Data Scientist vs. AI Engineer: De rol van data in moderne bedrijven
In de afgelopen jaren is de vraag naar specialisten die data kunnen omzetten in waardevolle inzichten enorm gegroeid. Twee rollen die hierbij vaak naar voren komen zijn Data Scientists en AI Engineers. Hoewel beide rollen nauw verwant zijn, hebben ze een net iets andere focus en aanpak. Door mijn blogpost over Data Scientists en een recente LinkedIn-post van Eordax naast elkaar te leggen, wordt dit verschil duidelijk, maar ook hun gezamenlijke waarde voor bedrijven.
Wat doet een Data Scientist?
Zoals mijn blogpost treffend beschrijft, is een Data Scientist iemand die grote hoeveelheden data analyseert en omzet naar inzichten die de strategie van een bedrijf sturen. Het gaat verder dan cijfers bekijken: Data Scientists ontdekken patronen, voorspellen trends en vertalen complexe datasets naar concrete acties.
Typische taken zijn onder andere:
Data verzamelen en opschonen: data komt uit allerlei bronnen en moet betrouwbaar en consistent worden gemaakt.
Analyseren en modelleren: statistische methoden en machine learning worden ingezet om verbanden en voorspellingen te maken.
Visualiseren van inzichten: grafieken, dashboards en rapporten maken het resultaat begrijpelijk voor collega’s en managers.
Samenwerken: met software engineers, marketingteams of management om analyses praktisch toepasbaar te maken.
Tools zoals Python, R, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, Tableau en Big Data-technologieën zoals Hadoop en Spark zijn standaard in hun werk. De rol is uitdagend, creatief én financieel aantrekkelijk, met salarissen die kunnen oplopen tot meer dan €100.000 per jaar voor senior specialisten.
Wat doet een AI Engineer?
De LinkedIn-post van Eordax richt zich op de rol van de AI Engineer, die nauw verwant is aan Data Science maar een andere focus heeft: het bouwen en operationaliseren van AI-systemen. Waar de Data Scientist vooral inzichten uit data haalt, is de AI Engineer verantwoordelijk voor:
Ontwikkelen en trainen van AI-modellen, vaak op basis van de analyses van Data Scientists.
Integreren van AI in producten of processen, zodat de modellen praktisch inzetbaar zijn.
Optimalisatie en schaalbaarheid, inclusief deployment in cloudomgevingen en monitoring van prestaties.
Een AI Engineer heeft veel overlap met Data Scientists qua technische kennis, maar legt meer nadruk op software engineering, productontwikkeling en operationalisering van AI.
Waar Data Scientists en AI Engineers elkaar ontmoeten
In moderne organisaties vullen deze rollen elkaar aan. Een Data Scientist kan bijvoorbeeld een voorspelling maken over klantgedrag, waarna een AI Engineer dit model inpast in een app of aanbevelingssysteem dat dagelijks miljoenen gebruikers bereikt. Beide rollen vereisen een combinatie van analytisch denken, programmeervaardigheden en domeinkennis, maar de AI Engineer richt zich meer op implementatie en schaalbaarheid, terwijl de Data Scientist zich richt op onderzoek en inzichten.
Waarom beide onmisbaar zijn
Data groeit exponentieel en bedrijven hebben steeds meer behoefte aan slimme systemen die niet alleen trends signaleren, maar ook automatisch acties kunnen uitvoeren. Zonder Data Scientists zouden bedrijven “in het donker” tasten bij hun strategische keuzes. Zonder AI Engineers zouden de inzichten van die Data Scientists vaak niet worden vertaald naar concrete oplossingen. Samen vormen ze het hart van moderne data-gedreven organisaties, van techreuzen tot e-commerce, gezondheidszorg en overheid.
Conclusie
De moderne datawereld vraagt zowel om onderzoekers als bouwers. Data Scientists analyseren en vertalen chaos in data naar bruikbare inzichten, terwijl AI Engineers deze inzichten operationaliseren in schaalbare, slimme systemen. Bedrijven die beide disciplines combineren, hebben een voorsprong: ze begrijpen hun data én kunnen deze direct toepassen om waarde te creëren.
