AI Engineer – budowa i wdrażanie modeli, integracja API LLM, automatyzacja procesów

Wprowadzenie do roli AI Engineer

W dobie dynamicznego rozwoju sztucznej inteligencji, rola AI Engineera zyskuje na znaczeniu jako jeden z kluczowych zawodów przyszłości. Specjalista ten łączy kompetencje z zakresu programowania, analizy danych oraz inżynierii oprogramowania, aby projektować, wdrażać i optymalizować systemy oparte na sztucznej inteligencji. AI Engineer nie tylko buduje modele uczenia maszynowego, ale także odpowiada za ich integrację z istniejącymi systemami informatycznymi i procesami biznesowymi.

W praktyce AI Engineer działa na styku technologii i biznesu – rozumie potrzeby organizacji i potrafi przełożyć je na działające rozwiązania AI. Może to oznaczać zarówno tworzenie spersonalizowanych modeli predykcyjnych, jak i wdrażanie gotowych rozwiązań opartych na dużych modelach językowych (LLM), takich jak generatory tekstu czy analizatory sentymentu.

W odróżnieniu od Data Scientistów, którzy koncentrują się głównie na analizie danych i tworzeniu statystycznych modeli, AI Engineer skupia się na stronie inżynierskiej – przygotowaniu infrastruktury, pipeline’ów danych oraz wdrażaniu modeli w środowisku produkcyjnym. Często współpracuje z zespołami DevOps i Backend, dbając o efektywną integrację rozwiązań opartych na AI.

Rola ta wymaga elastyczności, ciągłego uczenia się i umiejętności pracy z różnorodnymi narzędziami – od bibliotek ML i frameworków deep learningowych, po interfejsy API i systemy automatyzacji. Dzięki temu AI Engineer może skutecznie wspierać organizacje w cyfrowej transformacji i zwiększaniu efektywności operacyjnej przy użyciu technologii sztucznej inteligencji.

Zakres obowiązków i codzienna praca AI Engineera

Rola AI Engineera łączy w sobie kompetencje inżyniera oprogramowania, specjalisty ds. uczenia maszynowego oraz architekta systemów opartych na sztucznej inteligencji. Jego głównym celem jest projektowanie, budowa i wdrażanie rozwiązań opartych na AI, które odpowiadają na konkretne potrzeby biznesowe lub techniczne organizacji.

W codziennej pracy AI Engineer wykonuje szeroki wachlarz zadań, które można podzielić na kilka kluczowych obszarów:

• Projektowanie systemów AI – obejmuje analizę problemów, definiowanie celów i dobór odpowiednich technik sztucznej inteligencji, z uwzględnieniem wymagań funkcjonalnych i niefunkcjonalnych.
• Przygotowanie danych – wiąże się z pozyskiwaniem, czyszczeniem i transformacją danych, które posłużą do trenowania modeli. Dane te mogą pochodzić z wewnętrznych baz, zewnętrznych źródeł lub interfejsów API.
• Współpraca z zespołami – AI Engineer ściśle współdziała z zespołami programistów, analityków danych, DevOps oraz interesariuszami biznesowymi, aby zapewnić skuteczne wdrożenie modeli i ich integrację z istniejącymi systemami.
• Monitorowanie i optymalizacja rozwiązań AI – po wdrożeniu modelu AI Engineer nie tylko dba o jego poprawne działanie, ale także odpowiada za jego ewaluację, utrzymanie i dostosowanie do zmieniających się warunków.
• Integracja modeli językowych i API – inżynierowie AI często wykorzystują gotowe modele, np. LLM (Large Language Models), i integrują je z aplikacjami za pomocą odpowiednich interfejsów API.
• Automatyzacja procesów – AI Engineer analizuje i wdraża rozwiązania, które automatyzują złożone lub powtarzalne zadania w organizacji, zwiększając tym samym efektywność operacyjną.

