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ai人工智能有关的工作

1、算法工程师。进行人工智能相关前沿算法的研究，包括机器学习、知识应用、智能决策等技术的应用。以机器学习的过程为例，涉及到数据收集、数据整理、算法设计、算法训练、算法验证、算法应用等步骤，所以算法是机器学习开发的重点。

2、程序开发工程师。一方面程序开发工程师需要完成算法实现，另一方面程序开发工程师需要完成项目的落地，需要完成各个功能模块的整合。

3、人工智能运维工程师。大数据与AI产品相关运营、运维产品研发；相关组件的运维工具系统的开发与建设；提供大数据与AI云产品客户支持。

4、智能机器人研发工程师。研发方向主要从事机器人控制系统开发，高精度器件的设计研发等。工业机器人系统集成方向主要做工作站设计，电气设计，器件选型，机器人调试，编程，维护等。

5、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。大科技公司目前已经采取了措施，来建立自己的专业芯片。

人工智能招聘岗位要求

人工智能招聘岗位通常要求应聘者具备以下条件：
学历要求：一般要求本科及以上学历，计算机、数学、电子工程、通信等相关专业优先。
技能要求：熟悉Python、Java等编程语言，熟悉常用数据结构和算法，熟悉深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。
经验要求：有相关领域的工作经验，熟悉人工智能在各个领域的应用，如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。
综合素质：具备良好的沟通能力和团队协作精神，有较强的学习能力和创新能力，对人工智能领域有浓厚的兴趣和热情。
其他要求：有相关证书者优先考虑，如CCNA、CCNP等。
总之，人工智能招聘岗位对人才的要求非常高，需要应聘者具备全面的技能和素质，并且要不断学习和创新，以适应人工智能技术的快速发展。

以下是我的回答，人工智能招聘岗位要求通常包括以下几个方面：
专业技能：候选人需要具备与人工智能相关的专业技能，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等领域的知识。
编程能力：候选人需要熟练掌握至少一种编程语言，如Python、Java、C++等，并具备良好的编程习惯和代码阅读能力。
数据处理和分析能力：候选人需要具备数据清洗、数据预处理、数据挖掘等方面的技能，能够从海量数据中提取有用的信息。
团队合作和沟通能力：候选人需要具备与团队成员、客户和其他相关人员进行有效沟通的能力，能够理解和表达复杂的概念，并能够与他人合作解决问题。
创新思维和解决问题的能力：候选人需要具备创新思维和解决问题的能力，能够独立思考并提出新的解决方案。
英语能力：由于人工智能技术主要源于英语国家，因此候选人需要具备英语阅读能力，以便跟踪最新的技术进展和研究趋势。

人工智能就业岗位分析

一，算法工程师

进行人工智能相关前沿算法的研究，包括机器学习、知识应用、智能决策等技术的应用。以机器学习的过程为例，涉及到数据收集、数据整理、算法设计、算法训练、算法验证、算法应用等步骤，所以算法是机器学习开发的重点。

二，商务拓展专家（人工智能方向）

基于公司AI发展战略，拓展图像识别、语音处理、***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；收集、梳理、消化前沿技术（大数据、人工智能、智慧城市、云计算等）的相关资料，并对与其相关的发展方向和技术趋势等进行分析，形成分析报告；协助市场拓展、项目实施，为客户或相关商务活动提供专业技术支撑。

三，人工智能运维工程师

负责大数据与AI产品相关运营、运维产品研发；负责相关组件的运维工具系统的开发与建设，保证维护产品的质量稳定，通过技术手段、流程制度提升组件的健壮性，可用性。提供大数据与AI云产品客户支持。

四，智能机器人研发工程师

研发方向主要从事机器人控制系统开发，高精度器件的设计研发等。工业机器人系统集成方向主要做工作站设计，电气设计，器件选型，机器人调试，编程，维护等。

五，Java资深架构师（人工智能）

负责系统架构设计，针对行业客户设计场景化的解决方案，并对解决方案的竞争力及商业目标达成负责；技术分享，将人工智能产品／方案的销售技巧传递给销售团队，并支持重点项目的售前工作；通过对行业趋势/市场分析、客户分析、竞争分析等，制定人工智能相关的业务规划，并对规划进行端到端的管理。

六，NLP应用工程师

包括但不限于智能应答模块与用户行为预测模块，服务公司数亿计的司机及乘客为其提供良好的人工智能体验。利用机器学习NLP技术完成并优化文本分类, 热点问题分析功能，为公司的战略决策提供数据支持。负责智能化平台语料获取, 包括互联网/日志等, 并进行相应分析分类/聚类，挖掘数据潜在的价值。

以上就是六大人工智能专业就业职位分享，目前人工智能行业就业前景广阔，平均薪酬高，但伴随而来的是工作难度高、压力大等问题。人工智能专业的同学需要不断增强自身的专业能力和抗压能力才能在人工智能行业中发挥自己最大价值。

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