Vzdělávání
06.08.2025
Skillmea
Co dělá AI Engineer a jak se jím stát v roce 2025? Kompletní průvodce
Umelá inteligencia (AI) mení svet technológií a vytvára nové kariérne príležitosti, ktoré ešte pred pár rokmi neexistovali. Jednou z najperspektívnejších a najžiadanejších pozícií na trhu práce je AI Engineer - profesia, ktorá spája hlboké technické znalosti s inovačným myslením a schopnosťou riešiť komplexné problémy pomocou najmodernejších technológií.
V dnešnej dobe, keď spoločnosti ako OpenAI, Google, Microsoft a desiatky startupov vytvárajú AI systémy, ktoré menia spôsob, akým pracujeme, komunikujeme a žijeme, rastie dopyt po odborníkoch, ktorí dokážu tieto technológie nielen pochopiť, ale aj prakticky implementovať do reálnych aplikácií. AI inžinieri sú práve tými profesionálmi, ktorí premosťujú cestu medzi výskumom a praktickým nasadením.
Či už uvažujete o zmene kariéry, ste čerstvý absolvent hľadajúci smer, alebo už pracujete v IT a chcete sa špecializovať na AI, tento článok vám poskytne kompletný prehľad a roadmapu. Dozviete sa nielen čo AI inžinier robí v praxi, ale aj konkrétne kroky, ktoré musíte podniknúť, aké zručnosti si osvojiť a aké príležitosti vás čakajú v tejto fascinujúcej oblasti.
Kto je AI Engineer?AI Engineer (inžinier umelej inteligencie) je IT odborník, ktorý sa špecializuje na navrhovanie, vývoj a implementáciu systémov umelej inteligencie do reálnych aplikácií a produktov. Táto pozícia predstavuje hybridnú rolu, ktorá kombinuje znalosti z oblasti informatiky, matematiky, strojového učenia a softvérového inžinierstva.
AI inžinier nie je len teoretický výskumník - jeho primárnou úlohou je transformovať AI algoritmy a modely do funkčných, škálovateľných a spoľahlivých systémov, ktoré dokážu riešiť konkrétne obchodné problémy. Zatiaľ čo data scientist sa zameriava na objavovanie vzorcov v dátach a vytváranie modelov v experimentálnom prostredí, AI inžinier tieto modely pripravuje na produkčné nasadenie.
Táto profesia si vyžaduje nielen technické znalosti, ale aj schopnosť pochopiť obchodné potreby, komunikovať s netechnickými stakeholdermi a riešiť problémy súvisiace s etickými aspektmi AI. AI inžinieri často pracujú v multidisciplinárnych tímoch, kde musia vedieť spolupracovať s product manažérmi, UX dizajnérmi, backend vývojármi a obchodnými analytikmi.
Kľúčové rozdiely medzi AI Engineer a inými pozíciami:AI Engineer vs Data Scientist: Data scientist sa zameriava na exploračnú analýzu dát, vytváranie hypotéz a budovanie modelov v experimentálnom prostredí. Používa nástroje ako Jupyter notebooks a R pre analýzu a vizualizáciu dát. AI inžinier naopak bere tieto modely a implementuje ich do produkčných aplikácií, riešiac pritom otázky škálovateľnosti, bezpečnosti a výkonnosti.
AI Engineer vs Machine Learning Engineer: ML inžinier sa špecializuje primárne na strojové učenie - supervízne a nesupervízne algoritmy, deep learning a klasické ML metódy. AI inžinier má širší záber, ktorý zahŕňa okrem strojového učenia aj symbolickú AI, knowledge graphs, expert systems a najnovšie generatívne AI technológie.
AI Engineer vs Software Developer: Tradičný softvérový vývojár vytvára aplikácie pomocou deterministických algoritmov a jasne definovanej logiky. AI inžinier pracuje s probabilistickými modelmi, ktoré sa "učia" z dát a môžu produkovať odlišné výsledky pre rovnaké vstupy. To si vyžaduje špeciálne znalosti v oblasti testing, monitoring a debugging AI systémov.
