以下是对AI系统应用开发与运维岗位的梳理整合，从企业、岗位、任务、能力等维度进行分类呈现，便于清晰对比两者的工作侧重：

一、代表性企业对比

分类	企业名称
应用开发方向	中移系统集成有限公司、科大讯飞河北科技有限公司、华为技术服务有限公司
运维方向	华为技术服务有限公司（注：部分企业同时涉及开发与运维业务）

二、典型岗位与工作任务

1. AI系统应用开发工程师

• 核心任务：从需求到系统落地的全流程开发
  1. 需求分析与方案设计：理解业务场景需求，制定AI系统技术方案（如智慧交通场景的算法应用方案）。
  2. 数据采集、处理与特征工程：清洗、标注数据（如图像识别中的数据预处理），提取关键特征以优化模型输入。
  3. 模型选型与训练优化：根据场景选择合适算法（如CNN、Transformer），通过调参提升模型精度（如降低分类误差率）。
  4. 系统开发与集成部署：将训练好的模型集成到业务系统（如嵌入智能客服平台），完成上线部署。
  5. 系统测试与运维支持：测试系统稳定性，为运维团队提供技术文档与支持。

2. AI系统运维工程师

• 核心任务：保障AI平台与系统的稳定运行
  1. AI平台维护与稳定性保障：监控平台运行状态（如服务器CPU利用率），处理突发故障（如模型服务崩溃）。
  2. 设备与系统巡检监控：定期巡检硬件设备（GPU集群、服务器），通过监控工具（Prometheus）实时追踪系统性能。
  3. 性能优化与资源管理：优化模型推理效率（如通过量化技术减少计算量），分配算力资源（容器化部署时的资源调度）。
  4. AI产品交付支持与运营管理：协助开发团队完成产品上线，制定运营策略（如用户访问流量的负载均衡）。
  5. AI平台搭建与自动化测试开发：搭建云原生平台（Kubernetes），开发自动化测试脚本（如接口稳定性测试）。

三、专用能力要求

1. 应用开发工程师

• 技术栈重点：聚焦算法开发与系统集成
  1. 数据处理：掌握Python数据处理库（Pandas、Numpy），熟悉数据标注工具（LabelImg）。
  2. 模型开发：精通深度学习框架（TensorFlow/PyTorch），能优化模型训练流程（如分布式训练）。
  3. 系统开发：具备后端开发能力（Java/Go），熟悉API接口设计（RESTful）。
  4. 场景适配：理解行业需求（如医疗影像诊断的业务逻辑），能将算法与场景结合。

2. 运维工程师

• 技术栈重点：偏向系统管理与云原生技术
  1. 系统与数据库：精通Linux系统管理（Shell脚本编写），掌握分布式数据库（MongoDB/Redis）。
  2. 云原生与容器：熟悉Docker/Kubernetes部署，能实现服务容器化与集群管理。
  3. 网络与监控：掌握网络协议（TCP/IP），使用Prometheus+Grafana搭建监控体系。
  4. 模型服务化：了解模型部署框架（TensorFlow Serving），能优化服务调用性能（如批处理请求）。

四、通用能力要求（共性与差异）

1. 共性能力

• 问题分析与逻辑思维：开发岗用于定位模型训练问题，运维岗用于排查系统故障。
• 沟通与协作：均需与产品、算法团队对接（如开发岗对接需求，运维岗反馈部署问题）。
• 文档与学习能力：编写技术文档（开发岗写设计文档，运维岗写运维手册），持续学习新技术（如开发岗学新算法，运维岗学云原生工具）。
• 道德与法律意识：遵守数据隐私法规（如GDPR），确保AI应用合规（如避免算法偏见）。

2. 差异侧重

• 开发岗：更强调跨团队协作中的技术方案沟通，需沉淀算法开发经验（如模型优化技巧）。
• 运维岗：更侧重问题解决的逻辑性（如故障排查流程），需快速学习新工具（如监控平台升级时的适配）。

五、岗位核心差异总结

维度	AI系统应用开发工程师	AI系统运维工程师
工作重心	从0到1构建AI应用系统（算法开发、系统集成）	从1到N保障系统稳定运行（运维优化、故障处理）
技术方向	算法、数据处理、应用开发	系统管理、云原生、监控与资源调度
典型场景	开发智能推荐系统的算法模块	优化推荐系统的线上服务响应速度
核心目标	实现业务需求的技术落地	确保技术落地后的持续高效运行

通过以上对比，可清晰看到开发与运维岗位在AI产业链中的不同定位：开发岗是“造轮子”，运维岗是“护轮子”，两者需紧密协作以推动AI项目从研发到落地的全周期闭环。