解析:学人工智能可以干什么?AI相关岗位有哪些?

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4 天前
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人工智能已然成为未来的技术发展趋势之一,随之而来的AI人才争夺也将变得空前激烈。随着人工智能在各行各业的快速渗透,人工智能相关岗位的发展前景还是非常广阔的。那么学人工智能可以干什么呢?AI相关岗位有有哪些呢?据悉,决策类AI应用的数据表现越来越好,极具参考价值,很可能成为行业的风向标。








1、数据科学家



数据科学家是指能采用科学方法、运用数据挖掘工具对复杂多量的数字、符号、文字、址、音频或视频等信息进行数字化重现与认识,并能寻找新的数据洞察的工程师或专家(不同于统计学家或分析师)。一个优秀的数据科学家需要具备的素质有:懂数据采集、懂数学算法、懂数学软件、懂数据分析、懂预测分析、懂市场应用、懂决策分析等。



2、 软件工程师



软件工程师英文是S E,是从事软件职业的人员的一种职业能力的认证,通过它说明具备了工程师的资格。软件工程师是从事软件开发相关工作的人员的统称。它是一个广义的概念,包括软件设计人员、软件架构人员、软件工程管理人员、程序员等一系列岗位,工作内容都与软件开发生产相关。软件工程师的技术要求是比较全面的,除了最基础的编程语言、数据库技术等,还有诸多如JS、AJAX等前沿技术。此外,关于络工程和软件测试的其他技术也要有所涉猎。



3、AI机器学习工程师



机器学习项目的核心是机器学习工程师。他们具有数据科学,应用研究和高级编程的背景和技能,负责运行机器学习项目,负责管理将代码投入生产所需的基础架构和数据管道。机器学习工程师必须能够跨越数学和编程数学之间的界限。AI不同垂直行业的企业,包括图像识别、语音识别、医药和络安全等,都需要这个岗位的人才。



4、软件架构师



软件架构师是软件行业中一种新兴职业,工作职责是在一个软件项目开发过程中,将客户的需求转换为规范的开发计划及文本,并制定这个项目的总体架构,指导整个开发团队完成这个计划。主导系统全局分析设计和实施、负责软件构架和关键技术决策的人员。



5、数据分析师



数据分析师是数据师D[']的一种,指的是不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。



6、数据仓库工程师



"数据仓库工程师" 的概念比较笼统, 先解释"数据仓库" 吧, 顾名思义是近乎企业所有业务系统数据的集合体, 用于分析与决策支持 而做与数据仓库的建设维护项目相关的工作, 均可以称之为"数据仓库工程师"常见的两类"数据仓库工程师" :ETL工程师: 主要负责数据从业务系统(数据源) 抽取转换加载 到数据仓库的实现报表工程师: 主要负责数据从仓库到前台报表的展现数据仓库工程师是什么



7、全栈开发者



全栈开发者是对每一层都熟悉的人。包括服务器、络和服务器环境,数据建模,业务逻辑,API层、A 层、MVC,UI,用户体,知道用户和业务到底要什么等全栈工程师项目开发过程中对每一个流程都很熟悉的工程师。



8、AI硬件专家



AI 领域内另外一种日益增长的蓝领工作是负责创建 AI 硬件(如 GPU 芯片)的工业操作工作。大科技目前已经采取了措施,来建立自己的专业芯片。英特尔正在为机器学习专门打造一个芯片。与此同时,IBM 和高通正在创建一个反映神经络设计、并且可以像神经络一样运行的硬件架构。据 F AI 研究总监 Y LC 表示,F 也在帮助高通开发与机器学习相关的技术。随着人工智能芯片和硬件需求的不断增长,致力于生产这些专业产品的工业制造业工作岗位需求将会有所增长。



9、商务拓展专家(人工智能方向)



基于AI发展战略,商务拓展专家需要拓展图像识别、语音处理、视频处理、数据智能、增强现实、智能客服等技术的对外合作,确保各项业务发展基础目标的达成;同时他们还需要收集、梳理、消化前沿技术(大数据、人工智能、智慧城市、云)。



以上就是学人工智能可以从事的岗位。如果大家对AI的学习有兴趣,可以上博学谷,在线学习AI的相关课程,学完保证大家能够熟练掌握人工智能的最前沿技术。