Codzienna praca AI Engineera obejmuje również ciągłe testowanie i iteracyjne podejście do projektowania modeli, a także dokumentowanie wyników i dzielenie się wiedzą z innymi członkami zespołu. Jest to rola wymagająca zarówno technicznego zrozumienia narzędzi i metod AI, jak i umiejętności komunikacyjnych oraz analizy potrzeb użytkowników końcowych. Ten wpis powstał w odpowiedzi na zagadnienia, które regularnie pojawiają się na szkoleniach prowadzonych przez Cognity.

Budowa i trenowanie modeli uczenia maszynowego

Jednym z kluczowych obszarów pracy AI Engineera jest budowa i trenowanie modeli uczenia maszynowego (ML – Machine Learning). Proces ten obejmuje wybór odpowiedniego algorytmu, przygotowanie danych, trenowanie modelu oraz jego ocenę i dostrojenie. W zależności od celu biznesowego, AI Engineer może pracować z różnymi typami modeli – od prostych klasyfikatorów po złożone sieci neuronowe. Jeśli chcesz zdobyć praktyczne umiejętności w tym zakresie, sprawdź Kurs Sztuczna Inteligencja (AI) z Large Language Models.

Rodzaje uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe dzieli się na kilka głównych kategorii, z których każda ma swoje specyficzne zastosowania:

Etapy budowy modelu ML

• Zbieranie i przetwarzanie danych: Dane są fundamentem każdego modelu ML. AI Engineer musi zadbać o ich jakość, uzupełnienie braków i odpowiednie przygotowanie (np. normalizacja, enkodowanie zmiennych kategorycznych).
• Wybór modelu: W zależności od typu problemu, wybierane są algorytmy takie jak regresja liniowa, drzewa decyzyjne, SVM czy sieci neuronowe.
• Trenowanie modelu: Model uczy się na podstawie danych treningowych, dostosowując swoje parametry w celu minimalizacji błędu.
• Walidacja i testowanie: Na danych walidacyjnych i testowych ocenia się skuteczność modelu, sprawdzając m.in. dokładność, precyzję, recall czy F1-score.
• Dostrajanie hiperparametrów: Często metodą prób i błędów lub za pomocą automatycznych narzędzi (np. Grid Search, Random Search) ulepsza się model, by osiągał lepsze wyniki.

Przykładowy kod trenowania modelu

Poniżej uproszczony przykład użycia klasyfikatora drzewa decyzyjnego z biblioteki scikit-learn w języku Python:

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Wczytanie danych
X, y = load_iris(return_X_y=True)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Inicjalizacja i trenowanie modelu
dt = DecisionTreeClassifier()
dt.fit(X_train, y_train)

# Ewaluacja
predictions = dt.predict(X_test)
print("Dokładność:", accuracy_score(y_test, predictions))

W praktyce AI Engineerzy często korzystają z bardziej zaawansowanych frameworków takich jak TensorFlow, PyTorch czy JAX, a sam proces trenowania może odbywać się w chmurze lub na dedykowanych zasobach GPU.

Integracja z API dużych modeli językowych (LLM)

Duże modele językowe (LLM – Large Language Models), takie jak GPT od OpenAI, Claude od Anthropic czy PaLM od Google, stanowią fundament wielu nowoczesnych rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji. Rola AI Engineera w kontekście LLM polega na efektywnej integracji tych modeli z aplikacjami i systemami informatycznymi w sposób skalowalny, bezpieczny i zgodny z wymaganiami biznesowymi.

Integracja z API LLM umożliwia korzystanie z potężnych możliwości przetwarzania języka naturalnego bez konieczności trenowania własnych modeli od podstaw. Pozwala to na tworzenie zaawansowanych funkcji, takich jak:

• generowanie i podsumowywanie treści,
• klasyfikacja i ekstrakcja danych z tekstu,
• tworzenie chatbotów i asystentów konwersacyjnych,
• tłumaczenia językowe,
• automatyczne odpowiadanie na pytania i sugestie kontekstowe.

