径：学习使用主流 Python 库训练与评估预测模型，使用大型语言模型，微调 Llama 3，将其集成进应用，并培养将 AI 模型推向生产所需的基础 MLOps 技能。
-
Associate AI Engineer for Developers 职业路径：学习使用大型语言模型、提示工程、主流 AI API 与开源库创建 AI 驱动的后端系统，通过动手项目构建聊天机器人、推荐引擎与语义搜索引擎。
接下来我们更深入地看看最常见的技能，帮助您更清晰地了解需要展示哪些能力。
技术技能
编程
实现 AI 需要扎实的编程理解。会写代码能让您开发 AI 算法、处理数据，并使用各类 AI 工具与库。Python 目前是 AI 社区中最流行的语言，因其简洁、灵活以及数据科学库的丰富可用性。但也有其他值得考虑的语言，如 R 和 Julia。以下是一些助您开启编程之旅的 DataCamp 资源。
机器学习
ML 是当前最受欢迎的 AI 分支。作为 AI 工程师，您的一部分工作很可能涉及开发与调优 ML 模型，并将其产品化。因此，理解不同机器学习算法、其工作原理及适用场景等至关重要。
以下是一些可立即上手的学习资源。
AI 算法
除 ML 外，还有其他 AI 子领域需要 AI 工程师精通。具体方向取决于您所在的公司与岗位性质，但了解得越多越好。以下是一些建议主题。
大数据
新一代 AI 算法由海量数据驱动。处理如此规模的数据时，Python 或 R 等传统工具可能并非最高效的解决方案。要参与大数据项目，需要使用新工具（如 Apache Spark、NoSQL 数据库）与新方法（如并行计算与云计算）。
软件工程
对机器学习工程师而言，最终交付物是可运行的软件。要让 AI 系统在数据规模增长时仍能良好扩展，必须在系统设计上深思熟虑。
此外，AI 系统只是需要融入更大更复杂系统中的一小部分。因此，AI 工程师必须理解多种软件工程最佳实践（如版本控制、测试、文档、模块化编码等），以及各组件如何组合成系统。您需要构建合适的接口，使您的系统能够与其他组件高效通信。
软技能
- 问题解决。 开发与运行 AI 算法是一项复杂任务，需要深入理解其将被集成的目标系统。AI 工程师需要对全流程具备全局视野，并设法在技术、业务需求、期限与资源之间找到平衡，以确保项目成功。
- 团队协作。 鉴于开发与集成 AI 系统的复杂性，指望一人独立完成既天真也低效。AI 工程师的一项职责是与项目相关团队和部门开展协作并进行管理。
- 沟通能力。 最后但同样重要的是，数据工程师也需要沟通技能，以跨部门合作并理解数据分析师、数据科学家以及业务领导者的需求。根据组织不同，数据工程师可能还需懂得如何开发仪表盘、报告和其他可视化内容，以便与相关方沟通。
获取 AI 工程的实践经验
学习成为 AI 工程师是一段令人兴奋的旅程，但也并非没有挑战。该领域广博且细分主题众多，且根据您的起点不同，掌握所有必要技能与知识可能需要相当长的时间。
话虽如此，除学习资源外，积累实践经验对于巩固所学至关重要。将所学技能应用于真实项目能加深理解，并为您的履历增色，助您在就业市场中脱颖而出。
以下列出了一些活动与策略，帮助您获得 AI 的实操经验。
- 实习。 在 AI 行业找到理想工作并不容易，尤其是在职业早期、缺乏经验的时候。通过实习进入就业市场是个不错的方式。实习是一种边学边做的机会，让学生获得专业经验，并与其他 AI 从业者建立宝贵的人脉。
- 开发个人 AI 项目。 打磨个人项目是构建作品集、锻炼技能的关键一步。如果您正处于这一阶段，强烈建议阅读我们的指南 如何打造出色的数据科学作品集 以及我们的 AI 项目 文章。
- 跟练编程。 如果您想向专家学习，并了解他们如何解决真实世界问题，可以尝试 DataCamp Code Alongs。浏览我们的跟练板块，准备好与多位 AI 领军人物在多个项目中手把手编码。
AI 工程师的职业机会与成长
AI 工程的职业路径
鉴于 AI 的变革力量，以 ChatGPT 等新一代工具为例，AI 相关岗位的迅猛增长并不令人意外。
根据世界经济论坛《未来就业报告》，AI 与机器学习专家位居未来五年增长最快的岗位榜首。随着各行业持续采用 AI 技术以优化运营、提升决策，AI 工程师的需求很可能只增不减。
这一预测也在下方 2021 至 2030 年间的AI 市场规模增长预测中得到进一步印证。
来源：Statista
鉴于 AI 的巨大潜力，几乎所有行业与部门都会出现 AI 工程师的就业机会，从科技与金融到市场营销与制造业不一而足。
薪资预期
我们有一份关于AI 工程师薪资的完整指南，对此话题进行了更详细的探讨。这里我们列出一些关键信息。
