O que Faz um AI Engineer?

O AI Engineer (Engenheiro de Inteligência Artificial) é o profissional que constrói sistemas de IA prontos para produção. É uma das carreiras mais demandadas e bem remuneradas da tecnologia em 2025.

Definição: O que é um AI Engineer?

Um AI Engineer é o profissional responsável por transformar modelos de IA em produtos funcionais. Diferente do cientista de dados que foca em análise e experimentação, o AI Engineer foca em:

• Construir sistemas de IA escaláveis
• Integrar LLMs em aplicações reais
• Deployar e manter modelos em produção
• Otimizar performance e custos

Responsabilidades Principais

1. Desenvolvimento de Sistemas com LLMs

A maior parte do trabalho atual de um AI Engineer envolve Large Language Models:

• Integrar APIs de LLMs (OpenAI, Anthropic, etc.)
• Construir sistemas de RAG (Retrieval-Augmented Generation)
• Desenvolver agentes de IA autônomos
• Criar chatbots e assistentes inteligentes

2. Prompt Engineering

Projetar prompts eficientes é uma skill essencial:

# Exemplo de System Prompt bem estruturado
system_prompt = """
Você é um assistente de suporte técnico.

## Regras:
- Responda apenas sobre nossos produtos
- Seja conciso e direto
- Se não souber, diga "Não tenho essa informação"

## Produtos disponíveis:
- Plano Basic: R$ 29/mês
- Plano Pro: R$ 99/mês
- Plano Enterprise: Sob consulta
"""

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4",
    messages=[
        {"role": "system", "content": system_prompt},
        {"role": "user", "content": user_question}
    ]
)

3. Construção de Pipelines de RAG

RAG permite que LLMs respondam com base em dados específicos da empresa:

from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings

# Criar vector store com documentos
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = Chroma.from_documents(
    documents=docs,
    embedding=embeddings
)

# Buscar documentos relevantes
retriever = vectorstore.as_retriever(
    search_kwargs={"k": 5}
)
relevant_docs = retriever.get_relevant_documents(query)

4. Deploy e Infraestrutura

O AI Engineer também é responsável por colocar sistemas em produção:

• Containerização com Docker
• Deploy em cloud (AWS, GCP, Azure)
• Configuração de auto-scaling
• Monitoramento e observabilidade

5. Otimização de Custos

APIs de LLMs podem ser caras. O AI Engineer otimiza:

• Caching de respostas
• Escolha do modelo certo para cada task
• Compressão de prompts
• Batch processing quando possível

Um Dia Típico de AI Engineer

Veja como é a rotina de um AI Engineer em uma startup de tecnologia:

AI Engineer vs Outras Carreiras

AI Engineer vs Data Scientist

AI Engineer vs ML Engineer

O ML Engineer foca mais em treinar modelos do zero e MLOps tradicional. O AI Engineer foca mais em usar modelos existentes (especialmente LLMs) para construir aplicações.

Habilidades Necessárias

Técnicas

• Programação em Python
• APIs REST e arquitetura de sistemas
• LLMs: GPT-4, Claude, Llama
• Frameworks: LangChain, LlamaIndex
• Vector Databases: Pinecone, Chroma, Weaviate
• Cloud: AWS, GCP ou Azure
• Docker e Kubernetes

Soft Skills

• Comunicação clara com stakeholders
• Pensamento crítico e resolução de problemas
• Capacidade de aprender rapidamente (a área muda muito)
• Colaboração em times multidisciplinares

Como se Tornar um AI Engineer

Se você já é desenvolvedor, a transição para AI Engineer é mais rápida do que você imagina. O caminho típico é:

1. Dominar integração com APIs de LLMs
2. Aprender a construir sistemas de RAG
3. Entender Prompt Engineering avançado
4. Praticar deploy de aplicações de IA
5. Construir um portfólio com projetos reais