AI-nyheter: AI-ingeniør og maskinlæringsingeniør krever overlappende programvareferdigheter, men skiller seg på bruk av grunnmodeller kontra utvikling av egne modeller.
En AI-ingeniør er i hovedsak en programvareingeniør som spesialiserer seg på integrasjon og bruk av fundamentale generative modeller (grunnmodeller) som GPT, Claude og BERT; de trener normalt ikke disse modellene, men bygger produktløsninger ved hjelp av API, selvhosting, RAG og promptteknikk. En maskinlæringsingeniør utvikler modeller fra bunnen av eller med biblioteker og bygger ende‑til‑ende-systemer for smalere oppgaver som anbefaling, svindeldeteksjon eller prognoser; dette krever ofte dypere matematikk (statistikk, lineær algebra, kalkulus) og avansert ML‑kunnskap. Begge roller deler grunnleggende programvareferdigheter (Python, SQL, Git, CI/CD), men maskinlæringsrollen legger tyngde på MLOps, modelltesting og spesialiseringer som ML‑plattform og maskinvare. Bakgrunn er ofte master i STEM og noen års erfaring; jobbtitler er uklare i praksis. Ifølge Levels.fyi er medianlønnene oppgitt til £105k for maskinlæring og £75k for AI‑ingeniører, og etterspørselen etter AI‑ingeniører vokser raskt.
Denne distinksjonen er relevant for norske arbeidssøkere og arbeidsgivere som vurderer roller innen kunstlig intelligens (KI), fordi den påvirker hvilke ferdigheter og utdanningsbakgrunn som vil være mest aktuelt ved rekruttering.
Kilde: https://towardsdatascience.com/machine-learning-vs-ai-engineer-no-confusing-jargon | Sammendraget er KI-generert med OpenAI API og kvalitetssikret av redaksjonen i Ainy.no
