Vzdělávání
06.08.2025
Skillmea
Co dělá AI Engineer a jak se jím stát v roce 2025? Kompletní průvodce
Umělá inteligence (AI) mění svět technologií a vytváří nové kariérní příležitosti, které ještě před pár lety neexistovaly. Jednou z nejperspektivnějších a nejžádanějších pozic na trhu práce je AI Engineer – profese, která spojuje hluboké technické znalosti s inovativním myšlením a schopností řešit komplexní problémy pomocí nejmodernějších technologií.
V dnešní době, kdy společnosti jako OpenAI, Google, Microsoft a desítky startupů vytvářejí AI systémy, které mění způsob, jakým pracujeme, komunikujeme a žijeme, roste poptávka po odbornících, kteří dokážou tyto technologie nejen pochopit, ale také prakticky implementovat do reálných aplikací. AI inženýři jsou právě těmi profesionály, kteří spojují cestu mezi výzkumem a praktickým nasazením.
Ať už uvažujete o změně kariéry, jste čerstvý absolvent hledající směr, nebo již pracujete v IT a chcete se specializovat na AI, tento článek vám poskytne kompletní přehled a roadmapu. Dozvíte se nejen to, co AI inženýr dělá v praxi, ale také konkrétní kroky, které musíte podniknout, jaké dovednosti si osvojit a jaké příležitosti vás čekají v této fascinující oblasti.
Kdo je AI Engineer?AI Engineer (inženýr umělé inteligence) je IT odborník, který se specializuje na navrhování, vývoj a implementaci systémů umělé inteligence do reálných aplikací a produktů. Tato pozice představuje hybridní roli, která kombinuje znalosti z oblasti informatiky, matematiky, strojového učení a softwarového inženýrství.
AI inženýr není jen teoretický výzkumník – jeho primárním úkolem je transformovat AI algoritmy a modely do funkčních, škálovatelných a spolehlivých systémů, které dokážou řešit konkrétní obchodní problémy. Zatímco data scientist se zaměřuje na objevování vzorců v datech a vytváření modelů v experimentálním prostředí, AI inženýr tyto modely připravuje pro produkční nasazení.
Tato profese vyžaduje nejen technické znalosti, ale také schopnost pochopit obchodní potřeby, komunikovat s netechnickými stakeholdery a řešit problémy související s etickými aspekty AI. AI inženýři často pracují v multidisciplinárních týmech, kde musí umět spolupracovat s product manažery, UX designéry, backend vývojáři a obchodními analytiky.
Klíčové rozdíly mezi AI Engineer a jinými pozicemi:AI Engineer vs Data Scientist: Data scientist se zaměřuje na explorativní analýzu dat, vytváření hypotéz a budování modelů v experimentálním prostředí. Používá nástroje jako Jupyter notebooks a R pro analýzu a vizualizaci dat. AI inženýr naopak bere tyto modely a implementuje je do produkčních aplikací, přičemž řeší otázky škálovatelnosti, bezpečnosti a výkonu.
AI Engineer vs Machine Learning Engineer: ML inženýr se specializuje primárně na strojové učení – supervizované a nesupervizované algoritmy, deep learning a klasické ML metody. AI inženýr má širší záběr, který zahrnuje kromě strojového učení také symbolickou AI, knowledge graphs, expert systems a nejnovější generativní AI technologie.
AI Engineer vs Software Developer: Tradiční softwarový vývojář vytváří aplikace pomocí deterministických algoritmů a jasně definované logiky. AI inženýr pracuje s pravděpodobnostními modely, které se „učí“ z dat a mohou vytvářet odlišné výsledky pro stejné vstupy. To vyžaduje speciální znalosti v oblasti testování, monitoringu a debugování AI systémů.
