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原文链接：https://www.kdnuggets.com/data-scientist-vs-ai-engineer-which-career-should-you-choose-in-2026
原文作者：Bala Priya C
尽管数据科学和AI工程共享工具和术语，但它们并非可以互换的职业。本文将解释每个职位的工作内容、目标和影响力有何不同，以便您能选择最适合自己的职业道路。
数据科学家处理数据。他们的工作是收集、清洗、分析和建模数据，以回答特定的问题。他们的工作涉及统计分析、预测建模、实验和可视化，目标是产生为商业决策提供信息见解。
AI工程师专注于构建由AI驱动的应用程序。他们设计和实现使用AI模型（如聊天机器人、检索增强生成（RAG）系统和自主代理）并将其部署到生产环境的系统。他们的工作涉及利用强大的AI模型来构建用户交互的可靠产品。
这两个职位都需要很强的编程技能，但职位描述明显不同。理解这种区别是两者之间选择的关键。本文概述了所需的关键技能以及如何选择与您的兴趣和技能相匹配的职业。
# 每个职位实际做什么
数据科学家从数据中提取见解，以帮助企业做出决策。他们分析数据集以寻找模式，构建预测模型以预测结果，为利益相关者创建仪表板和可视化，运行A/B测试以衡量影响，并使用统计数据来验证发现。他们回答“上个季度销售额为何下降？”或“哪些客户可能流失？”这类问题。
AI工程师构建由AI模型驱动的应用程序。他们创建聊天机器人和AI助手，开发允许AI在文档中搜索的RAG系统，构建使用工具并做出决策的自主代理，设计提示工程框架，并将AI应用程序部署到生产环境。他们构建客户支持自动化、代码生成工具和智能搜索系统等。
核心区别在于，数据科学家关注分析和见解，而AI工程师关注构建AI驱动的产品。
# 真正重要的技能
这些职位之间的技能差距比看起来要大。两者都需要编程能力，但专业知识的类型通常有很大不同。
// 数据科学技能
- 统计学和概率论：假设检验、置信区间、实验设计、回归分析
- SQL：用于数据提取的连接（Joins）、窗口函数、通用表表达式（CTEs）、查询优化
- Python 库：pandas, NumPy, scikit-learn, matplotlib, seaborn, 和 Streamlit
- 商业智能（BI）和数据可视化：Tableau, PowerBI，或自定义仪表板
- 机器学习：理解算法、模型评估、过拟合和特征工程
- 商业沟通：将技术发现翻译给非技术利益相关者
// AI工程技能
- 软件工程：REST API、数据库、身份验证、部署和测试
- Python（或TypeScript，如果您更喜欢）应用程序代码：正确的结构、类、错误处理和生产就绪代码
- LLM API：OpenAI、Anthropic 的 Claude API、谷歌的语言模型和开源模型
- 提示和上下文工程：从语言模型中获得可靠输出的技术
- RAG 系统：向量数据库、嵌入和检索策略
- 代理框架：LangChain, LlamaIndex, LangGraph 和 CrewAI 用于多代理AI系统
- 生产系统：监控、日志记录、缓存和成本管理
统计学对数据科学至关重要，但对AI工程则不那么重要。数据科学家需要真正的统计学理解。不仅仅是知道调用哪些函数，而是超越这些的理解：
- 不同检验的底层假设是什么
- 偏差-方差权衡意味着什么
- 如何正确设计实验
- 如何避免诸如p值操纵（p-hacking）或多重比较问题等常见陷阱。
AI工程师很少需要这种深度。他们在评估模型输出时可能会使用统计概念，但他们不会从头开始进行假设检验或构建统计模型。
SQL对数据科学家来说是不可或缺的，因为提取和操作数据是工作的一半。您需要熟悉复杂的连接、窗口函数、CTEs和查询优化。AI工程师也需要SQL，但通常是在更基础的层面上，例如存储和检索应用程序数据，而不是执行复杂的分析查询。
软件工程实践对AI工程师来说更为重要。您需要了解REST API、数据库、身份验证、缓存、部署、监控和测试。您编写的代码在生产环境中持续运行，为真实用户服务，任何错误都会立即导致问题。数据科学家有时会将模型部署到生产环境，但更多时候他们会将工作交给处理部署的机器学习工程师或软件工程师。
