作者介绍：
Tyler，前亚马逊应用科学家，头部大厂 AIGC 算法技术负责人
Q：AI 工程师与 AI 研究员的技能差异与学习路径有何不同？
Tyler：AI 工程师和 AI 研究员虽然都身处人工智能领域，但他们的核心目标和所需技能存在显著差异。
AI 研究员更侧重于发现问题并提出创新的解决方案。他们致力于探索更优的算法、更通用的理论，并常常攻克那些尚未有标准答案的难题，例如提升模型的泛化能力或研究全新的训练策略。这要求他们具备扎实的数学功底和强大的抽象建模能力，同时也要有足够的动手能力进行实验和撰写学术论文。
AI 工程师则更专注于将理论落地并实现可用的系统。他们面对的是具体的业务场景，需要将算法转化为在生产环境中稳定、高效、可维护的实际应用。这意味着他们不仅要关注模型训练，还要兼顾数据处理、部署、评估和迭代等诸多环节。
尽管这两个角色在机器学习框架的运用和模型结构的理解上存在技能重叠，但他们的“加点”不同：研究员侧重理论创新，工程师侧重系统实现。
学习路径也因此有所区别。研究员通常会选择硕士或博士路线，在学术环境中打下坚实的基础；而工程师则更多是项目导向，通过实战积累经验。值得一提的是，许多优秀的工程师也具备很强的研究能力，反之，动手能力强的研究员转型为工程师也大有可为。
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