人工智能的5大职业

小一2022-04-20 17:22

AI的就业市场确实很大,但是现在很多人都没有经过专业的培训,水平参差不齐。因此,那些拥有高学历出身名校的计算机类相关的学生无疑能在这个黄金行业抢得头筹。现在的人工智能行业主要集中在5大岗位。

人工智能的5大职业

1.人工智能研究

虽然现在在这一行中仍然存在许多人在探索AI技术的应用功能,但是计算机和AI研究更多地是在探索提高技术本身的方法。

总会有人开发更快更高效的算法,总会有人在努力,而能做到这个的必然是从事AI研究的人工智能研究员。他们的职责因其专业化程度或在研究领域中的特殊角色而和其他岗位的员工有很大差异。

人工智能研究人员中有些人可能负责推进优化与AI相关的数据系统,有些人可能会促进新软件的开发。但是,无论他们的专业化程度如何,担任这些职务的个人都将努力发掘这些技术的可能性,然后帮助实现现有工具的变革以最大化AI技术的潜力。

职业前景

由于这些人处于AI发展的关键时期,因为他们的工作前景非常乐观。现在国内的顶尖科技公司的高级AI研究人员年收入过百万很正常,而初级的AI研究员的薪水和股票年收入在七八十万也很常见。

2.软件开发

现在的AI领域还依赖于传统的软件开发工程师来开发AI工具可运行的程序。软件工程师是数字系统的总体设计和开发过程的一部分。传统的软件开发局限在C、C++、Java等,但是这些都未涉及到人工智能,程序都局限在基本的人机交互。用户来点击,机器根据用户的指令执行相应的操作。但是在AI的范围内,软件开发工程师除了负责开发产品的技术功能,还要求这些产品能够利用机器学习来执行各种任务。

职业前景

找过工作的朋友应该都知道,在计算机技术岗这一行中,软件开发岗的需求量可以说是最高的,几乎每家公司,无论是小微企业,还是顶尖大厂,还是国企银行,软件工程都有软件开发的身影。对于拥有AI专门知识的人来说,这是潜在的增长。

3.自然语言处理

如今,许多流行的AI消费类应用程序都围绕语言展开。从聊天机器人到虚拟助手,再到智能手机上的预测文本,人工智能工具已被用来复制多种格式的人类语言。

为了有效地而最大化机器拟人这一点,开发人员自然需要掌握大量丰富且深入的的自然语言处理技术,涵盖了从应用层的机器翻译、智能对话、智能客服、广告搜索,信息抽取以及在医疗,能源,安全等行业应用到底层的词法分析、句法分析、语义分析、文档分析、深度文本表示、文本生成、知识库建设。

这些自然语言处理工程师将机器学习应用于语言,开创人工智能和大数据,云计算共同赋能的计算新格局。由于自然语言处理有许多应用,因此该领域专家的职责将有所不同,他们需要紧跟业界最新自然语言处理技术动态,深入研发并努力创新自然语言处理相关的知识库、词法、句法、语义、文档分析、深度学习、机器翻译、智能对话等技术。

但是,一般来说,扮演这些角色的每个人都将使用他们对语言和技术的复杂理解来开发系统,使得计算机可以通过该系统与人类成功进行信息交流。

职业前景

今天我国在自然语言处理这块确实缺少相应人才,很多科技公司对自然语言处理算法工程师开出的薪资远高于其他同批次入职人员的薪资。因此,具有相关技能的人可以在可预见的将来获得高于平均水平的薪资和发展前景。自然语言处理算法工程师的平均月薪为24.9K,而其他的算法工程师平均月薪远没有这么高。

4.用户体验

用户体验工程师这个新兴职位最近几年在互联网公司突然成为热门职位,该岗位结合了用户体验设计和开发技术,他们需要能够和设计师、程序员无障碍沟通交流。当今各行各业都在其技术中增加了AI的使用,导致对该领域具有相应AI技能的用户体验工程师的需求与日俱增。

通常,用户体验工程师负责理解用户如何使用这款产品,以及开发工程师如何将这种理解应用于更高级产品的开发。在AI方面,用户体验工程师的职责可能包括了解人类如何与这些工具进行交互,以便开发出更好地适应这些人类需求的功能。

拿苹果公司举例,苹果公司应该是当今用户体验如何影响技术的最负盛名的例子之一了。Mac操作系统的发明(与Windows操作系统相比)源于对产品的需求,该产品更加人性化并且不需要太多的高级技术知识储备即可操作。当然,苹果公司以同样的方式进行了iPhone的开发,iPhone完全是关于用户体验的,苹果公司花费大量的精力去了解掌握人们是如何与他们的手机互动,包括直观的内容和不直观的内容。然后,公司再依据这些开发设计出了目前为止最好的手机。

职业前景

用户体验工程师的工作前景是非常乐观的,其平均薪资为每月23.4K,尽管处于行业领先地位的工程师每月的薪资超过50K。到2022年,该行业的就业增长预计将增长22.1%,这给那些掌握人工智能、用户体验、消费心理等专业技能的人大大增加了就业机会。

5.数据分析

数据作为AI和机器学习功能的核心,掌握数据分析技能的专业人才无疑在就业市场中炙手可热。如今,大多数公司意识到数据驱动型业务战略的价值,并且需要优秀的人才来洞察不断收集的信息流,且现如今的大数据也是时代所趋。

数据分析工程师需要对数据本身(包括管理、分析和存储)以及通过可视化有效传达结果所需的技能有扎实的了解。现如今世界拥有数据是一回事,但是能够将这些海量数据利用再创价值,并作出实际报告传递给他人才是至关重要的。

职业前景

依托于中国14亿人口数量,任何微不足道的事物乘以14亿都能成为大数据,因此未来10年我国对数据分析工程师的需求量很大,其职业前景乐观。

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