领域知识扮演着不同的角色：
- 数据科学家需要足够的商业理解，才能知道哪些问题值得回答以及如何解释结果。
- AI工程师需要足够的产品意识，才能知道哪些应用程序真正有用以及用户将如何与之交互。
两者都需要沟通技巧，但数据科学家是向利益相关者解释发现，而AI工程师是为最终用户构建产品。
学习曲线也不同。您无法一蹴而就地理解统计学或熟练掌握SQL。这些概念需要通过解决问题和建立直觉来学习。AI工程发展更快，因为您正在使用现有模型来构建有用的产品。您可以在几周内掌握构建有效的RAG管道，尽管要掌握完整的技术栈也需要数月时间。
# 数据科学家与AI工程师：就业市场现实
// 比较职位发布
数据科学职位发布非常普遍，并且吸引的申请者更多。这个领域存在的时间足够长，大学提供数据科学学位，训练营教授数据科学，成千上万的人竞争每个职位。公司对数据科学家应该具备的能力有明确的期望，这意味着您需要达到这些标准才能保持竞争力。
AI工程职位的数量较少，但技能要求可能更高。这个角色太新了，许多公司仍在摸索他们需要什么。有些人正在寻找具有大型语言模型（LLM）经验的机器学习工程师。另一些人则希望软件工程师愿意学习AI。还有一些人希望数据科学家能够部署应用程序。如果您的项目能展示相关技能，这种模糊性对您有利，因为雇主愿意雇用那些能证明技能的人，而不是那些只有完美资历的人。
// 初创公司与大公司的机会
目前，许多初创公司都在寻找AI工程师，因为他们正竞相构建AI驱动的产品。他们需要能够快速交付、根据用户反馈进行迭代并使用快速发展的工具的人。初创公司中存在数据科学职位，但不太常见。这是因为初创公司往往缺乏传统数据科学工作有价值所需的数据量和成熟度。
大公司会雇佣这两种角色，但原因不同：
- 他们雇佣数据科学家来优化现有运营、了解客户行为并指导战略决策。
- 他们雇佣AI工程师来构建新的AI驱动功能、自动化手动流程并试验新兴的AI能力。
数据科学职位更稳定、更成熟。AI工程职位较新，更具实验性。
入门级别的薪资范围大致重叠。根据地点、经验和公司规模，这些职位的平均年薪约为$170K。中级职位的薪酬差异更大，经验丰富的AI工程师的年薪可以远远超过$200K。这两个职位都可以带来高收入，但AI工程师的薪水相对更高。如果您特别关注薪酬和福利，建议您研究您所在国家/地区针对您经验水平的就业市场。
# 总结与后续步骤
如果您倾向于数据科学：
- 同时学习 Python 和 SQL
- 在Kaggle和其他平台上处理真实数据集。重点是回答商业问题，而不仅仅是取得令人印象深刻的指标
- 参加正规的统计学课程，涵盖实验设计、假设检验和回归
- 构建一个包含 3-5 个完整项目的产品组合，并附有清晰的叙述和适当的可视化
- 练习向非技术受众解释您的发现
如果您倾向于AI工程：
- 如果您不熟悉编写软件，请巩固编程基础知识
- 试验 LLM API。构建一个聊天机器人、创建一个 RAG 系统或构建一个使用工具的代理
- 将某项内容（即使是个人项目）部署到生产环境，以了解完整技术栈
- 构建一个包含 3-5 个实际运行的已部署应用程序的产品组合
- 在最新模型和技术出现时保持更新
职业轨迹并非一成不变。许多人从一个职位开始，然后过渡到另一个职位。一些数据科学家转向AI工程，因为他们想构建产品。一些AI工程师转向数据科学，因为他们想要更深入的分析工作。这些技能的互补性足以使任何一个领域的经验都能让您在另一个领域做得更好。
不要根据哪个职位名称听起来更令人印象深刻来选择。根据您更愿意解决哪些问题、更愿意发展哪些技能以及最让您兴奋的项目类型来选择。您可以长期坚持并真正精通的职业，比个人资料上看起来更光鲜亮丽的职业更有价值。
Bala Priya C 是来自印度的一名开发人员和技术作家。她喜欢在数学、编程、数据科学和内容创作的交叉点工作。她的兴趣和专长领域包括 DevOps、数据科学和自然语言处理。她喜欢阅读、写作、编程和咖啡！目前，她正致力于通过撰写教程、操作指南、观点文章等内容，学习并与开发者社区分享她的知识。Bala还创建引人入胜的资源概述和编码教程。
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