Data science vs AI engineering: Jak wybrać karierę w IT?

Data science i AI engineering to obecnie dwie najbardziej pożądane i dynamicznie rozwijające się specjalizacje w branży IT. Według raportu Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence w 2022 r. tylko w USA opublikowano prawie 800 tys. ofert pracy związanych z AI. Patrząc na polski rynek IT, według raportu Inhire IT Market Snapshot 2023 w ciągu ostatniego roku procent ofert dla specjalistów AI wzrósł aż dwukrotnie. W 2023 na Just Join IT pojawiło się prawie 10 tys. ofert pracy związanych z szeroko pojętymi danymi. Te statystyki pokazują, że wzrost wdrażania rozwiązań opartych na AI, napędza zapotrzebowanie na umiejętności niezbędne do tworzenia takich rozwiązań. A to z kolei oznacza naprawdę duże zapotrzebowanie na wykwalifikowanych specjalistów z obszaru data science i sztucznej inteligencji.

Warto zwrócić uwagę na to, że data science i AI engineering to jednak nie to samo. Chociaż obie dziedziny wykorzystują dane i algorytmy do tworzenia inteligentnych systemów, różnią się zakresem, celami i narzędziami. W tym artykule przyjrzymy się bliżej tym dwóm specjalizacjom i porównamy je pod względem kompetencji, zadań i zarobków. Dowiesz się także, jak wybrać odpowiednią ścieżkę kariery w IT, w zależności od tego, czym się interesujesz i jakie są Twoje cele zawodowe.

Czym jest data science?

Data science to dziedzina, która obejmuje analizę i modelowanie zależności w dużych zbiorach danych w celu uzyskania z nich wartościowych informacji i wiedzy.Badacz danych, czyli data scientist, to osoba, która cechuje się kompetencjami w obszarach takich jak matematyka i statystyka, programowanie, a także miękkie umiejętności komunikacji efektów swoich prac.

Praca na tym stanowisku najczęściej skupia się na rozwiązywaniu problemów biznesowych z wykorzystaniem uczenia maszynowego (modeli matematycznych zdolnych do uczenia się z danych i poddziedziny sztucznej inteligencji), włączając w to prowadzenie eksperymentów i implementację prototypów. Metody te są z powodzeniem wykorzystywane do wspierania różnych procesów biznesowych i podejmowania lepszych decyzji, analizowania zachowań użytkowników, przewidywania zdarzeń lub potencjalnych ryzyk, aby osiągnąć cele organizacyjne.

W data science wykorzystuje się różne technologie i narzędzia związane z danymi, m.in. Python, SQL, Spark, R, Hadoop, Git, Power Bi czy technologie chmurowe. Warto jednak pamiętać, że do rozwiązywania złożonych praktycznych problemów w tej branży, niemal zawsze potrzebne będzie programowanie.

Czym jest AI engineering?

AI engineering to dziedzina, która zajmuje się tworzeniem i wdrażaniem rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji, czyli technologii, która naśladuje ludzką inteligencję i zdolność do rozwiązywania problemów. Inżynier sztucznej inteligencji, czyli AI engineer to osoba, która odpowiada za implementację procesów wykorzystujących inteligentne algorytmy i wbudowywanie ich w aplikacje, czy większe systemy. Niektóre z przykładów rozwiązań opartych na AI to chatboty, detekcja obiektów na obrazach lub filmach, rozpoznawanie głosu, reklama kontekstowa czy giełdowy handel algorytmiczny.

AI engineering wymaga szerokich umiejętności z zakresu informatyki, inżynierii oprogramowania czy infrastruktury IT, aby zapewniać wysokiej jakości oprogramowanie, wydajność i bezpieczeństwo rozwiązań. Fundamentem jest duża wiedza programistyczna (najczęściej Python, ale bywają przydatne również inne języki), ale potrzebna jest również znajomość różnych narzędzi i technologii takich jak REST API, Docker, Kubernetes, bazy danych, technologie chmurowe. Niezbędna jest także dobra znajomość algorytmów uczenia maszynowego, które są trzonem dziedziny sztucznej inteligencji.