AI Engineer vs Research Scientist: Výzkumný vědec v oblasti AI se zaměřuje na objevování nových algoritmů, publikování vědeckých prací a posouvání hranic poznání. AI inženýr aplikuje existující výzkumy do praktických řešení, optimalizuje je pro reálné použití a zajišťuje jejich spolehlivé fungování v produkčním prostředí.[AI Engineer je žádaná pozice na trhu práce]
Co dělá AI Engineer? Hlavní povinnosti a úkolyPráce AI inženýra je mimořádně rozmanitá a závisí na typu společnosti, ve které pracuje, a projektech, na kterých se podílí. Přesto existují klíčové oblasti, které tuto pozici definují.
1. Navrhování AI architekturAI inženýři jsou zodpovědní za vytváření komplexních systémových architektur, které umožňují efektivní fungování AI aplikací. Tato úloha zahrnuje několik klíčových aspektů:
Návrh neuronových sítí: AI inženýři musí rozhodnout o typu neuronových sítí, které nejlépe vyřeší daný problém. Pro zpracování obrazů mohou zvolit Convolutional Neural Networks (CNN), pro sekvenční data Recurrent Neural Networks (RNN) nebo Transformers a pro komplexní problémy hybridní architektury. Musí přitom zvážit kompromisy mezi přesností modelu, rychlostí inference a potřebnými výpočetními zdroji.
Optimalizace modelů pro produkční prostředí: Laboratorní modely často nejsou přímo použitelné v reálných aplikacích kvůli jejich velikosti, pomalé inferenci nebo vysokým nárokům na paměť. AI inženýři používají techniky jako model pruning (odstraňování nepotřebných parametrů), quantization (snížení přesnosti čísel), knowledge distillation (trénování menších modelů od větších) a model compression.
Integrace s existujícími systémy: AI modely musí bez problémů fungovat s existující IT infrastrukturou společnosti. To znamená navrhnout API rozhraní, databázové schémata, message queues a monitoring systémy, které umožní AI aplikacím komunikovat s ostatními komponenty.
Architektura microservices: Moderní AI aplikace jsou často postavené na mikroservisní architektuře, kde různé AI modely běží jako nezávislé služby. AI inženýři navrhují tyto architektury tak, aby byly škálovatelné, fault-tolerant a umožňovaly nezávislé nasazování jednotlivých komponentů.
2. Vývoj a implementace AI modelůTato oblast představuje jádro práce AI inženýra a zahrnuje celý životní cyklus vývoje AI řešení:
Programování algoritmů strojového učení: AI inženýři implementují algoritmy buď od nuly, nebo přizpůsobují existující řešení specifickým potřebám projektu. To zahrnuje práci s klasickými algoritmy jako Random Forest, SVM, k-means clustering, ale i pokročilými technikami deep learningu.
Fine-tuning existujících modelů: V dnešní době je běžné používat předtrénované modely jako GPT, BERT, ResNet nebo YOLO a přizpůsobit je konkrétní úloze. AI inženýři musí umět správně vybrat vhodnou architekturu, připravit trénovací data, nastavit hyperparametry a provést fine-tuning, aby dosáhli optimální výkonnosti.
Trénování vlastních modelů: Pro specifické use cases je třeba vytvořit modely od základů. To zahrnuje přípravu a čištění dat, feature engineering, výběr vhodné architektury modelu, nastavení trénovacího procesu, regularizaci proti overfittingu a evaluaci výkonnosti.
Testování a validace modelů: AI inženýři implementují robustní testovací pipelines, které zahrnují cross-validation, A/B testing, shadow mode testing (kdy nový model běží paralelně se starým bez ovlivnění produkce) a canary deployments. Musí také testovat modely na edge cases a zajistit jejich odolnost vůči adversarial attacks.
Práce s velkými jazykovými modely: S nástupem ChatGPT a podobných technologií musí AI inženýři umět pracovat s LLM, implementovat prompt engineering, retrieval-augmented generation (RAG) a vytvářet AI agenty, kteří dokážou používat external tools.
