AI engineer staví aplikace nad hotovými jazykovými modely – propojuje je s daty firmy, nástroji a uživatelským rozhraním. Sám model netrénuje, pracuje s tím, co už existuje, a mění to v produkt, se kterým lidé pracují.
Co dělá AI engineer?
Bere hotový jazykový model (například od OpenAI, Anthropicu nebo Googlu) a staví kolem něj vrstvu, díky které je použitelný v konkrétní firmě. Typický výstup je integrace modelu do produktu, RAG nad firemními dokumenty, prompt engineering nebo AI agent, který vykoná víckrokový úkol.
Pojem zavedl v roce 2023 Shawn „swyx“ Wang v eseji The Rise of the AI Engineer (Latent Space). Podle něj role leží na průsečíku softwarového inženýrství a AI a jde dál než jen o psaní Promptů – zahrnuje i evaluaci výstupů a stavbu celého systému kolem modelu.
Jak se AI engineer liší od ML engineera a data scientisty?
Rozdíl je hlavně v tom, s čím každá role pracuje a co je jejím výstupem.
- Data scientist odpovídá na byznysové otázky pomocí dat a statistiky. Staví modely a predikce a myslí v experimentech.
- ML engineer dostane hotový model a stará se, aby fungoval v provozu – nasazení, monitoring, opětovné trénování.
- Data engineer staví datovou infrastrukturu – pipeline, datové sklady, přesun dat mezi systémy. Modely ani AI funkce sám nestaví.
- AI engineer bere hotové modely a staví z nich funkci, kterou lidé skutečně používají – chatbota, agenta, vyhledávání v dokumentech.
V praxi si firmy tituly AI a ML engineer často zaměňují, hlavně v menších týmech, kde jeden člověk dělá obojí. Jasné rozdělení pomáhá hlavně ve větších týmech, kde by jinak jeden člověk řešil zbytečně moc věcí najednou.
Kdy firma AI engineera potřebuje?
Ve chvíli, kdy chce jazykový model zapojit do reálného produktu nebo procesu – ne jen si s ním psát v chatu, ale nechat ho pracovat s firemními daty, nástroji nebo zákazníky. Typicky jde o vyhledávání v interních dokumentech, automatizované zpracování požadavků nebo agenta, který provede víc kroků najednou.
Poptávka po této roli globálně roste – LinkedIn ji ve svém přehledu Jobs on the Rise 2026 řadí na první místo mezi nejrychleji rostoucími pozicemi v USA.
Přesně tuhle práci dělám u klientů – beru hotové modely a stavím z nich agenty a automatizace napojené na firemní data a systémy. Víc o tvorbě AI agentů na míru →
Co by měl AI engineer umět?
Mezi běžně požadované dovednosti patří práce s frameworky jako LangChain nebo LlamaIndex, stavba RAG systémů včetně výběru vektorové databáze, napojení nástrojů přes MCP a schopnost vyhodnotit, jestli výstupy modelu skutečně fungují (takzvané evaly).
Stejně důležitá je bezpečnost – hlídání, co všechno agent smí udělat sám, a nákladová optimalizace, protože volání modelu opakovaně stojí peníze. Dobrý AI engineer umí i posoudit, kdy se jednodušší automatizace bez modelu vyplatí víc než složité agentní řešení.
Jak poznat dobrého AI engineera?
Podle produkčních zkušeností, ne jen podle demoverze. Prototyp, který funguje na jeden vzorový dotaz, je snadné postavit – těžší je udělat systém, který zvládne reálná data, chyby uživatelů a okrajové případy. Ptejte se proto na konkrétní nasazené projekty, ne jen na seznam nástrojů, které daný člověk zná.
Můj pohled
Denně pracuju v Claude Code. OpenAI Codex jsem měsíc testoval na nejvyšším tarifu, ale pro mou práci nakonec vyhrál Claude Code. Nejde o to znát jeden nástroj dokonale, ale umět si vybrat ten, který v konkrétní situaci skutečně pomůže.
Potřebujete AI engineera pro svůj projekt?
Pokud přemýšlíte, jak zapojit jazykový model do vašeho podnikání a nechcete zůstat jen u vyzkoušení v chatu, napište mi přes kontakt a domluvíme si nezávaznou konzultaci. Podíváme se společně na to, jestli dává smysl vlastní vývoj, nebo aplikace na míru postavená kolem modelu. Pokud chcete umět tyhle nástroje ovládat sám, může se hodit i individuální konzultace s Claude Code.
Pavel Szabo
Programátor webů, eshopů a informačních systémů s více než 23 lety praxe. Pomáhám firmám i jednotlivcům s online podnikáním, automatizacemi a využitím AI v praxi.
