Doświadczony AI Engineer może zarobić w Polsce od 30 000 do ponad 40 000 zł netto miesięcznie na kontrakcie B2B. Co zrobić, aby dojść do takich zarobków i jak zostać AI Engineerem? Przeczytaj ten wpis. Na końcu znajdziesz informacje o kursie, który warto przerobić na początku.
Kluczowe wnioski z tekstu:
- AI Engineer to specjalista, który wykorzystuje gotowe modele językowe, dostosowuje je (głównie przez prompty, RAG lub przez fine-tuning) do konkretnych zastosowań biznesowych i integruje je z działającymi systemami produkcyjnymi.
- Różnica między AI Engineerem a Data Scientistem polega na tym, że Data Scientist analizuje dane i buduje modele, które pomagają firmie podejmować decyzje. AI Engineer zwykle nie trenuje modeli od zera, ale czasami musi zbudować własny model, gdy gotowe rozwiązania nie wystarczają. Najczęściej korzysta z gotowych modeli i łączy wiedzę o nich z inżynierią oprogramowania, by budować pełne i działające w produkcji systemy AI.
- Aby zostać AI Engineerem, musisz zdobyć konkretne umiejętności: dobrze poznać Pythona i podstawy uczenia maszynowego, a następnie nauczyć się budować i wdrażać aplikacje korzystające z API modeli językowych oraz oceniać jakość ich odpowiedzi.
Kim jest AI Engineer?
AI Engineer to przede wszystkim osoba, która korzysta z gotowych modeli językowych i dostosowuje je do konkretnych zadań biznesowych. W praktyce oznacza to głównie pisanie dobrych promptów, podłączanie firmowych danych przez RAG (wyszukiwanie fragmentów dokumentów i przekazywanie ich modelowi razem z pytaniem) oraz budowę agentów AI, czyli programów, które same korzystają z narzędzi, np. bazy danych lub firmowego API. Fine-tuning, czyli dotrenowanie modelu na własnych przykładach, stosuje się rzadziej. Sprawdza się przy dopasowaniu stylu lub formatu odpowiedzi, ale do dodania modelowi nowej wiedzy lepiej nadaje się RAG. W ogłoszeniach spotkasz też nazwy AI Developer lub LLM Engineer. Zakres obowiązków na tych stanowiskach jest bardzo podobny.
W skrócie, AI Engineer odpowiada za projektowanie, budowanie i wdrażanie systemów opartych na AI. Duża część tych obowiązków to dopasowanie gotowych modeli do konkretnych zastosowań, przygotowanie danych i połączenie modelu z działającym produktem. Po wdrożeniu AI Engineer testuje jakość odpowiedzi, monitoruje aplikację oraz pilnuje kosztów i bezpieczeństwa.
W tej roli potrzebne są dobra znajomość Pythona, podstawy uczenia maszynowego, znajomość narzędzi do budowy aplikacji AI (np. LangChain, LlamaIndex, bazy wektorowe) oraz umiejętność myślenia architektonicznego.
AI Engineer vs ML Engineer vs Data Scientist – na czym polega różnica?
Podstawowa różnica między AI Engineerem a Data Scientistem polega na tym, że Data Scientist zajmuje się analizą danych. Buduje modele predykcyjne, a następnie wyciąga z nich wnioski na potrzeby biznesowe.
Jego praca często kończy się na analizach, raportach i prototypach modeli. Wdrożeniem modelu na produkcję zajmuje się zwykle Machine Learning Engineer (specjalista odpowiedzialny za tworzenie i wdrażanie skalowalnych pipeline’ów ML oraz zarządzanie cyklem życia modeli w środowisku produkcyjnym). Trenuje on własne modele, np. do rekomendacji produktów albo wykrywania oszustw. W mniejszych firmach Data Scientist często wdraża modele sam. Natomiast AI Engineer nie trenuje modeli od zera. Korzysta z gotowych modeli językowych i łączy wiedzę o ich działaniu z umiejętnościami inżynierii oprogramowania. Buduje pełne systemy AI, np. asystentów, chatboty, agentów AI i wyszukiwarki dokumentów. Jego praca jest najbliższa pracy backend developera.
Jak zostać AI Engineer?
W większości firm nie musisz mieć studiów, aby zostać AI Engineerem. Wystarczy zdobyć potrzebne umiejętności i pokazać je w projektach. Musisz jednak wiedzieć, że ofert dla juniorów na tym stanowisku jest niewiele. Najczęściej AI Engineerami zostają osoby, które pracowały już jako programiści albo z danymi. Dlatego naukę zacznij od solidnych podstaw programowania. Polecam taką kolejność:
- Python, Git, praca z REST API i podstawy SQL.