AI Engineer vs Research Scientist: Výskumný vedec v oblasti AI sa zameriava na objavovanie nových algoritmov, publikovanie vedeckých prác a posúvanie hraníc poznania. AI inžinier aplikuje existujúce výskumy do praktických riešení, optimalizuje ich pre reálne použitie a zabezpečuje ich spoľahlivé fungovanie v produkčnom prostredí.
[AI Engineer je žiadaná pozícia na trhu práce]
Čo robí AI Engineer? Hlavné povinnosti a úlohyPráca AI inžiniera je mimoriadne rozmanitá a závisí od typu spoločnosti, v ktorej pracuje, a projektov, na ktorých sa podieľa. Napriek tomu existujú kľúčové oblasti, ktoré definují túto pozíciu.
1. Navrhovanie AI architektúrAI inžinieri sú zodpovední za vytváranie komplexných systémových architektúr, ktoré umožňujú efektívne fungovanie AI aplikácií. Táto úloha zahŕňa niekoľko kľúčových aspektov:
Návrh neuronových sietí: AI inžinieri musia rozhodnúť o type neurónových sietí, ktoré najlepšie vyriešia daný problém. Pre spracovanie obrazov môžu zvoliť Convolutional Neural Networks (CNN), pre sekvenčné dáta Recurrent Neural Networks (RNN) alebo Transformers, a pre komplexné problémy hybrid architecture. Musia pritom zvážiť trade-offs medzi presnosťou modelu, rýchlosťou inference a potrebnými výpočtovými zdrojmi.
Optimalizácia modelov pre produkčné prostredie: Laboratórne modely často nie sú priamo použiteľné v reálnych aplikáciách kvôli ich veľkosti, pomalej inference alebo vysokým nárokom na pamäť. AI inžinieri používajú techniky ako model pruning (odstraňovanie nepotrebných parametrov), quantization (zníženie presnosti čísel), knowledge distillation (trénovanie menších modelov od väčších) a model compression.
Integrácia s existujúcimi systémami: AI modely musia bezproblémovo fungovať s existujúcou IT infrastruktúrou spoločnosti. To znamená navrhnúť API rozhrania, databázové schémy, message queues a monitoring systémy, ktoré umožnia AI aplikáciám komunikovať s ostatnými komponentmi.
Architektúra microservices: Moderné AI aplikácie sú často postavené na microservice architektúre, kde rôzne AI modely bežia ako nezávislé služby. AI inžinieri navrhujú tieto architektúry tak, aby boli škálovateľné, fault-tolerant a umožňovali nezávislé nasadzovanie jednotlivých komponentov.
2. Vývoj a implementácia AI modelovTáto oblasť predstavuje jadro práce AI inžiniera a zahŕňa celý životný cyklus vývoja AI riešení:
Programovanie algoritmov strojového učenia: AI inžinieri implementujú algoritmy buď od nuly, alebo prispôsobujú existujúce riešenia špecifickým potrebám projektu. To zahŕňa prácu s klasickými algoritmami ako Random Forest, SVM, k-means clustering, ale aj pokročilými technikami deep learning.
Fine-tuning existujúcich modelov: V dnešnej dobe je bežné používať predtrénované modely ako GPT, BERT, ResNet alebo YOLO a prispôsobiť ich konkrétnej úlohe. AI inžinieri musia vedieť ako správne vybrať vhodnú architektúru, pripraviť trénovacie dáta, nastaviť hyperparametre a vykonať fine-tuning proces tak, aby dosiahli optimálnu výkonnosť.
Trénovanie vlastných modelov: Pre špecifické use cases je potrebné vytvoriť modely od základov. To zahŕňa prípravu a čistenie dát, feature engineering, výber vhodnej architektúry modelu, nastavenie trénovacieho procesu, regularizáciu proti overfittingu a evaluáciu výkonnosti.
Testovanie a validácia modelov: AI inžinieri implementujú robustné testovanie pipelines, ktoré zahŕňajú cross-validation, A/B testing, shadow mode testing (kde nový model beží paralelne so starým bez ovplyvnenia produkcie) a canary deployments. Musia tiež testovať modely na edge cases a zabezpečiť, že sú odolné voči adversarial attacks.
