Kako postati AI Engineer?

Ne pišeš algoritme zbog nauke – već da reše stvarne probleme.

Šta je AI Engineer?

AI engineer je inženjer veštačke inteligencije koji koristi metode mašinskog učenja i dubokog učenja kako bi ugradio “inteligenciju” u softver, proizvode i sisteme.
Za razliku od istraživača, AI inženjer fokusira se na primenu: kako da model funkcioniše u realnom vremenu, na sajtu, u aplikaciji, u medicinskom sistemu ili chatbotu.

“Ako te zanima kako da od ‘pametnog modela’ napraviš pametnu aplikaciju – ti si AI inženjer.”

Šta radi AI Engineer?

Ugrađuje modele mašinskog i dubokog učenja u softverske sisteme
Radi s bibliotekama kao što su TensorFlow, PyTorch, Keras
Sarađuje sa backend i frontend timovima na AI proizvodima
Prilagođava modele tako da rade brzo i stabilno (npr. za mobilne aplikacije)
Prati metrike uspešnosti modela i optimizuje ih u hodu
Gradi API-je za AI servise (npr. prepoznavanje govora, slike, teksta)

Gde radi AI Engineer?

IT firme koje razvijaju softver s AI komponentama (npr. preporuke, pretraga, chatbotovi)
Startapi u oblasti zdravstva, finansija, transporta, edukacije
Kompanije koje primenjuju NLP, prepoznavanje govora, lica, dokumenata
eCommerce i marketing timovi za personalizaciju i automatizaciju
AI laboratorije, industrija 4.0, IoT sistemi
Freelance projekti iz oblasti AI integracija

“AI bez primene je samo teorija. AI inženjer je taj koji ga oživljava.”

Koliko zarađuje AI Engineer?

Junior pozicija: 1.500–2.500 €
Medior/Senior: 3.500–6.000 €
Remote projekti i startupi: i do 7.000 €+
Posebno vredni oni koji spoje AI sa cloud-om i DevOps-om

AI inženjeri su među najplaćenijim IT stručnjacima u svetu – jer kombinuju znanje, inovaciju i isporuku.

Kako da postaneš AI Engineer studiranjem na našem fakultetu?

Na smeru Informacione tehnologije, gradiš znanja od osnove do primene:

Učiš Python i rad sa bibliotekama za AI: scikit-learn, TensorFlow, Keras
Razvijaš modele mašinskog i dubokog učenja
Vežbaš implementaciju u aplikacijama, web servisima i API-jevima
Razumeš kako AI komunicira sa backend-om, bazama, korisnicima
Radiš timski na projektima gde se AI zaista koristi – ne samo demonstrira

“Kod nas ne završavaš na teoriji. Praviš prototip, testiraš, puštaš uživo.”

Koje veštine su važne?

Dobro programersko razmišljanje (posebno u Pythonu)
Razumevanje modela i logike mašinskog učenja
Sposobnost optimizacije koda i performansi
Znanje kako AI komunicira sa ostatkom softverskog sistema
Spremnost da učiš nove AI API-je i biblioteke

Zašto je AI inženjering među top zanimanjima?

AI je nova industrijska revolucija – a ti si njen pokretač
Ogromna potražnja za praktičarima – a malo onih koji znaju primenu
Povezuje programiranje, analitiku i viziju
Imaš konkretne rezultate: chatbot koji radi, sistem koji prepoznaje govor, aplikacija koja personalizuje
Tvoja rešenja mogu da pomognu hiljadama ljudi – svaki dan

Spreman da praviš AI koji radi?

“Inteligencija više nije samo u glavi – već i u kodu. I ti si taj koji je tamo stavlja.”

Često postavljana pitanja - AI Engineer

Koja je razlika između AI Engineer i ML Engineer?

ML engineer razvija modele i eksperimentiše s njima. AI engineer ih integriše u proizvode i servise – više inženjerski, manje istraživački.

Da li je neophodno da imam master ili doktorat? ML Engineer?

Ne – važno je da znaš alate, kako funkcionišu modeli i kako se koriste. Fakultet ti daje temelje, a veštine razvijaš kroz projekte.

Da li mogu raditi kao AI engineer odmah po završetku studija?

Da – ako imaš dobru osnovu u Pythonu, znaš kako rade modeli i imaš volju da učiš, već si spreman za juniorsku AI poziciju.

Koliko je teško savladati TensorFlow i PyTorch?

Uz dobre osnove programiranja i prakse – brzo učiš. Na našem faksu se ti alati uvode postepeno, kroz primere iz stvarnog sveta.

Možda će te zanimati i:

Imaš još pitanja

Kontaktiraj nas ili poseti fakultet
rado ćemo ti pomoći da doneseš najbolju odluku