最近在latent.space上看到一篇关于AI工程师正在崛起的文章，引起了作者一些兴趣，经过进一步收集和整理了一些关于AI工程师的最新发展和资讯。作者梳理为本篇文章，希望能对大家有所帮助，共同探讨学习。
随着技术的日益发展，基础模型的能力不断增强和完善，AI的配套设施也越来越丰富。基于AI的产品正在渗透到我们日常生活的方方面面，许多行业，智能家具、教学模式、医疗诊断、自动驾驶都有它的身影，我们正在见证一个AI应用领域的历史性变革。
在这场变革中，正在兴起一个新的词汇：AI工程师(AI engineer)。并且它的角色和职责对比之前也正在发生变化。早先一个AI相关的任务需要一个整研究团队并花费大量的时间才能完成。到了2023年，人们只需查阅Open AI的API文档，在一个不忙碌的下午就能完成同样的任务。
这是一个Twitter上的讨论，随着AI领域的继续发展逐渐分化出不同的角色，细化分工，其中AI工程师的定位在API右侧，图中AI工程师的定位是基于API开发一些应用，工具，代理等。
什么是AI工程师
因为这个领域当前快速发展，一些含义还没确定，AI也是一个很模糊的概念，AI工程师包含的内容其实也非常广，AI工程师（AI Engineer）而且是一个相对较新的职位，只是近年来随着AI技术的快速发展，这个职位已经变得越来越重要和突出。
为了聚焦内容，尝试给AI工程师下一些定义，前段时间也有叫Prompt Engineer的，不过只叫Prompt Engineer含义太窄了，很多事情没有包含进去。
定义：AI工程师是一个专门从事设计、开发和部署AI模型和应用程序的工程师。他们通常具有软件工程、数据科学和机器学习的背景，并能够将这些技能结合起来创建高效、可扩展的AI解决方案。
可以做的一些事情：
提示词工程(Prompt Engineer)：负责调试Prompt来让模型具有稳定的输出。也许接下来随着模型的发展，对Prompt的要求就没有那么高。要真正利用这种模型的能力，你必须能够编写代码，而不能仅仅是一个非技术性的Prompt Engineer，这样才能更高效。或者说具备编程思维，使用自然语言进行编程。
数据处理：懂一些数据处理的手段，清洗、预处理、标注、增强数据，做一些模型的微调。
软件工程： 基于模型做一些应用程序，基于AI解决一些现实世界的问题，应用部署和扩展，系统的稳定性、扩展性设计，性能的优化等。懂AI模型周边的配套工具。
一些算法： 也可以深入算法领域... 做更高难度的AI模型训练
专注在AI的应用领域，解决在应用上的一些问题。
ML工程师 VS AI工程师
大多数人仍然认为AI工程是机器学习或数据工程的一种形式，因此很多人认为需要掌握深度学习、机器学习等技术。但是据国外一些大佬的观察，很多做AI相关的优秀工程师并没有完成关于深度学习上的学习和研究，他们也不知道PyTorch，甚至不知道数据湖和数据仓库之间的区别，因为AI工程师对数据工程也没有直接的要求。
在国外的一些讨论上，两者的一些关注点区别：
ML工程师主要关注机器学习模型的设计、开发和部署，他们的工作通常更为具体和细化。处理与模型相关的实际问题，如过拟合、不平衡数据集、特征选择等。
AI工程师用于实现AI解决方案：构建完整的AI应用，如聊天机器人、图像识别系统等。不仅要处理机器学习，还关注深度学习、强化学习等其他领域。
在国外的Indeed招聘网站上，可以看到ML，AL等招聘信息， 可以看到AI职位、ChatGPT职位的增长率最高，预计未来会逐步的超越ML。X轴是年份，Y轴是招聘贴类型的百分比。
在未来，可能也不会有人建议从阅读“Attention is All You Need”开始学习AI工程，了解基础知识和原理肯定是有帮助的，不过不是必须要具备的条件。开发中有那么多的框架，也不一定每个框架都要深入原理层面 有时你只需要使用产品，能把应用做好也是很重要的。
可能短期来看那些有良好的数据科学/ML背景的人来说，AI工程师、Prompt工程师在很长一段时间内都会感到自卑。然而大佬的观点是纯粹的需求和供应经济学将会占据上风，AI工程师也会有自己的一席之地。
▐ Hacker News关于AI/LLM工程师的讨论
https://news.ycombinator.com/item?id=36538423
关于AI工程师是否正在崛起？
持正向观点：
实用性：AI/LLMs已在生成文本、艺术、代码补全和对话AI等领域产生实际收入，这表明其实用性超出了炒作。
工程挑战：在提示工程、数据准备、模型评估和模型集成到产品等领域存在非小的工程挑战。这证明了"AI工程师"专业的合理性。
工作市场：当前的工作市场偏爱有经验的AI/LLM工程师，因为人才稀缺。公司愿意支付高薪。
资源和工具：与5-10年前相比，资源和工具的改进使AI/ML对工程师更加容易访问。
持怀疑观点：
职称："AI工程师"这个职称太过模糊。像"LLM工程师"或"生成工程师"这样的具体职称更好。
深度理解：许多"AI工程师"只是轻微地整合了现成的模型，而没有深入的理解。这有可能稀释其含义。
AI能力：AI的能力仍然有限。过度承诺可能导致失望。