Práca s veľkými jazykovými modelmi: S nástupom ChatGPT a podobných technológií musia AI inžinieri vedieť pracovať s LLM, implementovať prompt engineering, retrieval-augmented generation (RAG), a vytvárať AI agentov, ktorí dokážu použiť external tools.
3. Údržba a monitoring AI systémovAI systémy sa líšia od tradičného softvéru tým, že sa ich správanie môže meniť v čase, preto vyžadujú špeciálne monitoring a údržbu:
Sledovanie výkonnosti modelov v produkcii: AI inžinieri implementujú monitoring dashboards, ktoré sledujú kľúčové metriky ako accuracy, precision, recall, latency, throughput a resource utilization. Musia nastaviť alerty, ktoré ich upozornia na významné zmeny vo výkonnosti.
Riešenie problémov s driftom dát: Data drift je jav, keď sa distribúcia vstupných dát v produkcii líši od trénovacích dát, čo môže viesť k zhoršeniu výkonnosti modelu. AI inžinieri implementujú detection systémy pre data drift a concept drift, a navrhujú stratégie na automatické retraining modelov.
Aktualizácia a zlepšovanie existujúcich riešení: Kontinuálne zlepšovanie AI modelov zahŕňa collecting feedback od užívateľov, analýzu failure cases, implementáciu nových features, a postupnú aktualizáciu modelov. AI inžinieri musia vedieť ako bezpečne nasadiť nové verzie bez narušenia služby.
Zabezpečenie škálovateľnosti systémov: Keď aplikácia získa viac užívateľov, AI systémy musia vedieť scale horizontálne aj vertikálne. To zahŕňa implementáciu load balancing, caching strategies, model serving optimization a využívanie cloud services ako AWS SageMaker alebo Google Cloud AI Platform.
Bezpečnosť a privacy: AI inžinieri implementujú security measures ako encryption, access control, audit logging a compliance s reguláciami ako GDPR. Musia tiež riešiť otázky model security, vrátane obrany proti adversarial attacks a data poisoning.
4. Spolupráca s tímamiAI projekty sú inherentne kolaboratívne a AI inžinieri musia vedieť efektívne komunikovať a spolupracovať s rôznymi stakeholdermi:
Komunikácia s product manažérmi a klientmi: AI inžinieri musia vedieť translate technické možnosti do business value. To zahŕňa vysvetlenie limitácií AI technológií, odhadovanie časových rámcov projektov, a navrhov anie riešení, ktoré spĺňajú business požiadavky pri realistických technických obmedzeních.
Mentoring junior vývojárov: Senior AI inžinieri často vedú mladších kolegov, učia ich best practices, code review, a pomáhajú im rozvíjať technické zručnosti. To zahŕňa aj vytváranie dokumentácie, internal tools a knowledge sharing sessions.
Prezentácia výsledkov stakeholderom: AI inžinieri pravidelne prezentujú pokrok projektov, výsledky experimentov a odporúčania management team. Musia vedieť vytvoriť prezentácie, ktoré sú zrozumiteľné pre netechnické publikum a jasne kommunikujú value AI investícií.
Participácia na technických rozhodnutiach: AI inžinieri sú často súčasťou architecture review boards, kde sa rozhoduje o technickej stratégii spoločnosti. Musia vedieť evaluate nové technológie, assess technical risks a recommend best approaches pre konkrétne use cases.
[AI Engineer musí ovládať najmä technické zručnosti.]
Aké technické zručnosti potrebuje AI Engineer?Technický stack AI inžiniera je široký a rýchlo sa vyvíja. Úspešný AI inžinier musí ovládať niekoľko kľúčových oblastí a zároveň sa kontinuálne učiť nové technológie.
Programovacie jazykyPython - Toto je absolútne kľúčový jazyk pre každého AI inžiniera. Približne 90% pozícií vyžaduje pokročilú znalosť Pythonu. Python je dominantný kvôli svojej jednoduchosti, bohatému ekosystému knižníc a podpore vo vedeckej komunite. AI inžinieri musiabsolute ovládať objektovo-orientované programovanie, functional programming concepts, asynchrónne programovanie pre handling high-throughput AI services, a pokročilé features ako decorators, context managers a metaclasses. Dôležité je aj poznanie Python internals pre performance optimization.
