什么是 AI 开发人员？

例如，为一家金融服务公司开发自然语言处理 (NLP) 聊天机器人的 AI 开发人员每天的工作可能就是查看日志，跟踪聊天机器人如何处理客户查询。他们会寻找用户行为模式，调整聊天机器人的逻辑或 AI 组件，以提高准确性。假设聊天机器人在处理含糊不清的账户相关查询时遇到困难。在这种情况下，AI 开发人员可能会修改模型与检索增强生成 (RAG) 系统的集成，从公司数据库中提取更多相关信息。

AI 开发人员全天通过调整提示逻辑、微调应用程序编程接口 (API) 调用或集成情感分析模块来改善聊天机器人的响应，以更好地评估客户满意度。他们还可以通过改善聊天机器人与基于云的 AI 服务的交互或提高其将未解决问题上报给人类代表的能力来优化聊天机器人的性能。与专注于重新训练模型或修改神经网络结构的机器学习工程师不同，AI 开发人员确保模型与其他组件顺畅交互并符合业务目标

AI 开发人员经常与软件开发人员、产品经理和数据科学家合作，以增强 AI 驱动的功能。他们执行测试、监控生产环境中的 AI 性能，并完善模型以提高准确性和效率。

成功的 AI 开发人员需要技术专业知识与软技能的结合。AI 开发人员还将与机器语言和 AI 工程师密切合作，并应熟悉这些领域的基础知识。

AI 开发人员必须精通 Python、Java 和 C++ 等编程语言。Python 凭借广泛的机器学习和深度学习库（如 TensorFlow、PyTorch 和 sci-kit-learn）而得到广泛应用。Java 通常用于大数据处理和企业 AI 软件，而 C++ 更适用于高性能计算任务。

AI 开发人员必须熟悉软件架构、版本控制工具（如 Git 和 GitHub）以及 AI 开发中项目管理的最佳实践。具有网络开发框架和 API 集成方面的经验也很有价值，尤其是对于在实际应用程序中部署 AI 模型而言。

AI 开发人员必须了解机器学习模型和深度学习架构，包括神经网络、决策树和支持向量机。扎实的预测模型对于开发能够识别模式、分类数据并生成智能响应的 AI 系统至关重要。虽然这类系统传统上由机器学习工程师负责，但 AI 开发人员也应该了解其基础知识。开发人员还应该深入了解生成式 AI，它为 ChatGPT 和其他基于文本的 AI 工具提供支持。

开发人员必须熟练掌握数据分析、数据清理和预处理技术，包括使用结构化和非结构化数据集、执行数据可视化以及使用 SQL 和 NoSQL 数据库。虽然其中某些工作可能更适合数据科学家，但 AI 开发人员应该了解基础知识。

AI 开发人员必须具备强大的问题解决能力，以应对 AI 系统设计和优化过程中遇到的复杂挑战。他们必须能够分析 AI 生成的输出结果、排除错误并完善机器学习模型。批判性思维能力可以帮助开发人员在选择 AI 架构和机器学习算法时做出明智的决策。

AI 开发不仅仅是编写代码，它还需要创造力。AI 开发人员设计的 AI 解决方案必须能够增强医疗保健、金融和机器人行业的自动化、预测性分析和决策能力。打造新的计算机视觉应用程序和优化 AI 软件需要将技术专业知识与创造性的问题解决能力相结合。

AI 是一个快速发展的领域，新的突破和技术不断涌现。开发人员必须跟上机器学习、深度学习和生成式 AI 的最新进展，才能保持竞争力。持续学习包括阅读研究论文、加入 AI 社区、参加在线课程以及试用 AI 软件。深入了解 OpenAI、Hugging Face 和 Kaggle 等平台有助于开发人员提升技术技能并始终处于 AI 创新的前沿。

成为 AI 开发人员需要一条结构化的职业道路，结合正规教育、实践经验和持续的技能发展。

教育和学术背景

计算机科学、人工智能、数据科学、统计学或相关领域的学位提供 AI 开发所需的基础知识。现在，许多大学都提供机器学习、深度学习和自然语言处理 (NLP) 方面的专业课程。AI 或数据科学硕士学位等高级学位可以进一步培养生成式 AI、大数据和强化学习方面的专业知识。然而，实践经验和强大的组合可以提供与正式教育一样的价值。

培养编程和机器学习技能

AI 开发人员必须精通编程语言，以构建和部署机器学习模型。理解机器学习和深度学习技术对于 AI 开发至关重要。入门级或初级开发人员可以从监督学习、无监督学习和强化学习的基础知识入手，然后再深入到更高级的主题，例如深度神经网络和转换器架构。

通过项目获得实践经验

实践经验对于在 AI 开发领域培养专业技能非常重要。参与现实世界中的 AI 项目有助于培养问题解决能力，并使开发者能够以有意义的方式应用理论知识。 AI 项目的示例包括：

• 利用历史市场数据开发用于股票价格预测的预测模型
• 创建 AI 驱动的医疗保健应用程序以进行医学影像分类
• 使用 OpenAI 的 GPT 模型或 ChatGPT 构建用于客户服务的 NLP 聊天机器人
• 设计用于金融交易欺诈检测的大数据管道

深入了解 AI 框架和开发工具

需要熟悉 AI 开发工具和框架。AI 开发人员经常使用：

• 使用 TensorFlow 和 PyTorch 来构建和训练神经网络
• Hugging Face 用于处理 NLP 模型和生成式 AI
• scikit-learn，用于实现传统机器学习算法
• Docker 和 Kubernetes，用于在可扩展环境中部署 AI 应用程序
• GitHub，用于开源 AI 软件项目中的版本控制和协作