Data science vs inżynieria sztucznej inteligencji: Porównanie

Data science i AI engineering to dwie różne, ale komplementarne specjalizacje, które dobrze współpracują ze sobą i są równie ważne dla sukcesu projektu opartego na AI. Bez data science nie ma procesów, które mogłyby napędzać AI. Bez inżynierii sztucznej inteligencji nie ma aplikacji ani produktów, które mogłyby wykorzystywać AI. Oto niektóre z głównych różnic i podobieństw między tymi dwoma specjalizacjami:

Data science vs AI engineering: Zarobki

Data science i AI engineering to dwie z najbardziej dochodowych specjalizacji w branży IT. Oczywiście, zarobki zależą od wielu czynników, takich jak doświadczenie, wykształcenie, lokalizacja, wielkość firmy, czy rodzaj umowy.

Jak wynika z danych NFJ Insights 360, początkujący data scientist może liczyć na pensję w wysokości od 8 000 do 15 000 zł brutto, podczas gdy doświadczony data scientist może zarabiać nawet ponad 23 000 zł brutto. Początkujący AI engineer może liczyć na pensję w wysokości od 10 000 do 16 000 zł brutto, podczas gdy doświadczony AI engineer może zarabiać nawet ponad 25 000 zł brutto.

Według raportu Inhire, istotny wpływ na zarobki ma stopień znajomości dziedziny uczenia maszynowego jako takiego, a dodatkowo cenioną umiejętnością jest specjalizacja w obszarze sieci neuronowych.

Data Scientist czy Inżynier AI: Jak wybrać karierę?

Data science i AI engineering to dwie fascynujące i perspektywiczne kariery w IT, które oferują wiele możliwości rozwoju i satysfakcji. Jednak nie każda z nich będzie odpowiednia dla każdego. Aby wybrać właściwą ścieżkę kariery, należy wziąć pod uwagę swoje zainteresowania, cele, predyspozycje i umiejętności. Oto kilka pytań, które mogą Ci pomóc w podjęciu decyzji:

• Czy bardziej interesuje Cię analiza danych, czy tworzenie aplikacji?
• Czy bardziej pasuje Ci rola badacza, czy inżyniera?
• Czy bardziej lubisz pracować z danymi, czy z kodem?
• Czy masz silne podstawy matematyczne i statystyczne?
• Czy masz doświadczenie w programowaniu i znasz różne języki programowania i frameworki?
• Czy masz umiejętności komunikacyjne i biznesowe?
• Czy masz pasję do uczenia się i eksperymentowania z nowymi technologiami?

Jeśli data science lub AI engineering mogą być dla Ciebie odpowiednimi ścieżkami kariery, to poza samodzielną nauką możesz także skorzystać z różnych kursów rozwojowych (jak nasz AI & Data Science lub AI & Machine Learning Engineering), które pomogą Ci zdobyć aktualne i niezbędne umiejętności do pracy w tych dziedzinach.

Podsumowanie

Wybór ścieżki kariery zależy od indywidualnych zainteresowań i umiejętności, takich jak preferencja pracy z danymi czy tworzenie aplikacji, a także od posiadanych predyspozycji matematycznych i programistycznych. Osoby, które czerpią satysfakcję z analizowania dużych zbiorów danych, wyciągania z nich wniosków i przekładania wyników na konkretne działania biznesowe, mogą odnaleźć się w roli data scientist. Z kolei ci, którzy pasjonują się tworzeniem i wdrażaniem inteligentnych systemów oraz rozwiązań, mogą być bardziej zainteresowani karierą inżyniera AI. Istotne są również umiejętności techniczne, takie jak znajomość odpowiednich narzędzi i frameworków, a także gotowość do nieustannego rozwoju i nauki w szybko zmieniającym się świecie technologii.

Niezależnie od wyboru, zarówno data science, jak i AI engineering oferują nie tylko szerokie możliwości rozwoju zawodowego, ale także satysfakcjonujące wynagrodzenia, które rosną wraz z doświadczeniem. Obie ścieżki dają szansę na pracę w dynamicznych i innowacyjnych projektach, które mają realny wpływ na rozwój nowoczesnych technologii. Dodatkowo stale rosnące zapotrzebowanie na specjalistów w tych dziedzinach gwarantuje stabilność zatrudnienia i liczne perspektywy na przyszłość.