AI Engineer - co robi, ile zarabia, jak nim zostać?
🟨 Społeczność analityków: https://kajodata.com/space/🟦 Kursy - Excel, Power Query, SQL, PowerBI, Python, Tableau, Data Science: https://kajodata.com/kursy/🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSY: https://kajodata.com/newsletter/ 📈 W tym odcinku opowiadam o roli AI Engineera, czyli jednej z ciekawszych nowych ścieżek na styku AI, danych i technologii. Wyjaśniam, czym taka osoba realnie się zajmuje, czym różni się od Machine Learning Engineera, Data Scientista i Prompt Engineera, oraz dlaczego nie chodzi tu po prostu o „pisanie promptów”.📈 Pokazuję też konkretne technologie, które warto znać, jeśli myślisz o wejściu w ten obszar. Pojawiają się między innymi RAG, embeddingi, bazy wektorowe, structured outputs, tool calling, API, backend, SQL, Python, Git, Docker i podstawy chmury. Bez wielkiego akademickiego zadęcia, raczej z perspektywy: co naprawdę trzeba umieć, żeby budować działające systemy oparte o modele AI.📈 Na końcu mówię też o zarobkach i o tym, jak mogłaby wyglądać ścieżka dojścia do tej roli z poziomu analityka danych. Jeżeli ogarniasz już dane, SQL-a, trochę Pythona i zaczynasz interesować się AI, to AI Engineer może być jedną z naturalnych dróg rozwoju. Nie najłatwiejszą, ale zdecydowanie wartą obserwowania.
Opis głównych zadań AI Engineera, takich jak projektowanie i implementacja systemów AI.
Przypadek użycia chatbotu w firmie i opis procesu RAC.
Wyjaśnienie konceptu embeddingów i RAG w kontekście AI Engineera.
Opis(prompting) i korzyści z użycia plików HTML zamiast Markdown.
Wyjaśnienie Structured Outputs i Tool Calling w kontekście AI Engineera.
Podsumowanie wymagań i umiejętności potrzebnych do stania się AI Engineerem.
Rozdziały i streszczenia generowane automatycznie. Pełna transkrypcja nie jest publikowana — wyszukaj frazę, aby zobaczyć dopasowane fragmenty.
Kliknij, aby znaleźć fragmenty, w których pada.
🟨 Społeczność analityków: https://kajodata.com/space/
🟦 Kursy - Excel, Power Query, SQL, PowerBI, Python, Tableau, Data Science: https://kajodata.com/kursy/
🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSY: https://kajodata.com/newsletter/
📈 W tym odcinku opowiadam o roli AI Engineera, czyli jednej z ciekawszych nowych ścieżek na styku AI, danych i technologii. Wyjaśniam, czym taka osoba realnie się zajmuje, czym różni się od Machine Learning Engineera, Data Scientista i Prompt Engineera, oraz dlaczego nie chodzi tu po prostu o „pisanie promptów”.
📈 Pokazuję też konkretne technologie, które warto znać, jeśli myślisz o wejściu w ten obszar. Pojawiają się między innymi RAG, embeddingi, bazy wektorowe, structured outputs, tool calling, API, backend, SQL, Python, Git, Docker i podstawy chmury. Bez wielkiego akademickiego zadęcia, raczej z perspektywy: co naprawdę trzeba umieć, żeby budować działające systemy oparte o modele AI.
📈 Na końcu mówię też o zarobkach i o tym, jak mogłaby wyglądać ścieżka dojścia do tej roli z poziomu analityka danych. Jeżeli ogarniasz już dane, SQL-a, trochę Pythona i zaczynasz interesować się AI, to AI Engineer może być jedną z naturalnych dróg rozwoju. Nie najłatwiejszą, ale zdecydowanie wartą obserwowania.