🤖 برای AI Engineer شدن لازم نیست عمیق وارد Machine Learning شوید؟
امروز ML Engineer و AI Engineer دو مسیر متفاوت هستند.
🔹 شغل ML Engineer روی خودِ مدل کار میکند:
Training، بهینهسازی مدل، دادهها، Loss Function و زیرساخت ML
🔹 اما AI Engineer اطراف مدل را میسازد:
Prompt Engineering، RAG، ابزارها، مدیریت Context، Guardrails و ساخت اپلیکیشنهای واقعی با LLMها
اگر عاشق ریاضی و سیستمهای دقیق هستید → ML Engineering
اگر عاشق ساخت محصول و اپلیکیشنهای واقعی هستید → AI Engineering
نکته مهم اینجاست:
بیشتر شرکتها الان بیشتر از ML Engineer، به AI Engineer نیاز دارند.
چون مشکل اصلی دیگر ساخت مدل جدید نیست؛
بلکه ساخت سیستمهای قابل اعتماد روی مدلهای موجود است.
#هوش_مصنوعی #AIEngineer #MachineLearning #LLM #RAG
امروز ML Engineer و AI Engineer دو مسیر متفاوت هستند.
🔹 شغل ML Engineer روی خودِ مدل کار میکند:
Training، بهینهسازی مدل، دادهها، Loss Function و زیرساخت ML
🔹 اما AI Engineer اطراف مدل را میسازد:
Prompt Engineering، RAG، ابزارها، مدیریت Context، Guardrails و ساخت اپلیکیشنهای واقعی با LLMها
اگر عاشق ریاضی و سیستمهای دقیق هستید → ML Engineering
اگر عاشق ساخت محصول و اپلیکیشنهای واقعی هستید → AI Engineering
نکته مهم اینجاست:
بیشتر شرکتها الان بیشتر از ML Engineer، به AI Engineer نیاز دارند.
چون مشکل اصلی دیگر ساخت مدل جدید نیست؛
بلکه ساخت سیستمهای قابل اعتماد روی مدلهای موجود است.
#هوش_مصنوعی #AIEngineer #MachineLearning #LLM #RAG
👍20❤3