AI工程师的崛起：填补AI革命中的空白

在一个拥有大约5000名语言学习模型（LLM）研究员，但大约有5000万软件工程师的世界中，供应限制决定了一种新型专业人才—AI工程师的迅猛增长。他们的崛起不仅仅是一种预测，更是对科技世界动态变化的必然反应。AI工程师作为科技领域新的先锋的出现，是一种超越传统软件开发实践的引人注目的进化，标志着AI应用的激动人心的新时代的开始。

科技角色的景观正在不断演化，AI工程师的角色正在迅速获得关注。AI工程师独特地位于研究、应用和开发的交叉点，代表了我们处理人工智能（AI）和软件工程的方法的巨大转变。

与机器学习（ML）研究科学家、机器学习工程师和软件工程师的传统角色不同，AI工程师将对AI模型的理解与健壮的软件工程原则相结合。他们的目标是什么？那就是创建可扩展的、用户友好的AI解决方案和服务。

机器学习研究科学家主要通过发现新的算法或技术来开创AI的未来。他们的工作虽然重要，但通常只出现在学术期刊中，可能并没有立即对软件产品产生实际影响。

相反，机器学习工程师将这些新技术转化为软件产品的可行应用，更偏向于实践应用而非理论。与此同时，软件工程师运用各种工具和技术构建和维护软件系统。虽然他们确实将AI或ML组件集成到他们的工作中，但他们不一定深入研究这些技术。

这时候，AI工程师出场了，他们带来了对AI模型的理解，类似于机器学习工程师，但更侧重于使用预训练的AI模型，如GPT-4或其他基础模型。这些专业人士评估不同的AI模型，利用像LangChain或Pinecone这样的工具，并将前沿研究转化为实用的AI产品。和软件工程师一样，AI工程师理解并应用健壮、可扩展和可维护的系统设计原则。

基础模型的出现放大了AI工程师的重要性。虽然AI研究人员创建了这些模型，但正是AI工程师通过广泛的互动和在尚未被充分探索的领域找到创新应用，才充分利用了它们的潜力。

2023年正在见证人工编写的代码在驾驭和增强LLM如GPT-4的力量中的重要性日益增加。随着人类工程师在AI方面的技能越来越熟练，AI正在越来越多地承担工程任务，使它们之间的界限变得模糊。

随着初创公司获得大量资金来拥有自己的硬件，AI工程师在使用模型而不是训练模型的角色将增长。采用"敏捷"的AI方法，使AI工程师能够快速、经济地构建和验证AI产品，正在获得动力。

一个重大的转变是AI工具从Python转向JavaScript，这扩大了用户基础并带来新的机会。这种变化可能导致这个学科的分化，AI工程师用一套独特的工具开发新的产品套件。

随着AI领域供需动态的持续演变，AI工程师越来越成为AI研究和实践应用之间的关键纽带。他们的角色证明了正在进行的AI革命和AI在我们日常生活中的日益增长的重要性。他们的崛起凸显了科技行业的重大转变，标志着技术历史中一个激动人心的新章节的开始。

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