法律问题：商业AI应用仍存在尚未解决的版权/IP法律问题。
模型评估：适当的模型评估和错误处理是困难的，经常被"AI工程师"忽略。
数据生成：自动数据生成在没有人工监督的情况下，存在偏见和模型退化的风险。
为什么AI工程师会出现？
▐ AI产品化氛围火热
国外初创公司大多都有一个关于AI的Slack讨论频道#discuss-ai，这些频道将从非正式的小组变成正式的团队，比如Notion、Amptitude，Replit都做到了。此外还有独立的黑客，如Simon Willison、Pieter Levels（Photo/InteriorAI的创始人）和Riley Goodside（现在在Scale AI工作），这些工程师在空闲的周末在AGI House上研究创意，并在/r/LocalLLaMA2上分享技巧。他们都在利用AI的最新进展，快速的将其转化为被数百万人使用的实际产品。
已经有大量的工程师正在努力将AI进行产品化，随着时间的推移，这些软件工程师将逐渐专业化，并统一使用一个职称——AI工程师。预计在这个十年里，AI工程师将成为最受欢迎的工程师职位。尽管AI领域有很多研究者和博士，但当涉及到实际开发和发布AI产品时，更需要的是AI工程师而不是研究者。在AI的实际应用中，实践和执行经验可能比学术研究更为重要。
▐ 产品化有一定的挑战
AI技术的应用和产品化看起来很有前景，但是在实际操作中，成功地评估、应用和产品化AI充满了还有很多细节的挑战：
模型的多样性：从评估最大的GPT-4和Claude模型，到最小的开源Huggingface、LLaMA等模型，选择和评估合适的模型是一大挑战。
工具的多样性：工具的选择范围从最受欢迎的链式、检索和向量搜索工具，如LangChain、LlamaIndex和Pinecone，到新兴的自主代理领域的工具，如Auto-GPT和BabyAGI。
信息过载：每天发布的论文、模型和技术的数量正在指数级增长。以至于跟上这些信息几乎成了一份全职工作。
▐ 市场的供需关系
大公司的角色：像Microsoft、Google、Meta这样的大公司已经垄断了稀缺的研究人才，提供“AI研究即服务”API。你不能雇佣他们，但你可以利用他们的能力，全球大约有5000名LLM研究者，但有约5000万名软件工程师。供应限制意味着一个“中间”类别的AI工程师将应运而生。
GPU囤积：Stability AI通过强调他们的4000 GPU集群引发了初创公司的GPU竞赛。各种公司都在做GPU的储备竞赛。全球芯片短缺进一步加剧了这一趋势。大部分公司是训练不了模型的，只能去利用模型。
快速验证想法：与其要求数据科学家/ML工程师在训练一个特定领域的模型之前进行繁琐的数据收集，不如让产品经理/软件工程师Prompt一个LLM，并构建/验证一个产品想法，然后再获取特定数据进行微调。使用LLM原型的工作流程可以使你的工作速度比传统的机器学习快10-100倍。因此，AI工程师能够以比传统方法低1000-10000倍的成本验证AI产品。
市场上没有那么多的人会训练基础模型，但是市场上需要很多人快速验证有关LLM的想法，并且有足够多的开发人员可以具备开发LLM应用的能力。
参考AI应用全景报告：https://ramsrigoutham.medium.com/the-landscape-of-generative-ai-landscape-reports-615a417b15d
软件工程演变中代码的角色？编程语言->自然语言
六年前，Andrej Karpathy写了一篇很有影响力的文章，描述了“软件2.0”。他比较了两种软件开发方式：
传统方式：程序员通过编写代码来明确指示计算机如何执行任务。
新方式：通过神经网络和机器学习来“学习”如何执行任务，而不是通过明确的编程指令。这种方法的优势在于，它可以处理大量的数据并从中学习，而不需要人为地为每一个可能的情况编写代码。 类似于当前的算法推荐；
他最近又提到，现在最热门的“编程语言”实际上是英语，通过自然语言对话来完成特定的任务。
去年，随着人们开始使用GPT-3和Stable Diffusion，"Prompt Engineering"成为了一个流行的概念，如何通过提示来与这些模型交互和工作。“Prompt Engineer”这个称呼可能不太准确，因为这个角色不仅仅是给AI模型提供提示，还涉及到很多代码和基础设施的工作。或许还是AI工程师(AI Engineer)这个称呼更为合适。
有人说这种做法只是OpenAI的包装，只是使用技术而没有进行任何创新，还有担心LLM应用的安全隐私问题、提示注入和一些反向工程问题。
问题虽然存在，但毕竟这个是一个正在快速发展的领域，每个都可以有自己的观点，如果相信这个领域会快速发展，这些问题可以在前进的路上逐渐的去解决。还有当前LLM看似大，但也需要人类编写代码(或者通过Prompt)来指导和增强它的功能。
未来的编程不仅仅是由人类编写的代码，随着工程师越来越擅长利用AI，AI也将越来越多地参与到工程设计中。直到有一天，我们可能无法分辨出哪些是人类编写的，哪些是AI生成的代码。通过自然语言就可以构建出复杂的软件工程...