各国与各行业的组织都在竞相招募 AI 工程师以落地 AI 方案。然而，由于 AI 专业人才的供给尚未跟上需求，这些岗位的招聘竞争较其他科技领域更为激烈。因此，用人单位愿意为有才华的 AI 工程师提供优厚薪酬。
据 Glassdoor 统计，美国 AI 工程师的预计年度总薪酬在 12.4 万至 19.3 万美元之间，但薪资会受到多种因素影响，如资历、地区、教育背景，以及在特定细分领域的专业知识等。
来源：Glassdoor
结语
AI 正处于黄金时代。全球各地的公司都在迫切寻找 AI 人才，将 AI 融入业务之中。AI 工程师是当今数据科学领域最受欢迎的岗位之一。希望本文能帮助您了解这一热门且回报丰厚的角色细节。
若您想开启 AI 工程之路，DataCamp 可助您一臂之力。查看我们的专题内容，了解更多并立即开始您的学习之旅：
在ChatGPT 发布一年后，人工智能（AI）比以往任何时候都更受关注、也更无处不在。几乎每个行业和领域都可能因 AI 的落地应用而发生深刻变革。
这场正在进行的 AI 革命带来了无尽可能。但要兑现这些承诺，AI 需要被集成进企业和政府的日常运营中。这意味着大量工作，也就转化为对具备 AI 技能、能够构建相关产品与应用的专业人才的迫切需求。
在成功实施 AI 解决方案的过程中，一个尤为关键的角色就是 AI 工程师。总体而言，AI 工程师负责设计、开发和实施各类解决方案与应用，使机器能够执行通常需要人类智能才能完成的任务。
本文将为您讲清从事 AI 工程师工作所需了解的一切。无论您是希望转型的新晋数据从业者、AI 研究者，还是 AI 爱好者，本指南都适合您。我们将介绍 AI 工程师的职责细节、这些高需求专业人士的典型背景与技能，以及在拿到第一份 AI 工程师工作后可以期待什么。开始吧！
AI 工程师的角色
对于希望释放 AI 力量的公司而言，AI 工程师至关重要。他们负责将基于 AI 的工具与解决方案融入公司的日常运营。
为胜任这份工作，AI 工程师需要具备融合多领域知识的宽广背景，涵盖 AI、机器学习（ML）、数据科学与软件工程等，同时要深刻理解所在公司的业务性质与组织架构。
因此，尽管技术背景高度扎实，AI 工程往往也与面向领导力的岗位相关。这通常意味着需要统筹复杂且具有挑战性的项目、与客户沟通协作，并有效管理与带领团队。
AI 工程 vs ML 工程
谈到 AI 工程，切勿将其与 ML 工程混为一谈。两者虽有明显重叠，但也存在多方面差异。
为更好理解区别，我们先来看这两个密切相关术语的定义。
来源：DataCamp
基于以上定义，AI 工程与 ML 工程的主要区别在于工作范围。ML 工程师主要专注于开发与调优模型，并将其扩展至生产级，以部署为 ML 产品。这需要兼具软件工程与数据科学方面的知识与技能。您可以在另一篇文章中了解如何成为 ML 工程师。
相比之下，AI 工程师可围绕多种技术与任务，开发不同形式的机器智能。尽管在某些公司与岗位中，ML 算法与数据驱动应用可能占主导，AI 工程师同样会涉及其他类型的 AI，如机器人学、自然语言理解或基于规则的专家系统。
如何成为 AI 工程师：教育路径
与众多新兴岗位一样，拿到第一份 AI 工程师工作的路径并非只有一条。根据您的背景、资历与可用时间，不同路线的匹配度也不同。
下面来看几种能够助您进入 AI 工程领域的教育路径。
本科教育
近年，全球多所高校开始提供 AI 与 ML 本科学位。这对行业而言是利好消息，如果您正要开始大学学习，这是很好的选择。
不过，鉴于 AI 的跨学科特征，您也可以选择其他项目，以获取进入 AI 工程所需的一部分技能与知识，例如数据科学、计算机科学、软件开发或数学学士学位。
研究生教育
在完成学士学位后，或对有经验、希望转向 AI 工程的专业人士而言，攻读 AI 或相关领域的硕士学位是扩展知识、习得新技能的优选。如今在预算、时间与灵活性上都有丰富选项可满足需求。
课程与职业路径
在线训练营或数据科学平台，可能是更快捷且更实惠的途径，帮助您掌握 AI 工程所需技能。DataCamp 正在努力为各个水平的学习者提供互动且有深度的 AI 课程。无论您是有志成为数据从业者还是数据领导者，我们都以全面的课程与职业路径目录为您护航。
以下是 DataCamp 上一些优质的 AI 相关课程与职业路径：
认证与专项培训
获得 AI 认证是证明您的 AI 技能、并在就业市场中脱颖而出的绝佳方式。
AI 认证通常由专业机构或教育机构颁发，并包含严格的评估流程。为获得认证，考生通常需要通过一门或多门考试，以检验其在 AI 特定领域的知识与技能。
AI 认证提供方众多，其中之一是 DataCamp。DataCamp Certifications 基于最新行业需求并与业界领袖合作打造，能帮助您在竞争激烈的 AI 就业市场中脱颖而出。