3. Údržba a monitoring AI systémůAI systémy se liší od tradičního softwaru tím, že se jejich chování může v čase měnit, proto vyžadují speciální monitoring a údržbu:
Sledování výkonnosti modelů v produkci: AI inženýři implementují monitoring dashboards, které sledují klíčové metriky jako accuracy, precision, recall, latency, throughput a resource utilization. Musí nastavit alerty, které je upozorní na významné změny výkonnosti.
Řešení problémů s driftem dat: Data drift nastává, když se distribuce vstupních dat v produkci liší od trénovacích dat, což může vést ke zhoršení výkonu modelu. AI inženýři implementují detekční systémy pro data drift a concept drift a navrhují strategie pro automatické retraining modelů.
Aktualizace a zlepšování existujících řešení: Kontinuální zlepšování AI modelů zahrnuje sběr zpětné vazby od uživatelů, analýzu failure cases, implementaci nových features a postupnou aktualizaci modelů. AI inženýři musí umět bezpečně nasadit nové verze bez narušení služby.
Zajištění škálovatelnosti systémů: Jakmile aplikace získá více uživatelů, AI systémy musí umět škálovat horizontálně i vertikálně. To zahrnuje implementaci load balancingu, caching strategies, model serving optimization a využívání cloud services jako AWS SageMaker nebo Google Cloud AI Platform.
Bezpečnost a privacy: AI inženýři implementují bezpečnostní opatření jako encryption, access control, audit logging a compliance s regulacemi jako GDPR. Řeší také otázky model security, včetně obrany proti adversarial attacks a data poisoning.
4. Spolupráce s týmyAI projekty jsou inherentně kolaborativní a AI inženýři musí umět efektivně komunikovat a spolupracovat s různými stakeholdery:
Komunikace s product manažery a klienty: AI inženýři musí umět převést technické možnosti do business value. To zahrnuje vysvětlení limitací AI technologií, odhadování časových rámců projektů a navrhování řešení, která splňují business požadavky při realistických technických omezeních.
Mentoring junior vývojářů: Senior AI inženýři často vedou mladší kolegy, učí je best practices, provádějí code review a pomáhají jim rozvíjet technické dovednosti. To zahrnuje i vytváření dokumentace, internal tools a knowledge sharing sessions.
Prezentace výsledků stakeholderům: AI inženýři pravidelně prezentují pokrok projektů, výsledky experimentů a doporučení managementu. Musí umět vytvořit prezentace, které jsou srozumitelné i pro netechnické publikum a jasně komunikují přínos AI investic.
Účast na technických rozhodnutích: AI inženýři jsou často součástí architecture review boards, kde se rozhoduje o technické strategii společnosti. Musí umět vyhodnotit nové technologie, posoudit technická rizika a doporučit nejlepší přístupy pro konkrétní use cases.
[AI Engineer musí ovládat zejména technické dovednosti]
Jaké technické dovednosti potřebuje AI Engineer?Technologický stack AI inženýra je široký a rychle se vyvíjí. Úspěšný AI inženýr musí ovládat několik klíčových oblastí a zároveň se neustále učit nové technologie.
Programovací jazykyPython – Toto je naprosto klíčový jazyk pro každého AI inženýra. Přibližně 90 % pozic vyžaduje pokročilou znalost Pythonu. Python dominuje díky své jednoduchosti, bohatému ekosystému knihoven a podpoře ve vědecké komunitě. AI inženýři musí perfektně ovládat objektově-orientované programování, koncepty funkcionálního programování, asynchronní programování pro zpracování AI služeb s vysokou propustností a pokročilé funkce jako dekorátory, context managery a metaclasses. Důležité je i znalost interních mechanismů Pythonu pro optimalizaci výkonu.
