Специалист, который проектирует, интегрирует и поддерживает ИИ-системы в реальных продуктах — на стыке разработки ПО и машинного обучения.
AI-инженер (AI Engineer) — специалист, который занимается проектированием и внедрением продуктов на основе уже существующих ИИ-моделей: интеграцией LLM через API, построением RAG-систем для работы с корпоративными данными, разработкой агентных pipeline и обеспечением надёжной работы этих систем в продакшене.
В отличие от классического дата-сайентиста или ML-инженера, который занимается обучением моделей с нуля на собственных данных, AI-инженер чаще работает с готовыми базовыми моделями (LLM от крупных вендоров) и фокусируется на инженерных задачах вокруг них: качественный промпт-инжиниринг, оптимизация стоимости запросов, построение надёжных агентных цепочек и оценка качества ответов на реальных данных.
Спрос на AI-инженеров резко вырос вместе с распространением LLM-based продуктов — эта роль часто становится точкой входа в ИИ-индустрию для разработчиков с опытом в обычной веб- или бэкенд-разработке, без глубокой академической подготовки в машинном обучении.
Дата-сайентист чаще занимается анализом данных и обучением моделей с нуля. AI-инженер фокусируется на интеграции уже готовых моделей (LLM) в продукты и построении инженерной инфраструктуры вокруг них.
Базовое понимание полезно, но глубина требуемых знаний обычно меньше, чем у классического ML-инженера — акцент смещён на программную инженерию, API и промпт-инжиниринг.
Опыт работы с LLM API, построение RAG-систем, знание векторных баз данных, навыки промпт-инжиниринга и общая инженерная культура разработки надёжного ПО.