想要获取认证？请阅读我们的指南，了解 2024 年顶级 AI 认证 的更多信息与流程。
打造 AI 工程师技能
AI 工程师工作位于软件工程师与数据专业人士的交汇处。由于其跨学科特性，您既要精通数据科学基础技能，也要具备扎实的软件工程概念背景。
同时，AI 工程师需要熟悉多种形式的机器智能。根据公司与岗位的不同，可能需要在机器人学、计算机视觉、语音识别、基于规则的专家系统等领域开展工作。两条助您开启 AI 工程师之路的优质资源包括：
Associate AI Engineer for Data Scientists 职业路径：学习使用主流 Python 库训练与评估预测模型，使用大型语言模型，微调 Llama 3，将其集成进应用，并培养将 AI 模型推向生产所需的基础 MLOps 技能。
Associate AI Engineer for Developers 职业路径：学习使用大型语言模型、提示工程、主流 AI API 与开源库创建 AI 驱动的后端系统，通过动手项目构建聊天机器人、推荐引擎与语义搜索引擎。
接下来我们更深入地看看最常见的技能，帮助您更清晰地了解需要展示哪些能力。
技术技能
编程
实现 AI 需要扎实的编程理解。会写代码能让您开发 AI 算法、处理数据，并使用各类 AI 工具与库。Python 目前是 AI 社区中最流行的语言，因其简洁、灵活以及数据科学库的丰富可用性。但也有其他值得考虑的语言，如 R 和 Julia。以下是一些助您开启编程之旅的 DataCamp 资源。
机器学习
ML 是当前最受欢迎的 AI 分支。作为 AI 工程师，您的一部分工作很可能涉及开发与调优 ML 模型，并将其产品化。因此，理解不同机器学习算法、其工作原理及适用场景等至关重要。
以下是一些可立即上手的学习资源。
AI 算法
除 ML 外，还有其他 AI 子领域需要 AI 工程师精通。具体方向取决于您所在的公司与岗位性质，但了解得越多越好。以下是一些建议主题。
大数据
新一代 AI 算法由海量数据驱动。处理如此规模的数据时，Python 或 R 等传统工具可能并非最高效的解决方案。要参与大数据项目，需要使用新工具（如 Apache Spark、NoSQL 数据库）与新方法（如并行计算与云计算）。
软件工程
对机器学习工程师而言，最终交付物是可运行的软件。要让 AI 系统在数据规模增长时仍能良好扩展，必须在系统设计上深思熟虑。
此外，AI 系统只是需要融入更大更复杂系统中的一小部分。因此，AI 工程师必须理解多种软件工程最佳实践（如版本控制、测试、文档、模块化编码等），以及各组件如何组合成系统。您需要构建合适的接口，使您的系统能够与其他组件高效通信。
软技能
获取 AI 工程的实践经验
学习成为 AI 工程师是一段令人兴奋的旅程，但也并非没有挑战。该领域广博且细分主题众多，且根据您的起点不同，掌握所有必要技能与知识可能需要相当长的时间。
话虽如此，除学习资源外，积累实践经验对于巩固所学至关重要。将所学技能应用于真实项目能加深理解，并为您的履历增色，助您在就业市场中脱颖而出。
以下列出了一些活动与策略，帮助您获得 AI 的实操经验。
AI 工程师的职业机会与成长
AI 工程的职业路径
鉴于 AI 的变革力量，以 ChatGPT 等新一代工具为例，AI 相关岗位的迅猛增长并不令人意外。
根据世界经济论坛《未来就业报告》，AI 与机器学习专家位居未来五年增长最快的岗位榜首。随着各行业持续采用 AI 技术以优化运营、提升决策，AI 工程师的需求很可能只增不减。
这一预测也在下方 2021 至 2030 年间的AI 市场规模增长预测中得到进一步印证。
来源：Statista
鉴于 AI 的巨大潜力，几乎所有行业与部门都会出现 AI 工程师的就业机会，从科技与金融到市场营销与制造业不一而足。
薪资预期
我们有一份关于AI 工程师薪资的完整指南，对此话题进行了更详细的探讨。这里我们列出一些关键信息。
各国与各行业的组织都在竞相招募 AI 工程师以落地 AI 方案。然而，由于 AI 专业人才的供给尚未跟上需求，这些岗位的招聘竞争较其他科技领域更为激烈。因此，用人单位愿意为有才华的 AI 工程师提供优厚薪酬。
据 Glassdoor 统计，美国 AI 工程师的预计年度总薪酬在 12.4 万至 19.3 万美元之间，但薪资会受到多种因素影响，如资历、地区、教育背景，以及在特定细分领域的专业知识等。
来源：Glassdoor
结语
AI 正处于黄金时代。全球各地的公司都在迫切寻找 AI 人才，将 AI 融入业务之中。AI 工程师是当今数据科学领域最受欢迎的岗位之一。希望本文能帮助您了解这一热门且回报丰厚的角色细节。
若您想开启 AI 工程之路，DataCamp 可助您一臂之力。查看我们的专题内容，了解更多并立即开始您的学习之旅：