R – Tento jazyk je stále relevantní, zejména pro statistickou analýzu a data science úlohy. R má výjimečné možnosti pro statistické modelování, vizualizaci dat (ggplot2) a specializované balíčky pro bioinformatiku, ekonometriku a analýzu průzkumů. AI inženýři pracující v oblastech jako zdravotnictví, finance nebo výzkum trhu často potřebují R pro sofistikované statistické analýzy.
JavaScript/TypeScript – S růstem AI webových aplikací, chatbotů a real-time AI služeb se JavaScript stal nezbytným. TypeScript přidává typovou bezpečnost, která je kritická pro rozsáhlé AI aplikace. AI inženýři používají Node.js pro AI backend služby, TensorFlow.js pro ML modely v prohlížeči a React/Vue pro vývoj AI dashboardů. Znalost WebGL je užitečná pro vizualizaci komplexních AI modelů.
SQL – Data jsou srdcem AI a většina enterprise dat je uložena v relačních databázích. AI inženýři musí ovládat pokročilé SQL techniky jako window functions, CTEs (Common Table Expressions), optimalizaci dotazů, strategie indexování a distribuované SQL systémy. Znalost NoSQL databází (MongoDB, Cassandra) je také důležitá pro práci s nestrukturovanými daty.
C++ – Pro aplikace citlivé na výkon, embedded AI systémy a vlastní operátory v deep learning frameworcích. C++ je nezbytné pro optimalizaci kritických částí AI pipeline, programování CUDA pro akceleraci na GPU a vývoj vlastních neuronových operátorů. Používá se také při nasazení edge AI řešení a v robotice.
Julia – Rostoucí jazyk pro vědecké výpočty a AI výzkum, který kombinuje jednoduchost Pythonu s výkonem C++. Julia je optimální pro numerické výpočty, paralelní zpracování a práci s velkými datasety. Používá se hlavně ve výzkumném prostředí a scénářích high-performance computing.[Co by měl umět AI Engineer?]
AI/ML Frameworky a knihovnyTensorFlow a Keras
Silné nástroje pro tvorbu a trénink neuronových sítí. Keras nabízí jednodušší syntaxi, TensorFlow komplexní možnosti pro velké projekty.
PyTorch
Preferovaný výzkumníky pro svou flexibilitu a snadné ladění. Umožňuje rychlé experimentování s novými modely.
Scikit-learn
Obsahuje širokou škálu klasických algoritmů strojového učení a nástroje pro předzpracování dat.
OpenCV
Standard pro počítačové vidění. Využívá se od detekce objektů až po zpracování videostreamů.
NLTK a spaCy
Silné knihovny pro zpracování textu, tvorbu chatbotů a analýzu přirozeného jazyka.
Hugging Face Transformers
Nejmodernější modely NLP a generativní AI jako BERT, GPT a T5, připravené k okamžitému použití.
Cloud platformy a nástrojeModerní AI engineer musí zvládat i cloud a DevOps:
• AWS (SageMaker, Lambda, EC2) – škálovatelné tréninkové a produkční prostředí.
• Google Cloud Platform (AI Platform, AutoML) – automatizovaný machine learning a nasazení modelů.
• Microsoft Azure (Azure ML, Cognitive Services) – integrace AI do podnikových řešení.
• Docker a Kubernetes – kontejnerizace a orchestrace AI aplikací pro snadnou migraci a škálování.
• MLflow – řízení experimentů a verzování modelů.
• Apache Airflow – plánování a orchestrace datových a ML pipeline.
