那么，一个人工智能项目中该当有哪些角色呢?好吧，首先，须要有一个高管支持者。
人工智能项目并不是自下而上的，要履行好这样的项目须要大量的资源和明确的领导。

Concord Technologies的人工智能和机器学习技能产品经理Simran Bagga表示：“项目的高管支持者或者决策者是一个关键角色，可以帮助阐明业务要实现的目标以及该目标的缘故原由。
”

现在，高管支持者很可能没有足够的韶光来管理每天的日常活动。
这便是为什么还须要一个项目卖力人的缘故原由，这个角色将一贯关注KPI(关键绩效指标)和韶光表。
他或者她还将帮助办理组织瓶颈和内部政治问题。

然后还须要一个或者多个SME(问题专家)。
这些人是对付人工智能技能将运用的业务领域履历丰富的内部职员。
这些职员对付完善模型和挑选参数是至关主要的。

接下来，在技能方面的角色有很多种。
包括：

数据工程师或者数据注释专家：这个角色常常会被忽略，但这是一个巨大的缺点。
人工智能项目的数据常日是一团糟。
因此须要对数据进行整理并打上标记，这项事情可能非常乏味，而且耗时费力。
数据科学家或者人工智能工程师：他或者她将在数据和算法两个方面花韶光，例如机器学习、深度学习和NLP(自然措辞处理)。
PagerDuty的工程高等副总裁Tim Armandpour表示：“这项事情可以加快模型构建和测试的迭代周期。
”机器学习工程师或者ML/Ops：SPR企业体系构造实行副总裁Pat Ryan表示：“在模型支配完成之后，这个角色将花费大量的韶光光降盆并掩护它。
……随着新数据的涌入，模型将发生变革，因此这个角色必须理解模型的事情办法以及模型的数据接口。
”UX /可视化工程师：人工智能项目失落败的一个紧张缘故原由便是运用程序过于繁芜。
一定要记住，终极用户常日都是一些非技能类的用户。
因此，UX/可视化工程师会让人工智能项目的成果更随意马虎得到利用。
人工智能测试或者品控(品质掌握)：人工智能非常随意马虎出问题。
但是一名人工智能测试职员可以帮助在不同条件下帮助验证模型。
企业或办理方案架构师：该角色将帮助完成人工智能项目的履行和集成。

听起来这里须要的角色很多，对不对?但是请把稳，如果你要开启一个人工智能项目的话，并不须要所有这些角色。
NetApp剖析与转型总监Ross Ackerman表示：“一个人工智能项目团队可能会小到只有一个人，一名数据科学家可以身兼数职。
”

如果一定要说的话，大概首先须要关注的是数据科学家或者机器学习工程师的角色。
他们对人工智能模型终极的成功至关主要。

Zetta Ventures Partners.的董事总经理Jocelyn Goldfein表示：“如果你是要从零开始搭建一个团队，一定要花大价钱聘请一位高等机器学习工程师作为团队的锚和领导者，然后环绕着这个角色选择最好的、最得当的内部人才。
”

在技能人才招募方面，你须要扩展思路。
看看你自己的人脉，并利用LinkedIn。
理解拥有高等学位的毕业生，乃至不仅仅是打算机科学专业的毕业生。
PROS的数据科学家经理兼人工智能策略师Justin Silver表示：“传统数据科学家的背景——统计学、数学、打算机科学常日会加强工程师、物理学家、经济学家、生理学家等的能力……招聘具有不同技能背景的候选人组成的人工智能团队可以让团队得到广泛、丰富的办理问题的不雅观点。
这种在技能上的多样性也可以让协作变得更加有趣，并且鼓励团队成员有效地互换他们的想法，纵然是在想法还非常不稳定的初期研究阶段。
当面临着一个须要办理的问题时，经济学家的不雅观点可能和物理学家截然不同，而互助可以是一件非常美好的事情。
”

你还须要在内部不雅观察，探求哪里有重新塑造技能和提升技能的机会。
Zscaler的人工智能和机器学习副总裁Howie Xu表示：“只管人才池在增长，但还是没有跟上需求增长的脚步。
……为了知足对人工智能人才的需求，在内部探求那些具有精确思维和内驱力的人才，并培训他们来知足这些需求。
”

但是，要记住，组建团队须要花费大量的韶光。
这意味着你须要保持灵巧性和创造力。
Appen的首席技能官Wilson Pang表示：“我强烈推举两种类型的候选人——具有踏实技能背景的候选人或者是具有丰富领域知识的候选人。
……如果这两类候选人也渴望在人工智能领域得到成功，并且能够从专家那里得到辅导/指引，他们可以快速发展，并且成为绩效明星。
”