Mentionsy

🟨 Społeczność analityków: https://kajodata.com/space/

🟦 Kursy - Excel, Power Query, SQL, PowerBI, Python, Tableau, Data Science: https://kajodata.com/kursy/

🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSY: https://kajodata.com/newsletter/ 

📈 W tym odcinku opowiadam o roli AI Engineera, czyli jednej z ciekawszych nowych ścieżek na styku AI, danych i technologii. Wyjaśniam, czym taka osoba realnie się zajmuje, czym różni się od Machine Learning Engineera, Data Scientista i Prompt Engineera, oraz dlaczego nie chodzi tu po prostu o „pisanie promptów”.

📈 Pokazuję też konkretne technologie, które warto znać, jeśli myślisz o wejściu w ten obszar. Pojawiają się między innymi RAG, embeddingi, bazy wektorowe, structured outputs, tool calling, API, backend, SQL, Python, Git, Docker i podstawy chmury. Bez wielkiego akademickiego zadęcia, raczej z perspektywy: co naprawdę trzeba umieć, żeby budować działające systemy oparte o modele AI.

📈 Na końcu mówię też o zarobkach i o tym, jak mogłaby wyglądać ścieżka dojścia do tej roli z poziomu analityka danych. Jeżeli ogarniasz już dane, SQL-a, trochę Pythona i zaczynasz interesować się AI, to AI Engineer może być jedną z naturalnych dróg rozwoju. Nie najłatwiejszą, ale zdecydowanie wartą obserwowania.