怎么成为AI工程师？
AI当前是一个快速发展的领域，所以要持续的学习跟随趋势关注行业的最新动态，推特上的大佬 @swyx 在一次AI的播客讨论上，提出了一些成为AI工程师的参考路径，大概如下。
播客地址：https://twitter.com/swyx/status/1674895620870651909
基础教育 AI工程师需要对线性代数、微积分、概率和统计有了解，因为这些都是机器学习算法的基础。掌握至少一种编程语言，如Python或R，这是进行机器学习编程的基础。
专业知识培养: 机器学习: 学习各种机器学习算法，如线性回归、决策树、神经网络等。深度学习: 了解CNN、RNN、Transformer等模型结构，以及如何使用框架如TensorFlow和PyTorch来实现它们。
实践经验:
项目实践: 手头上的项目经验很重要。从小项目开始，逐渐处理更复杂的问题。
参与竞赛: Kaggle等平台提供了很多数据科学和机器学习的竞赛，通过这些竞赛，你可以学习到很多实践经验。
信息获取：
研究: 阅读最新的研究论文，了解最新的技术和趋势。
网络: 加入AI和机器学习的社区，如OpenAI、Google AI等，与其他专家交流，分享知识。
课程与认证：考虑获得与AI和机器学习相关的认证，如TensorFlow认证或AWS Machine Learning认证。
确定方向：AI是一个快速发展的领域，总有新的技术和方法出现。保持好奇心，始终对新知识保持开放的态度。同时AI是一个可以广泛应用的领域，确定你最感兴趣的领域，深入研究。
不过以上感觉是针对研究型人员的成长路径，针对大多数人，想要往AI领域发展，怎么样学习成长，个人尝试按照自己的理解梳理一下：
编程语言： 首先要懂一门编程语言、Python简单易上手，而且现在有AI加持；通过GPT辅助自己学习Python。
基础原理： 了解大模型的原理，LLM是如何工作的，SD是如何工作的，对常见的AI领域的算法有一定了解，知道大致是干什么的。
模型了解：了解市场上有哪些模型，各自的适用场景，都可以用来做什么；能都亲自体验一把
提示词工程，学习怎么通过提示词让模型返回自己期望的结果。
LLM工具，通过工具提升自己对大模型的操作效率，利用相关工具能快速验证想法；
软件工程，将LLM的能力产品化封装，并且能具备一定的部署运维能力，做一些实际的项目，积累实践经验
如果说想要往这个方向发展，最关键的部分，可能还是要有好奇心，保持持续的对技术的探索和学习，以及能够亲身实践对应的一些项目。
未来AI工程师的畅想？
与其他领域的合作：也许未来的AI工程师可以类似当前的软件工程师，深入某个领域做领域建模，与领域专家合作，深入到各行各业，与医生、艺术家、建筑师等其他领域的专家合作，共同创建创新解决方案。例如，在医疗领域，AI工程师可以与医生合作，开发出更精确的诊断工具。
自动化任务： 随着技术进步，大部分的任务都可以被AI自动化掉，AI工程师的角色将更多地转向创造、优化和维护复杂的系统，而不仅仅是编写代码。
AI的解释性： 工程师更加重视AI决策的透明度和解释性，确保AI的决策可以被人类理解和接受。
道德和伦理：由于AI的普及和深入，对道德和伦理的考虑将成为AI工程师的基本素养。不仅要考虑技术的创新，还要确保其技术的应用不会对社会和个人造成伤害。
具身AI，机器人：融合对心理学、生物学、神经科学、哲学等学科有一定的理解，开发出能理解人类智慧和情感，更加高效和人性化的AI系统，AI机器人。
总结
当下，随着大模型的不断发展和基础设施的完善，AI的技术越来越丰富，AI工程师这一新角色正在崛起，它会区别于以往的ML工程师，其重点不是设计和训练模型，通过Prompt提示，结合一些软件工程，一些大模型工具，然后构建AI相关的产品，解决实际问题。
最后也尝试去梳理了下成为AI工程师要学习成长的路径，期望能和大家一块进步和探索，在未来的世界中，利用新技术改变大家的生活。
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团队介绍
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