R - Tento jazyk je stále relevantný, najmä pre štatistickú analýzu a data science úlohy. R má výnimočné capabilities pre statistical modeling, data visualization (ggplot2) a special purpose packages pre bioinformatics, econometrics a survey analysis. AI inžinieri pracujúci v oblastiach ako healthcare, finance alebo market research často potrebujú R pre sophisticated statistical analysis.
JavaScript/TypeScript - S rastom AI webových aplikácií, chatbotov a real-time AI services sa JavaScript stal nevyhnutným. TypeScript pridáva type safety, čo je kritické pre large-scale AI applications. AI inžinieri používajú Node.js pre backend AI services, TensorFlow.js pre browser-based ML models, a React/Vue pre AI dashboard development. Knowledge of WebGL je užitočný pre visualization of complex AI models.
SQL - Dáta sú srdcom AI, a väčšina enterprise dát je uložená v relačných databázach. AI inžinieri musia ovládať pokročilé SQL techniky ako window functions, CTEs (Common Table Expressions), query optimization, indexing strategies a distributed SQL systems. Znalosti NoSQL databáz (MongoDB, Cassandra) sú tiež dôležité pre handling unstructured data.
C++ - Pre performance-critical applications, embedded AI systems a custom operators v deep learning frameworkoch. C++ je essential pre optimization kritických častí AI pipelines, CUDA programming pre GPU acceleration, a development custom neural network operators. Používa sa tiež pri implementácii edge AI solutions a robotics applications.
Julia - Narastajúci jazyk pre scientific computing a AI research, ktorý kombinuje ease of use Pythonu s performance C++. Julia je optimálna pre numerical computing, parallel processing a handling veľkých datasets. Používa sa najmä v research environmentoch a high-performance computing scenarios.
[Čo by mal vedieť AI Engineer]
AI/ML Frameworky a knižniceTensorFlow a Keras
Silné nástroje na tvorbu a tréning neurónových sietí. Keras ponúka jednoduchšiu syntax, TensorFlow komplexné možnosti pre veľké projekty.
PyTorch
Preferovaný výskumníkmi pre svoju flexibilitu a jednoduché ladenie. Umožňuje rýchle experimentovanie s novými modelmi.
Scikit-learn
Obsahuje širokú paletu klasických algoritmov strojového učenia a nástroje na predspracovanie dát.
OpenCV
Štandard pre počítačové videnie. Využíva sa od detekcie objektov až po spracovanie videostreamov.
NLTK a spaCy
Silné knižnice pre spracovanie textu, tvorbu chatbotov a analýzu prirodzeného jazyka.
Hugging Face Transformers
Najmodernejšie modely NLP a generatívnej AI, ako BERT, GPT a T5, pripravené na okamžité použitie.
Cloud platformy a nástrojeModerný AI engineer musí zvládať aj cloud a DevOps:
• AWS (SageMaker, Lambda, EC2) - Škálovateľné tréningové a produkčné prostredie.
• Google Cloud Platform (AI Platform, AutoML) - Automatizovaný machine learning a nasadzovanie modelov.
• Microsoft Azure (Azure ML, Cognitive Services) - Integrácia AI do podnikových riešení.
• Docker a Kubernetes - Kontajnerizácia a orchestrácia AI aplikácií pre ľahkú migráciu a škálovanie.
• MLflow - Riadenie experimentov a verzovanie modelov.
• Apache Airflow -Plánovanie a orchestrácia dátových a ML pipeline.
Matematika a štatistikaZa každým AI modelom stoja pevné základy matematiky:
• Lineárna algebra - Práca s maticami, vektormi a transformáciami dát.
• Pravdepodobnosť a štatistika - Modelovanie neistoty a interpretácia výsledkov.
• Numerické metódy - Efektívne riešenie optimalizačných úloh.
• Optimalizačné algoritmy - Maximalizácia výkonu modelov a skracovanie času tréningu.
