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.
Takie serwisy jak YouTube, czy Netflix, czy Spotify na potęgę używają Machine Learningu. No i tutaj główną rolą, która w tym pomaga jest Machine Learning Engineer. AI Engineer nie jest też Data Scientistem, czyli kimś kto przygotowuje jakiś model, robi bardzo skomplikowane obliczenia. Nie jest też Prompt Ingenierem, czyli kimś kto po prostu pisze prompty. Jest to rola troszeczkę inna. AI Engineer Ma sprawić, że model wskazany, wybrany przez nas bądź wybrany w danym kontekście, dostanie jakiś input i da output, który pomaga firmie działać, pomaga firmie zarabiać. To brzmi na bardzo prostą rzecz, bo możesz się wydawać, że w zasadzie to ty również jesteś swego rodzaju AI Ingenierem, pisz, dasz o coś Claude'a, Groka albo Chata GPT i on ci daje jakiś tam output no i pomaga ci robić rzeczy, które potrzebujesz.
Pokazano wszystkie 1 dopasowanie. Transkrypcja generowana automatycznie i niesprawdzana ręcznie — może zawierać błędy.
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.