为什么“AI Engineer”听起来像是死胡同（直到并非如此）

Source: Dev.to

引言

几个星期来，我一直回避任何标有“AI Engineer”的职位。
作为一名前端开发者，这个标签在我眼里像是死胡同——并不是因为我对 AI 不感兴趣，而是因为这种假设悄悄地让我甚至不敢开始尝试。

我对 AI Engineer 的想象

我以为 AI Engineer 是这样的人：

• 从头开始训练大型模型
• 与研究和理论紧密结合
• 花更多时间在数学上，而不是构建产品

这种想象让我感到畏惧——说实话，对前端开发者来说完全没有必要。从我的角度看，这更像是换职业，而不是技能扩展。

角色的真实情况

深入了解后，我发现这种假设并不成立。大多数 AI Engineer 并不会从零开始训练巨型模型。相反，这个角色更偏向于应用层面：

• 使用已有模型
• 将模型集成到真实产品中
• 构建 AI 驱动的功能
• 设计智能的用户交互

这时我恍然大悟：我不需要重新发明 AI，只需要把它应用到实际场景中。

AI 角色生态系统

AI 是一个由多种角色组成的生态系统，而不是单一的、庞大的职位：

• 机器学习工程师（Machine Learning Engineers） – 训练并优化模型
• 数据科学家（Data Scientists） – 实验、处理数据、进行统计分析
• AI 工程师（AI Engineers） – 在真实产品中应用模型
• Prompt / 应用工程师（Prompt / Application Engineers） – 设计工作流和交互
• 研究岗位（Research roles） – 推进理论

把 AI 看作一系列专业化角色后，原本的压迫感消失了。

失败之处

• 把 “AI 开发者” 当作唯一、全能的角色
• 以为必须在贡献之前掌握整个 AI 技术栈

成功之处

• 利用 API（而不是从头构建所有东西）
• 创建智能 UI 而不是静态 UI
• 在系统思考上超越单一页面的局限

最大的阻碍不是 AI 的复杂性，而是对角色的误解。

收获

弄清自己在 AI 领域的定位后，我的学习方式也随之改变：

• 我不打算成为研究员。
• 我不需要掌握所有东西。
• 我在学习如何作为前端开发者设计并交付 AI 驱动的体验。

有时学习 AI 最难的部分不是技术本身，而是弄清自己到底属于哪个位置。