Soft skillsTechnické schopnosti nestačia – úspešný AI engineer musí mať aj:
• Analytické myslenie - Rozklad zložitých problémov na menšie časti.
• Komunikačné schopnosti - Jasné vysvetlenie technických konceptov rôznemu publiku.
• Kontinuálne učenie - Prispôsobenie sa rýchlemu vývoju AI technológií.
• Tímová spolupráca - Efektívna koordinácia s dátovými analytikmi, vývojármi a biznis manažérmi.
• Kreativita a inovácia - Navrhovanie originálnych riešení a prístupov.
Aký je plat AI Engineer na Slovensku a v zahraničí?Slovensko (2025)• Junior AI Engineer: 2 500 - 3 500 € mesačne
• Mid-level AI Engineer: 3 500 - 5 500 € mesačne
• Senior AI Engineer: 5 500 - 8 000 € mesačne
• Lead AI Engineer: 7 000 - 12 000 € mesačne
Medzinárodný trh• USA: $120 000 - $300 000
• Nemecko: €70 000 - €150 000
• Veľká Británia: £60 000 - £130 000
• Remote pozície: $80 000 - $200 000
Poznámka: Platy sa môžu líšiť podľa spoločnosti, skúseností a špecializácie.
Ako sa stať AI Engineer? Krok za krokomKrok 1: Získanie základného vzdelania• Bakalárske štúdium: Informatika, Matematika, Fyzika alebo príbuzný odbor
• Alternatíva: Intenzívne bootcampy alebo online kurzy
Krok 2: Osvojenie si programovania1. Naučte sa Python - začnite s kurzami na Skillmea
2. Zvládnite základy SQL databáz
3. Pochopte Git a version control
Krok 3: Študium AI/ML základov• Matematické základy: lineárna algebra, štatistika
• Machine Learning kurzy: Coursera, edX, Udacity
• Praktické projekty: Kaggle súťaže
Krok 4: ŠpecializáciaVyberte si oblasť podľa záujmu:
• Computer Vision - rozpoznávanie obrazov
• Natural Language Processing - spracovanie textu
• Robotics - robotické systémy
• Generative AI - ChatGPT, DALL-E podobné systémy
Krok 5: Budovanie portfólia• GitHub repozitáre s projektmi
• Kaggle profil s riešeniami
• Blog alebo YouTube kanál
• Open-source kontribúcie
Krok 6: Získanie skúseností• Stáže v tech spoločnostiach
• Freelance projekty
• Hackathony a súťaže
• Junior pozície v AI startupoch
ZáverKariéra AI inžiniera ponúka neuveriteľné príležitosti pre tých, ktorí sú pripravení investovať čas a energiu do učenia. S rastúcim dopytom po AI riešeniach a nedostatkom kvalifikovaných odborníkov je toto ideálny čas na vstup do tejto oblasti.
Kľúčom k úspechu je kombinácia silných technických zručností, praktických skúseností a schopnosti komunikovať komplexné koncepty. Začnite s online kurzami na Skillmea, budujte portfólio projektov a nikdy neprestávajte sa učiť.
Ste pripravení začať svoju cestu k tomu, aby ste sa stali AI inžinierom? Preskúmajte naše AI kurzy na Skillmea a urobte prvý krok k svojej novej kariére už dnes!
FAQ - Často kladené otázkyPotrebujem PhD na to, aby som sa stal AI inžinierom?
Nie, PhD nie je nutné. Bakalárske vzdelanie + praktické skúsenosti a kurzy často stačia.
Koľko trvá, kým sa stanem AI inžinierom?
Pri intenzívnom štúdiu 6-12 mesiacov na získanie základov, 2-3 roky na junior pozíciu.
Je Python jediný potrebný jazyk?
Python je najdôležitejší, ale užitočné sú aj R, SQL a JavaScript.
Môžem pracovať ako AI inžinier remote?
Áno, mnoho pozícií ponúka remote alebo hybrid možnosti.
Aký je rozdiel medzi AI a ML inžinierom?
AI inžinier má širší záber (vrátane symbolickej AI), ML inžinier sa zameriava na strojové učenie.
Skillmea