Podstawowa integracja z API LLM często sprowadza się do wysyłania zapytań HTTP z odpowiednimi parametrami (prompty, konfiguracja temperatury, długość odpowiedzi) i odbierania generowanej treści. Poniżej przykład prostego zapytania do API OpenAI z użyciem języka Python:

import openai

openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-4",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Wytłumacz, czym jest uczenie maszynowe."}
    ]
)

print(response["choices"][0]["message"]["content"])

W zależności od wymagań projektu, AI Engineer może wybierać spośród różnych dostawców API. Poniższa tabela przedstawia uproszczone porównanie popularnych rozwiązań:

W praktyce, wybór odpowiedniego API zależy od takich czynników jak: koszty, dostępność językowa, możliwości dostosowania modelu do konkretnego kontekstu, szybkość odpowiedzi oraz zgodność z regulacjami prawnymi (np. RODO). W Cognity mamy doświadczenie w pracy z zespołami, które wdrażają to rozwiązanie – dzielimy się tym także w artykule.

AI Engineer nie tylko implementuje integrację techniczną, ale także odpowiada za zarządzanie połączeniami, monitorowanie wykorzystania API, kontrolę kosztów oraz testowanie różnych konfiguracji promptów w celu uzyskania optymalnych wyników.

Automatyzacja procesów biznesowych z wykorzystaniem AI

Współczesne organizacje coraz częściej sięgają po rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, aby usprawnić i zautomatyzować kluczowe procesy biznesowe. Rola AI Engineera polega nie tylko na wdrażaniu modeli, lecz także na projektowaniu zintegrowanych systemów, które eliminują potrzebę ręcznego wykonywania powtarzalnych zadań, poprawiają wydajność i minimalizują ryzyko błędów ludzkich.

Automatyzacja z pomocą AI może przyjmować różne formy w zależności od charakteru organizacji oraz jej potrzeb. Poniżej przedstawiono kilka typowych obszarów, w których AI znajduje zastosowanie:

Automatyzacja z użyciem AI różni się od tradycyjnej automatyzacji (np. RPA – Robotic Process Automation) tym, że potrafi podejmować decyzje w warunkach niepełnych danych, uczyć się na podstawie nowych informacji oraz adaptować do zmieniających się warunków. W poniższej tabeli zestawiono kluczowe różnice:

AI Engineer odgrywa kluczową rolę w identyfikowaniu procesów nadających się do automatyzacji, doborze odpowiednich modeli i technologii oraz implementacji rozwiązań w środowisku produkcyjnym. Często wiąże się to z integracją modeli z istniejącymi systemami biznesowymi oraz monitorowaniem ich działania w czasie rzeczywistym.

Poniżej prosty przykład automatyzacji procesu klasyfikacji wiadomości e-mail przy pomocy dużego modelu językowego (LLM):

import openai

def classify_email(text):
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4",
        messages=[
            {"role": "system", "content": "You are an email classifier."},
            {"role": "user", "content": f"Classify this message: {text}"}
        ]
    )
    return response['choices'][0]['message']['content']

Tego typu rozwiązania pozwalają firmom skrócić czas reakcji, poprawić jakość obsługi oraz skoncentrować zasoby ludzkie na bardziej złożonych zadaniach. Jeśli chcesz nauczyć się, jak tworzyć tego typu inteligentne rozwiązania, sprawdź Kurs Tworzenie Agentów AI – automatyzacja procesów biznesowych dla AI Agent Developer.

Kluczowe kompetencje i umiejętności AI Engineera

Rola AI Engineera wymaga szerokiego zestawu kompetencji, które łączą umiejętności programistyczne, wiedzę z zakresu uczenia maszynowego oraz zdolności inżynierskie. Poniżej przedstawiamy najważniejsze obszary wiedzy i umiejętności, które są niezbędne w codziennej pracy specjalisty AI.

1. Programowanie i inżynieria oprogramowania

AI Engineer powinien biegle posługiwać się językami programowania, przede wszystkim Pythonem (ze względu na bogaty ekosystem bibliotek do ML/AI), ale także znać podstawy Javy, C++ lub JavaScript, jeśli projekt tego wymaga. Istotne są również dobre praktyki inżynierii oprogramowania, w tym:

• wersjonowanie kodu (np. Git),
• testowanie jednostkowe,
• modularność i skalowalność kodu,
• praca w środowiskach CI/CD.