Matematika a statistikaZa každým AI modelem stojí pevné základy matematiky:
• Lineární algebra – práce s maticemi, vektory a transformacemi dat
• Pravděpodobnost a statistika – modelování nejistoty a interpretace výsledků
• Numerické metody – efektivní řešení optimalizačních úloh
• Optimalizační algoritmy – maximalizace výkonu modelů a zkracování času tréninku
Soft skillsTechnické schopnosti nestačí – úspěšný AI engineer musí mít také:
• Analytické myšlení – rozklad složitých problémů na menší části
• Komunikační schopnosti – jasné vysvětlení technických konceptů různému publiku
• Kontinuální učení – přizpůsobení se rychlému vývoji AI technologií
• Týmová spolupráce – efektivní koordinace s datovými analytiky, vývojáři a business manažery
• Kreativita a inovace – navrhování originálních řešení a přístupů
Jaký je plat AI Engineer na Slovensku a v zahraničí?Slovensko (2025)• Junior AI Engineer: 2 500 – 3 500 € měsíčně
• Mid-level AI Engineer: 3 500 – 5 500 € měsíčně
• Senior AI Engineer: 5 500 – 8 000 € měsíčně
• Lead AI Engineer: 7 000 – 12 000 € měsíčně
Mezinárodní trh• USA: $120 000 – $300 000
• Německo: €70 000 – €150 000
• Velká Británie: £60 000 – £130 000
• Remote pozice: $80 000 – $200 000
Poznámka: Platy se mohou lišit podle společnosti, zkušeností a specializace.
Jak se stát AI Engineer? Krok za krokemKrok 1: Získání základního vzdělání• Bakalářské studium: Informatika, Matematika, Fyzika nebo příbuzný obor
• Alternativa: Intenzivní bootcampy nebo online kurzy
Krok 2: Osvojení si programování• Naučte se Python – začněte s kurzy na Skillmea
• Zvládněte základy SQL databází
• Pochopte Git a version control
Krok 3: Studium AI/ML základů• Matematické základy: lineární algebra, statistika
• Machine Learning kurzy: Coursera, edX, Udacity
• Praktické projekty: Kaggle soutěže
Krok 4: Specializace Vyberte si oblast podle zájmu:
• Computer Vision – rozpoznávání obrazů
• Natural Language Processing – zpracování textu
• Robotics – robotické systémy
• Generative AI – ChatGPT, DALL-E podobné systémy
Krok 5: Budování portfolia• GitHub repozitáře s projekty
• Kaggle profil s řešeními
• Blog nebo YouTube kanál
• Open-source kontribuce
Krok 6: Získání zkušeností• Stáže v tech firmách
• Freelance projekty
• Hackathony a soutěže
• Junior pozice v AI startupech
ZávěrKariéra AI inženýra nabízí neuvěřitelné příležitosti pro ty, kteří jsou připraveni investovat čas a energii do učení. Se stále rostoucí poptávkou po AI řešeních a nedostatkem kvalifikovaných odborníků je tento čas ideální pro vstup do oboru.
Klíčem k úspěchu je kombinace silných technických dovedností, praktických zkušeností a schopnosti komunikovat komplexní koncepty. Začněte s online kurzy na Skillmea, budujte portfolio projektů a nikdy nepřestávejte se učit.
Jste připraveni začít svou cestu k tomu stát se AI inženýrem? Prozkoumejte naše AI kurzy na Skillmea a udělejte první krok ke své nové kariéře už dnes!
FAQ – Často kladené otázkyPotřebuji PhD k tomu, abych se stal AI inženýrem?
Ne, PhD není nutné. Bakalářské vzdělání + praktické zkušenosti a kurzy často stačí.
Jak dlouho trvá stát se AI inženýrem?
Při intenzivním studiu 6–12 měsíců na získání základů, 2–3 roky na junior pozici.
Je Python jediný potřebný jazyk?
Python je nejdůležitější, ale užitečné jsou také R, SQL a JavaScript.
Mohu pracovat jako AI inženýr remote?
Ano, mnoho pozic nabízí remote nebo hybridní možnosti.
Jaký je rozdíl mezi AI a ML inženýrem?
AI inženýr má širší záběr (včetně symbolické AI), ML inženýr se zaměřuje na strojové učení.
Pokud máš ještě další texty na překlad → sem s nimi 😊
Skillmea
