Введение
Вкратце, специалисты по данным разбираются в информации, а инженеры ИИ конструируют умные системы. Однако для правильного карьерного решения требуется больше деталей.
Специалисты по данным занимаются сбором, очисткой, анализом и моделированием данных, чтобы получить ответы на конкретные вопросы. Они применяют статистический анализ, предиктивное моделирование, эксперименты и визуализацию, чтобы выявить полезные выводы для бизнеса.
Инженеры ИИ разрабатывают приложения на базе искусственного интеллекта. Они проектируют и реализуют системы с использованием моделей ИИ — например, чатботы, системы retrieval-augmented generation (RAG) или автономные агенты — и выводят их в эксплуатацию. Их задача — применять мощные модели ИИ для создания надежных продуктов, с которыми взаимодействуют пользователи.
Обе профессии требуют уверенных навыков программирования, но обязанности заметно отличаются. Понимание этой разницы помогает выбрать подходящий путь. В статье разбираем ключевые навыки и советы по выбору карьеры в зависимости от ваших интересов.
Что на самом деле делают в этих ролях
Специалисты по данным выявляют закономерности в информации, чтобы помочь компаниям принимать решения. Они просматривают наборы данных в поисках тенденций, строят модели для прогнозирования, готовят панели и графики для руководителей, проводят A/B-тесты для оценки эффекта и проверяют результаты с помощью статистики. Такие вопросы они решают: "Почему продажи упали в прошлом квартале?" или "Кто из клиентов может уйти?".
Инженеры ИИ создают приложения, работающие на моделях ИИ. Они разрабатывают чатботы и ассистентов, системы RAG для поиска по документам, автономных агентов с инструментами и возможностью принимать решения, фреймворки для инженерии промтов и выводят ИИ-приложения в продакшн. Примеры: автоматизация поддержки клиентов, инструменты генерации кода, умный поиск.
Главное отличие: специалисты по данным сосредоточены на анализе и выводах, инженеры ИИ — на создании продуктов с ИИ.
Навыки, которые действительно важны
Разрыв в навыках между ролями больше, чем кажется на первый взгляд. Обе требуют умения программировать, но акценты сильно разнятся.
Навыки специалиста по данным
- Статистика и вероятность: проверка гипотез, доверительные интервалы, дизайн экспериментов, регрессионный анализ
- SQL: соединения, оконные функции, общие табличные выражения (CTE), оптимизация запросов для извлечения данных
- Библиотеки Python: pandas, NumPy, scikit-learn, matplotlib, seaborn и Streamlit
- Бизнес-аналитика и визуализация данных: Tableau, PowerBI или собственные панели
- Машинное обучение: знание алгоритмов, оценка моделей, переобучение, инженерия признаков
- Коммуникация с бизнесом: объяснение технических результатов неспециалистам
Навыки инженера ИИ
- Инженерия ПО: REST API, базы данных, аутентификация, деплоймент, тестирование
- Код приложений на Python (или TypeScript): правильная структура, классы, обработка ошибок, код для продакшна
- API больших языковых моделей: OpenAI, API Claude от Anthropic, языковые модели Google и открытые модели
- Инженерия промтов и контекста: методы для стабильных ответов от языковых моделей
- Системы RAG: векторные базы данных, эмбеддинги, стратегии поиска
- Фреймворки для агентов: LangChain, LlamaIndex, LangGraph и CrewAI для систем с несколькими агентами
- Продакшн-системы: мониторинг, логирование, кэширование, управление расходами
Статистика критически нужна специалистам по данным, но не так инженерам ИИ. Первые требуют глубокого понимания, выходящего за применение функций:
- Предположения, лежащие в основе тестов
- Что такое компромисс между смещением и дисперсией
- Как правильно ставить эксперименты
- Как избегать ловушек вроде p-hacking или проблем множественных сравнений
Инженерам ИИ такая глубина редко требуется. Они могут применять статистику для оценки выходов моделей, но не проводят тесты гипотез или строят статмодели с нуля.