2. Znajomość algorytmów uczenia maszynowego

AI Engineer nie musi być ekspertem od projektowania modeli od podstaw, ale powinien rozumieć działanie najważniejszych algorytmów uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego, takich jak:

• regresja liniowa i logistyczna,
• drzewa decyzyjne, lasy losowe,
• klasteryzacja (np. K-means),
• sieci neuronowe (w tym CNN i RNN).

3. Praca z danymi

Umiejętność przygotowania danych do modelowania to podstawowa kompetencja. Obejmuje ona:

• czyszczenie i transformację danych (np. za pomocą pandas, NumPy),
• analizę eksploracyjną (EDA),
• rozumienie formatów danych (CSV, JSON, Parquet),
• przetwarzanie danych tekstowych, wizualnych i strukturalnych.

4. Znajomość frameworków i bibliotek

Korzystanie z nowoczesnych narzędzi znacząco przyspiesza pracę AI Engineera. Najczęściej wykorzystywane biblioteki i frameworki to:

5. Umiejętności integracyjne i systemowe

Wdrażanie modeli do środowiska produkcyjnego wymaga znajomości rozwiązań chmurowych (AWS, GCP, Azure), konteneryzacji (Docker) oraz komunikacji między usługami (REST API, gRPC). Istotna jest również umiejętność tworzenia rozwiązań skalowalnych i monitorowalnych.

6. Myślenie analityczne i rozwiązywanie problemów

AI Engineer musi rozumieć potrzeby biznesowe i potrafić przekładać je na techniczne rozwiązania. Wymaga to umiejętności krytycznego myślenia, pracy z niepełnymi lub niejednoznacznymi danymi oraz kreatywności w doborze metod.

7. Komunikacja i współpraca międzydziałowa

Współpraca z zespołami produktowymi, analitykami, inżynierami danych i menedżerami wymaga klarownej komunikacji – zarówno technicznej, jak i biznesowej. Zrozumienie celów projektowych i umiejętność ich przedstawienia w kontekście działania modeli AI jest kluczowa.

Podsumowując, AI Engineer to interdyscyplinarna rola wymagająca szerokiego wachlarza kompetencji – od kodowania, przez analizę danych, po projektowanie i wdrażanie modeli w realnych systemach.

Narzędzia i technologie wykorzystywane w pracy

Praca AI Engineera wymaga korzystania z szerokiego wachlarza narzędzi oraz technologii, które wspierają procesy projektowania, trenowania, wdrażania i monitorowania modeli sztucznej inteligencji. Dobór odpowiednich rozwiązań zależy zarówno od konkretnych zadań, jak i skali oraz charakteru projektu.

Do najważniejszych narzędzi wykorzystywanych przez AI Engineerów należą:

• Języki programowania – Python jest zdecydowanym liderem w zakresie tworzenia rozwiązań AI ze względu na bogaty ekosystem bibliotek. Również języki takie jak R, Java czy Julia znajdują zastosowanie w specjalistycznych przypadkach.
• Biblioteki i frameworki uczenia maszynowego – TensorFlow, PyTorch oraz scikit-learn to podstawowe technologie wspierające budowę i trenowanie modeli. Każda z nich oferuje różne możliwości w zależności od poziomu złożoności projektu oraz wymagań dotyczących wydajności.
• Platformy do eksperymentowania i zarządzania modelami – rozwiązania takie jak MLflow, Weights & Biases czy Neptune.ai umożliwiają śledzenie eksperymentów, wersjonowanie modeli i monitorowanie wyników.
• Chmury obliczeniowe i środowiska uruchomieniowe – platformy takie jak AWS, Google Cloud i Azure oferują skalowalne zasoby obliczeniowe oraz usługi AI, co znacznie przyspiesza i upraszcza wdrażanie modeli w środowisku produkcyjnym.
• API dużych modeli językowych (LLM) – interfejsy udostępniane przez dostawców takich jak OpenAI, Anthropic czy Cohere umożliwiają integrację zaawansowanych funkcji językowych bez konieczności trenowania modeli od podstaw.
• Narzędzia do przetwarzania danych – AI Engineerzy korzystają z bibliotek takich jak pandas, NumPy czy Dask, które wspomagają przygotowanie danych i ich analizę. W projektach o dużej skali wykorzystywane są również rozwiązania typu Apache Spark.
• Systemy orkiestracji i automatyzacji – narzędzia takie jak Airflow, Prefect czy Kubeflow służą do zarządzania przepływem danych i automatyzacji pipeline’ów uczenia maszynowego.

