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数据科学家 vs AI 工程师：2026 年你应该选择哪个职业？
尽管数据科学和人工智能工程共享工具和术语，但它们并不是可以互换的职业。本文解释了每个角色的工作、目标和影响有何不同，以便您可以选择适合您的职业道路。
来源:KDnuggets简介
从高层次来看，数据科学是关于理解数据，而人工智能工程是关于构建智能系统。但您需要了解更多才能做出职业选择。
数据科学家使用数据。他们的工作是收集、清理、分析和建模数据以回答特定问题。他们的工作涉及统计分析、预测建模、实验和可视化，目的是产生为业务决策提供信息的见解。
人工智能工程师专注于构建人工智能驱动的应用程序。他们设计和实现使用人工智能模型的系统——例如聊天机器人、检索增强生成（RAG）系统和自主代理——并将它们部署到生产中。他们的工作涉及使用强大的人工智能模型来构建与用户交互的可靠产品。
这两个角色都需要很强的编程技能，但工作描述明显不同。在它们之间进行选择时，理解这种区别是关键。本文概述了所需的关键技能以及如何选择符合您的兴趣和技能的职业。
每个角色实际做什么
数据科学家从数据中提取见解，帮助企业做出决策。他们每天分析数据集以寻找模式，构建预测模型来预测结果，为利益相关者创建仪表板和可视化，运行 A/B 测试来衡量影响，并使用统计数据来验证结果。他们回答诸如“为什么上季度销售额下降？”之类的问题。或“哪些客户可能会流失？”
人工智能工程师构建由人工智能模型支持的应用程序。他们创建聊天机器人和人工智能助手，开发让人工智能搜索文档的 RAG 系统，构建使用工具并做出决策的自主代理，设计即时工程框架，并将人工智能应用程序部署到生产中。他们构建了客户支持自动化、代码生成工具和智能搜索系统等东西。