數據工程師  VS.  AI工程師差在哪？哪個好？

編譯／黃竣凱

隨著科技不斷發展，數據工程師（Data Engineer）和人工智慧工程師（AI Engineer）這兩個截然不同卻又密切相關的職業已成為科技界最受歡迎的職位。這些職位都處於科技創新的前端，並有助於利用數據和AI的力量推動企業向前發展。 因此，對於考慮在AI領域就業的人來說，可能會在選擇這兩個職位時遇到困難。因此，本文就將探討數據工程師和AI工程師的角色、職責、技能和職業前景，讓大家可以做出更適合自己的決定。

數據工程師和AI工程師有何不同？

• 數據工程師

數據工程師主要負責從大型資料集中提取出有價值的見解。他們負責設計和實施由數據驅動的解決方案、進行統計分析，並開發能對資料進行整合、存儲和提取的系統。 資料科學工程師通常負責​​收集、清理和組織數據，並他們與資料科學家和分析師密切合作，創建可行的見解和建議。

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• AI工程師

AI工程師則是負責開發和部署AI解決方案，這些解決方案可以執行通常需要人類智慧的任務，包括自然語言處理、電腦視覺、語音辨識等。人工智慧工程師致力於突​​破AI所能實現的界限。 他們的職責常常會與資料科學工程師的職責重疊，但相較之下，他們更專注於AI演算法和模型的開發和實現。

如何選擇？

選擇成為數據工程師還是AI工程師通常取決於興趣、技能和職業目標等方面。以下我們就將帶你看看一些需要考慮的因素。

• 興趣

興趣可以說是選擇職業時的一大重點。對於喜歡處理大型資料集、獲取見解和解決業務問題的人，可能就比較適合成為數據工程師。而若是更喜歡開發AI模型、機器學習演算法和尖端AI應用程式，則更適合成為AI工程師。

• 技能

評估自己目前的技能，並確定哪些技能更符合這兩個角色的要求也是一個選擇。甚至也需要考慮自己更願意進一步發展哪些技能。要成為數據工程師就需要會程式設計、資料收集和整理、開發模型、數據視覺化和大數據分析等技能；而若是要成為AI工程師則需要會程式設計、訓練、部屬模型，並要了解自然語言處理、機器學習、電腦視覺和深度學習等知識。

• 偏好

考慮自己最感興趣的行業也是一個方法。數據工程師在各個領域都有需求，而AI工程師則是在醫療保健或自動駕駛汽車等領域有更多機會，隨著AI進步，其用例也會越來越多。

• 長期目標

這兩個角色都提供很不錯的職業道路，但兩者的職涯發展方向卻可能不同。因此，考慮自己的長期職業目標也是重點之一。想想自己是否渴望領導AI研究專案、創造創新的AI產品或是只想專注於分析決策數據就可以更容易的決定自己的職業走向。

參考資料：Analytics Insight

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