大数据工程师

- 职责：负责数据收集、存储、处理与分析。需搭建与维护数据架构，如数据仓库、数据湖等，运用Hadoop、Spark等工具处理海量数据，挖掘有价值信息以支持企业决策。
- 技能要求：熟练掌握数据存储与管理技术（如SQL、NoSQL数据库），精通数据处理框架，具备数据建模与ETL（抽取、转换、加载）能力，了解数据可视化工具方便呈现分析结果。

人工智能工程师

- 职责：聚焦于开发智能系统与算法。包括设计、训练与优化机器学习、深度学习模型，使其能完成图像识别、语音识别、自然语言处理等任务，应用于医疗、金融、交通等多领域。
- 技能要求：扎实的数学基础（如概率论、线性代数等），熟练掌握编程语言（Python常见），深入理解机器学习、深度学习算法与框架（如TensorFlow、PyTorch），有数据处理与模型评估等能力。

两者有一定交集，都需处理数据且在一些项目中协同工作，比如利用大数据为人工智能模型提供充足训练数据等。