- Podstawy uczenia maszynowego: trening modelu, zbiór testowy, przeuczenie i metryki.
- Działanie modeli językowych: tokeny, okno kontekstu, embeddingi i sposób naliczania kosztów.
- API różnych dostawców (np. OpenAI, Anthropic, Google) i modele open source uruchamiane lokalnie (np. przez Ollama).
- RAG i bazy wektorowe (np. pgvector, Qdrant).
- Agenci AI i tool calling, w tym standard MCP (Model Context Protocol) do podłączania modeli do zewnętrznych narzędzi i danych.
- Ewaluacja i monitoring: sprawdzanie jakości odpowiedzi na pytaniach testowych oraz śledzenie czasu odpowiedzi i kosztów.
- Wdrożenie: FastAPI, Docker i podstawy chmury.
- Bezpieczeństwo i prawo: prompt injection (ukryte polecenia w treści, które mają zmienić działanie modelu), RODO i AI Act.
- Portfolio: 2-3 wdrożone projekty opisane na GitHubie, np. asystent do firmowych dokumentów oparty na RAG.
Przy nauce pracy z modelami warto zacząć od środowiska testowego. Można wykorzystać do tego OpenAI Playground, w którym przetestujesz prompty na różnych modelach OpenAI. Docelowo jednak wszystko robisz w kodzie. Platformy no-code, np. n8n lub Make, przydają się do prostych automatyzacji, ale nie przygotują Cię do pracy na stanowisku inżynierskim.
W nauce pomocne mogą okazać się też darmowe materiały, które znajdziesz na YouTube. Zerknij na mój kanał, bo tam uczę programowania. Pracuję z kodem od prawie dwóch dekad, w tym od i ponad 15 lat przy systemach produkcyjnych. Opinie przeczytasz tutaj.
Gdzie znaleźć kurs AI Engineer po polsku?
Warto zainteresować się kursem Pythona AI od podstaw. Dzięki niemu nauczysz się:
- automatyzacji procesów biznesowych,
- budowy własnego potoku danych z wykorzystaniem LLM,
- budowy agentów AI,
- budowy i wdrożenia kompletnego modelu Machine Learning od podstaw,
- analizy i doboru modeli Machine Learning / Deep Learning,
- świadomej pracy z narzędziami AI.
W kursie otrzymasz 149 h konkretnych nagrań wraz z zadaniami. Nauczę Cię myśleć jak programista i podejmować świadome decyzje architektoniczne. Dowiesz się, jak pisać czytelny kod i tworzyć oprogramowanie zgodne z oczekiwaniami firm. Dodatkowo na platformie masz dostęp do karty społeczności, więc z problemami nigdy nie zostaniesz sam, bo odpowiedź otrzymasz albo od innych uczestników, albo ode mnie bezpośrednio. 🙂
FAQ – Najczęściej zadawane pytania o AI Engineera
Ile można zarobić jako AI Engineer?
Doświadczony AI Engineer na kontrakcie B2B jest w stanie zarobić w Polsce od 30 000 do ponad 40 000 zł netto miesięcznie. W przypadku umowy o pracę: do 35 000 zł brutto miesięcznie (senior), a na stanowiskach lead lub principal do 45 000 zł brutto.
Ile czasu zajmuje nauka, żeby zostać AI Engineerem?
Wszystko zależy od czasu, jaki jesteś w stanie poświęcić, i od tego, czy już programujesz. Jeśli tak, uczysz się głównie pracy z modelami językowymi. Jeśli zaczynasz od zera, najpierw musisz opanować programowanie, a to trwa dłużej. Istnieje też możliwość indywidualnego mentoringu 1:1 ze mną – wtedy dobieramy wszystko do Twoich celów, pracy i dostępnego czasu. Większości moich kursantów przerobienie kursów zajęło 7-8 miesięcy.
Jakie są najczęstsze błędy popełniane przez początkujących AI Engineerów?
Popularne błędy to poleganie wyłącznie na kodzie generowanym przez AI, brak monitoringu po wdrożeniu, nadmierne zaufanie do wyników modelu (model potrafi przekonująco podać nieprawdziwe informacje) i brak umiejętności architektonicznego myślenia.
Częste są też wdrażanie bez ewaluacji (sprawdzenia na pytaniach testowych, jak często model się myli), pomijanie kosztów i czasu odpowiedzi, brak zabezpieczeń przed prompt injection oraz wysyłanie danych osobowych do zewnętrznych API bez sprawdzenia zgodności z RODO. Początkujący sięgają też po fine-tuning tam, gdzie wystarczy lepszy prompt lub RAG. Dlatego tak ważne jest poznanie języka programowania i traktowanie aplikacji AI jak każdego innego systemu produkcyjnego.