Diferenças entre Engenheiro de IA vs Engenheiro de Machine Learning

Qual a diferença entre um engenheiro de IA e um engenheiro de machine learning?

Engenheiro de IA: Construir sistemas inteligentes de ponta a ponta usando foundation models exigindo conhecimentos profundos em Engenharia de Prompt, Arquitetura e integrações de sistemas, programação etc.

Engenheiro de Machine learning: Criar do zero ao deploy os modelos de IA e APIs exigindo grande profundidade de conhecimento em programação, matemática e estatística etc.

Exemplos:

E portanto, o Engenheiro de IA constrói sistemas e produtos inteligentes de ponta a ponta usando modelos de fundação já treinados (LLMs, multimodal, etc.) e APIs poderosas para criar seus projetos, enquanto o engenheiro de machine learning desenvolve do zero os seus próprios modelos de IA e suas próprias APIs.

Outro exemplo que posso fazer é que o engenheiro de IA usa APIs de modelos que já existem como do Chatgpt, Gemini etc enquanto o engenheiro de Machine learning cria sua própria API, servidor web e modelo de IA do zero.

Ferramentas no-code/low-code como o Lovable são utilizadas para prototipagem rápida no dia a dia desses profissionais.

Há muita sobreposição, em startups e times pequenos, a mesma pessoa faz os dois.

Mas nas vagas melhor pagas e mais especializadas, a separação é clara:

AI Engineer = velocidade + produto

ML Engineer = precisão + customização profunda.

Resumo prático da diferença hoje

AI Engineer → "Como faço um produto incrível com os melhores modelos que já existem?"

ML Engineer → "Como crio/otimizo um modelo que supere os modelos públicos no meu caso de uso específico?"