当前科技领域一个容易混淆的问题是：AI工程师和机器学习工程师究竟有何不同？
两者都是高薪职位，年薪可达六位数。但如果选错了方向，可能会浪费数月时间学习不匹配的技能，从而错失优质的工作机会。
本文将系统梳理这两个角色的核心差异与共同点，帮助读者明确哪条职业路径更适合自己。
让我们深入探讨。
核心差异是什么？
坦率地说，行业发展日新月异，这些职位的定义几乎每个季度都在变化。
更不用说，许多公司为了提升职位吸引力，会在招聘描述中加入“AI”字样，尽管实际工作可能只是基础的提示词工程。
不过，根据行业内的实践观察与同行交流，两者间的区别可以概括如下：
简而言之，AI工程师是专注于使用和集成基础生成式AI模型的软件工程师。他们通常不“构建”这些模型，而是利用如Claude、GPT、BERT等现成的大模型来实现特定业务目标。
而机器学习工程师则更侧重于从零开始或利用基础库开发模型，并围绕这些模型构建完整的端到端系统。他们处理的模型既包括梯度提升树、神经网络等传统模型，也可能涉及生成式AI模型。
一个有趣的现象是，从技术范畴看，机器学习实际上是人工智能的一个子集。
因此，严格来说，AI工程师更准确的称呼或许是“生成式AI工程师”。
接下来，将对这两个角色进行更详细的解析。
AI工程师
角色定义
可以将AI工程师视为在AI（特别是生成式AI）领域有专长的软件工程师。
他们的主要工作是处理基础模型——这些是在海量文本、图像、视频和音频数据上训练出来的巨型神经网络。由于能力广泛，可执行代码生成、问答、图像创作等多种任务，故被称为“基础”模型。OpenAI的ChatGPT便是最广为人知的例子。
AI工程师通常不训练这些模型，而是通过API、自托管等方式，将它们集成到现有的软件产品和业务流程中。例如，在电商网站嵌入智能客服聊天机器人以提升购物体验，或在IDE（如Cursor）中集成代码助手。
这一角色更侧重于产品快速落地与迭代优化。
所需技能与工具
该角色的技能栈正在快速演变，但通常需要掌握以下领域的知识与工具：
- 扎实的软件工程能力
- Python、SQL及Java或Go等后端语言
- 持续集成与持续部署（CI/CD）
- Git与GitHub
- 大语言模型与Transformer架构
- 检索增强生成（RAG）
- 提示词工程
- 基础模型应用
- 模型微调
- 模型上下文协议（MCP）
机器学习工程师
角色定义
机器学习工程师的核心职责是构建机器学习模型并将其部署到生产系统中。这一角色最初源于软件工程，现已发展成为一个独立的职位。
与AI工程师的关键区别在于，机器学习工程师更专注于从零开始构建针对特定任务的算法。例如，开发个性化推荐系统、信用卡欺诈检测模型或股票预测算法。这些模型并非“基础”模型，应用场景更为专一。
从事机器学习工程需要深入理解算法原理，这要求具备统计学、线性代数和微积分方面的扎实数学基础，这对AI工程师而言并非必需。
该角色更侧重于模型本身：利用现有数据从零开始创建模型，进行离线测试，并在性能达标后部署上线。
机器学习工程师内部也存在进一步的专业细分，例如：
- 机器学习平台工程师
- 机器学习硬件工程师
- 机器学习解决方案架构师
对于初学者而言，无需过度关注这些细分方向，它们通常需要数年相关经验后才能触及。
所需技能与工具
机器学习工程师的技术栈与AI工程师有重叠，但更强调数学能力与机器学习深度知识。
- Python和SQL是核心，部分公司可能要求其他语言（如Rust）。
- Git与GitHub
- Bash与Zsh等命令行工具
- AWS、Azure或GCP等云平台
- 软件工程基础：CI/CD、MLOps、Docker等
- 深入的机器学习知识，最好在预测、推荐系统或计算机视觉等某一领域有专长
- 扎实的数学基础：统计学、线性代数、微积分
如何选择？
可以看出，两者的技能和工作内容存在相当程度的重叠，尤其是在基础的软件工程技能方面。
主要区别在于：AI工程师需要领域特定的生成式AI知识，而机器学习工程师则需要更深的数学和传统机器学习知识。
那么，究竟该如何选择？可以从以下几个现实因素进行考量。
背景要求
两者的背景要求相似，通常需要STEM专业的硕士学位，并具备几年软件工程师或数据科学家的工作经验。
相对而言，AI工程师的入门门槛稍低，因为学习使用基础模型比理解机器学习背后的全部数学原理曲线更为平缓。
市场需求
机器学习工程师是更成熟的角色，这主要是因为基础模型出现时间不长，此前并不需要专门的AI工程师职位。
然而，随着AI热潮兴起，市场对AI工程师的需求正在飙升。需要注意的是，行业内的职位名称往往比较模糊，必须仔细阅读职位描述以了解实际工作内容。例如，有些公司内部从事AI工程工作的员工，其职位名称可能仍然是“机器学习工程师”。
薪酬水平
根据Levels.fyi的数据，在英国，机器学习工程师的中位年薪约为10.5万英镑，AI工程师约为7.5万英镑。预计未来AI工程师的薪酬有增长空间。同时，由于职位名称与实际工作的错位，薪酬数据也存在一定的模糊性。
最终建议
选择的关键在于个人兴趣与倾向。
如果热爱数学，喜欢深入探究算法底层原理，那么机器学习工程师可能是更合适的选择。
如果不热衷于研究，更希望利用最新的AI工具快速推出产品，那么AI工程师的道路更适合。
无论如何，这两个角色都提供了丰厚的薪酬和良好的长期职业前景。