Oprócz wyżej wymienionych technologii, AI Engineerzy często wykorzystują także środowiska wizualne (np. Jupyter Notebook), narzędzia do kontroli wersji (Git) oraz konteneryzację (Docker, Kubernetes), które wspierają współpracę zespołową i umożliwiają efektywne wdrażanie modeli w różnych środowiskach.

Perspektywy zawodowe i rozwój kariery w AI Engineeringu

Rola AI Engineera staje się jednym z najbardziej poszukiwanych zawodów w erze dynamicznego rozwoju sztucznej inteligencji. Wzrost liczby komercyjnych zastosowań algorytmów uczenia maszynowego oraz rosnące możliwości dużych modeli językowych (LLM) sprawiają, że zapotrzebowanie na specjalistów potrafiących projektować, wdrażać i optymalizować rozwiązania oparte na AI systematycznie rośnie.

AI Engineerzy znajdują zatrudnienie w różnych branżach – od finansów, przez medycynę i e-commerce, po przemysł i logistykę. Ich kompetencje są kluczowe w tworzeniu nowoczesnych produktów cyfrowych, analityce danych, a także automatyzacji procesów i interakcji z użytkownikami. Firmy poszukują osób, które nie tylko rozumieją techniczne aspekty sztucznej inteligencji, ale potrafią również łączyć je z rzeczywistymi potrzebami biznesowymi.

Ścieżka kariery AI Engineera może rozwijać się w różnych kierunkach, w zależności od preferencji i doświadczenia danej osoby. Do najczęściej spotykanych ról należą:

• Machine Learning Engineer – koncentrujący się na tworzeniu, trenowaniu i optymalizacji modeli ML.
• Data Scientist – specjalista od analizy danych, który coraz częściej łączy swoje działania z komponentami AI.
• AI Solutions Architect – odpowiedzialny za projektowanie całych systemów opartych o sztuczną inteligencję.
• LLM Integration Specialist – osoba zajmująca się wdrażaniem dużych modeli językowych w istniejące środowiska IT.
• AI Product Manager – łączący wiedzę techniczną z biznesową w celu opracowywania i zarządzania produktami AI.

Wzrost dostępności otwartych frameworków, narzędzi i platform obliczeniowych pozwala również na rozwój kariery w środowisku startupowym lub jako niezależny konsultant. Dodatkowo, AI Engineering to dziedzina stale ewoluująca, co sprzyja rozwojowi kompetencji poprzez udział w projektach open-source, konferencjach branżowych oraz kursach online. W Cognity łączymy teorię z praktyką – dlatego ten temat rozwijamy także w formie ćwiczeń na szkoleniach.

W kontekście długoterminowym AI Engineerzy nie tylko reagują na potrzeby rynku, ale również aktywnie kształtują przyszłość technologii w obszarach takich jak robotyka, systemy rekomendacyjne czy generatywna sztuczna inteligencja. Ich rola nabiera strategicznego znaczenia w organizacjach dążących do innowacyjności i cyfrowej transformacji.

Zarządzanie zadaniami w Monday.com – od prostych list po złożone procesy 09 października 2025

Jak skutecznie wdrożyć Monday.com w organizacji? 7 kroków do sukcesu 07 października 2025