SQL обязателен для специалистов по данным — работа с данными занимает половину времени. Нужно владеть сложными соединениями, оконными функциями, CTE и оптимизацией. Инженерам ИИ SQL тоже нужен, но проще — для хранения и извлечения данных приложений, а не аналитики.
Практики разработки ПО важнее для инженеров ИИ. Требуется знание REST API, баз данных, аутентификации, кэширования, деплоя, мониторинга и тестов. Их код работает nonstop в проде для реальных пользователей, где ошибки сразу видны. Специалисты по данным иногда деплоят модели, но чаще передают это инженерам машинного обучения или разработчикам.
Знания домена используются по-разному:
- Специалистам по данным нужно разбираться в бизнесе, чтобы выбирать нужные вопросы и интерпретировать итоги.
- Инженерам ИИ требуется понимание продуктов, чтобы создавать полезные приложения и предугадывать взаимодействие пользователей.
Обе роли предполагают коммуникацию, но специалисты по данным презентуют выводы заинтересованным сторонам, а инженеры ИИ ориентированы на конечных пользователей.
Кривая обучения тоже отличается. Статистику и SQL не освоить быстро — нужны практика и интуиция. Инженерия ИИ развивается шустрее: на базе готовых моделей можно за недели собрать рабочий RAG-пайплайн, хотя полный стек требует месяцев.
Специалист по данным против инженера ИИ: реальность рынка труда
Сравнение вакансий
Вакансий для специалистов по данным полно, и конкуренция высокая. Область зрелая: университеты дают степени, буткемпы готовят, тысячи соискателей на место. Компании четко знают, чего ждать, — нужно соответствовать стандартам.
Вакансий инженеров ИИ меньше, но требования строгие. Роль свежая, многие фирмы еще определяются. Одни ищут инженеров ML с опытом LLM, другие — разработчиков, готовых освоить ИИ, третьи — специалистов по данным, умеющих деплоить. Неопределенность на руку: проекты важнее идеального резюме, работодатели берут по навыкам.
Возможности в стартапах и крупных фирмах
Стартапы сейчас активно ищут инженеров ИИ — им нужно быстро запускать продукты, дорабатывать по фидбеку и осваивать новые инструменты. Роли data science в стартапах реже: данных часто мало для полноценного анализа.
Крупные компании нанимают обе роли по разным задачам:
- Специалистов по данным — для улучшения процессов, анализа поведения клиентов и стратегических выводов.
- Инженеров ИИ — для новых фич на ИИ, автоматизации рутины и тестов передовых возможностей.
Позиции data science стабильнее и устоявшиеся. Инженерия ИИ — новее и экспериментальнее.
На старте зарплаты пересекаются. Медиана около $170K в год в зависимости от места, опыта и компании. На мидл-уровне разрыв растет: опытные инженеры ИИ зарабатывают свыше $200K ежегодно. Обе роли прибыльны, но у инженеров ИИ потолок выше. Для точных цифр проверьте рынок в вашей стране по вашему опыту.
Итоги и следующие шаги
Если тянет к data science:
- Осваивайте Python и SQL параллельно
- Разбирайте реальные датасеты на Kaggle и подобных платформах. Думайте о бизнес-вопросах, а не только о метриках
- Пройдите курс статистики с экспериментами, тестами гипотез и регрессией
- Соберите портфолио из 3-5 проектов с историями и визуализациями
- Тренируйтесь объяснять выводы неспециалистам
Если ближе инженерия ИИ:
- Подтяните основы программирования, если не уверены в написании софта
- Пробуйте API LLM: соберите чатбот, RAG-систему или агента с инструментами
- Выкатите проект в прод, пусть личный, чтобы понять весь стек
- Соберите портфолио из 3-5 работающих приложений
- Следите за новыми моделями и методами
Карьерные пути не зажаты в рамки. Многие переходят: специалисты по данным идут в ИИ-инженеры за продуктовой разработкой, инженеры ИИ — в data science за анализом. Навыки дополняют друг друга, опыт в одной роли усиливает другую.
Выбирайте не по крутости названия, а по задачам, которые вы хотите решать, навыкам, которые интересно развивать, и проектам, которые зажигают. Карьера, в которой вы станете экспертом, ценнее любой модной надписи в профиле.