构建 AI 团队需要考虑以下几个方面：
在团队中，不同角色的职责和技能相互协作，共同推动 AI 项目的发展。
常见角色软件工程师——负责编写软件应用程序并确保稳健运行机械学习工程师——负责实现人工智能，熟悉大模型，RAG，fine-tuning产品经理——负责识别和界定项目的负责人，确保项目对用户有用提示词工程师，是被炒作的职位，实际可能担任了机械学习工程师的部分职责小团队启动——怎么启动都鼓励~其他岗位：例如数据工程师，数据科学家，项目主管，机械学习研究院
1，启动试点项目来获得动能，几个小项目就可以了解人工智能可以做什么在最初几个试点项目里，尽可能选择可以成功而不是最有价值的项目。在6-12个月里展示成效。这两个项目可以是内部或者外包来做。2，建立一个公司内部的人工智能团队，搭建一个集中统一的AI团队，再从这个团队中挑选人员帮助不同的业务部门，更好的支持业务团队人员，而不是业务团队负责人直接招聘AI人员。方便统一管理。建立一个全公司范围内的平台，如果有什么软件平台，其他工具，或是数据基础设施，能对整个公司有帮助的话。单个部门或者没有这样的权限和资源帮助整个公司完成这个平台。3，提供广泛的人工智能培训高层可以了解AI为企业做什么，了解AI的策略，进行资源分配。部门领导可以了解，如何设置项目方向（技术与商业调研），资源分配与监控进度培养内部工程师，搭建和推出AI软件，收集数据管理数据，开展特别的AI项目4，制定一个人工智能策略是很重要的相对深度了解AI后，结合自身业务以后才能制定自身策略。
软件工程师，如智能音箱中的，软件编程工作，团队中50%以上的占比机械学习工程师，创建A-B的映射，或创建其他机械学习算法。搜集汽车图片，位置的数据，训练神经网络或深度学习算法，不断迭代，确保准确的输出。机械学习研究员，负责开发机械学习的前沿技术。可能需要发表论文，或专注于研究应用机械学习科学家，负责学术文献或研究文献中研究前沿技术，并想办法找到技术解决面临的问题数据科学家，检测数据并分析数据背后的意义，向团队成员与负责人展示数据分析得出的结论数据工程师，整理数据，确保数据是安全，易被保存，读取。因为人工智能需要处理的数据极大，自动驾驶汽车每分钟都会制造好几个GB的数据。AI产品经理，帮助决定用AI做什么，什么是可行且有价值的。