建立组合并为开源代码项目做出贡献

一份出色的作品集能够展示专业知识和实践经验。 AI 开发人员通常使用 GitHub 来展示他们项目和 AI 部署成果。为开源 AI 项目做出贡献也大有裨益，因为它提供了与行业专家合作的机会，同时能够接触到项目管理和软件工程方面的最佳实践。

获得 AI 认证和专业发展

认证能够验证知识水平，并帮助 AI 开发人员在就业市场中脱颖而出。行业认可的认证涵盖 AI 和机器学习的基本概念，包括生成式 AI、神经网络和 AI 在商业环境中的应用。示例包括：

• 认证人工智能科学家 (CAIS)
• 人工智能工程师 (AIE)
• TensorFlow 开发者认证
• Microsoft Azure AI 工程师助理
• IBM AI 工程师专业证书

了解 AI 研究和行业趋势的最新动态

AI 是一个快速发展的领域，新技术不断涌现。开发人员必须跟上机器学习、深度学习和生成式 AI 的发展。阅读 AI 研究论文、参加行业会议以及深入了解 AI 软件的新发展，有助于专业人士保持竞争力。Kaggle、Stack Overflow 和 LinkedIn 等在线平台也提供交流机会以及有关 AI 开发最佳实践的讨论。

ChatGPT、GPT-4 和 Stable Diffusion 等工具扩展了 AI 应用程序的功能，可以自动进行内容创建，加速软件开发并改变企业与 AI 的交互方式。对于 AI 开发人员而言，生成式模型为微调、定制和集成到企业系统提供了新的机会。有证据表明，AI 代码助手也能帮助开发人员更好地享受工作。

与此同时，低代码和无代码 AI 开发平台正在让不具备广泛编程专业知识的人也能更容易地使用 AI。诸如 Google AutoML、Microsoft Azure AI 和 IBM watsonx 等服务，帮助用户使用直观的界面和预构建模板来构建、训练和部署机器学习模型。这些平台降低了模型开发的复杂性，从而实现更快的原型设计并整合到现有工作流中。

虽然低代码工具可以简化开发流程，但它们缺乏构建需要专用架构、高性能调优和领域特定适应能力的复杂 AI 应用程序所需的灵活性。

随着越来越多的企业采用机器学习模型并利用大数据，对 AI 开发人员的需求将持续增长。在医疗保健领域，AI 有助于医学诊断、药物研发和患者监测。在零售业，AI 可实现个性化体验并优化供应链。AI 驱动的预测性分析正在帮助企业预测市场趋势并做出主动决策。甚至项目管理工具也在集成 AI 来优化工作流并提高生产力。

这种广泛的应用意味着企业需要熟练的 AI 开发人员来构建和维护尖端 AI 系统。随着企业寻求利用 AI 获得竞争优势，拥有机器学习算法、生成式 AI 和大数据专业知识的开发人员尤其紧缺。

2024 年，全球 AI 市场的价值约为 2,334.6 亿美元。对 2025 年及以后的预测显示，市场规模将达到 2,437.0 亿美元至 2, 941. 6 亿美元之间 ¹ ，而对 2030 年的预测则显示，市场规模将扩大到 8,267.0 亿美元至 1.81175 万亿美元，一些估计显示，到 2027 年 ，市场规模可能接近 1 万亿美元² 。

因此，对 AI 专家的需求预计将大幅增长。许多企业正在努力寻找具备必要编程技能和项目管理经验的专业人员来领导 AI 计划。与 AI 会取代工作岗位的担忧相反，世界经济论坛³ 预测 AI 将在全球范围内创造 9,700 万个新工作岗位，而 AI 开发人员将在这一结果中发挥关键作用。

AI 开发人员致力于在应用程序中实现 AI 驱动的功能，集成机器学习模型，并编写必要的代码以在软件中部署 AI 功能。他们的职责通常包括构建 AI 驱动的应用程序，以满足特定的业务或消费者需求。

相反，AI 工程师专注于 AI 系统更广泛的工程和部署方面。这些方面包括设计可扩展架构、管理云基础设施、优化模型的性能以及确保 AI 系统顺利集成到企业环境中。AI 工程师通常负责机器学习运营 (MLOps) 管道，同时有效地部署、监控和维护模型。

关键区别：

• AI 开发人员：主要负责编码、测试 AI 模型并将其集成到应用程序中。需要熟练掌握 Python 和 Java 等编程语言，并了解机器学习框架。
• AI 工程师：专注于 AI 系统的工程、优化和部署。需要具备云计算、基础设施管理和系统可扩展性方面的专业知识。

软件开发人员构建通用应用程序，他们使用编程语言和框架来开发软件产品，这些产品可能包含也可能不包含 AI 功能。

AI 开发人员专注于构建和实施 AI 驱动的解决方案。他们的工作包括集成机器学习模型、开发 AI 驱动的功能以及针对应用程序微调 AI 算法。软件开发人员可能会将 AI 技术融入到他们的项目中，而 AI 开发人员专注于设计、优化和部署 AI 模型。

关键区别：

• 软件开发人员：从事广泛的应用程序开发工作，包括网页开发、移动应用程序和企业软件。可能会使用 AI 工具，但不专门从事 AI 模型的开发。
• AI 开发人员：专门负责 AI 应用程序，专注于集成和实施 AI 模型和算法以增强软件功能。