人工智能的职业机会：各种工作角色列表

由于行业需求激增，人工智能或人工智能的职业机会最近有所增加。 人工智能将创造大量就业机会的炒作是有道理的。 人工智能领域的职业看起来比当今任何其他工作都更有希望。

雇主需要人工智能人才来满足公司的技术要求。 因此，人工智能的职业不仅吸引了求职者，而且正在见证巨大的增长。 要在人工智能领域建立职业生涯，求职者需要具备相关的技术技能。

由于在不同领域的广泛应用，存在大量的人工智能职业机会。 这也是很多 AI 爱好者的困惑。 因此，我们编制了一份有前途的 AI 职业机会清单。

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人工智能的职业机会

1. 大数据工程师

大数据工程师的角色是为业务系统创建一个有效交互的生态系统。 他们的主要任务是构建和有效管理组织的大数据。 他们还必须以稳健的方式执行从大数据中获取结果的功能。

与其他 AI 角色相比，成为大数据工程师将为您带来丰厚的薪水。 在 Spark 和 Hadoop 系统中，大数据工程师负责准备、管理和建立大数据环境。 该角色适合那些热衷于使用新技术工具并且可以超越关系数据库框的人。

Python、R 和 Java 等编程语言对于您作为大数据工程师的 AI 职业生涯至关重要。 与 SQL 和 Apache Spark 相关的技能可以提高您抓住相关职业机会的机会。 有抱负的人应该对数据迁移以及数据可视化和挖掘有一些适当的见解。

在计算机科学或数学领域拥有博士学位的申请人将获得更多优先权。 很明显，一个人可以通过成为一名大数据工程师在人工智能的职业生涯中蓬勃发展。 您还可以查看upGrad 的AI 课程，以更接近您的 AI 职业目标。

2. 商业智能开发人员

商业智能开发人员的主要职责是将商业头脑与人工智能一起考虑。 他们通过评估复杂的数据集来识别不同的业务趋势。 它们通过准备、开发和滋养商业智能解决方案来帮助增加公司的利润。

企业盈利能力和效率是他们考虑的两个重要发展因素。 他们还有助于优化整个组织的不同流程和工作流程。 由于他们处理基于云的平台的复杂数据的能力，他们的需求最近有所增加。

了解计算机编程和数据集的人可以获得这个职位。 计算机、数学或工程领域的正式学士学位适合让您找到工作。 申请者解决问题的能力和分析能力应该很高。

在追求这一职业选择时，需要具备 SQL 服务器和查询以及数据仓库设计的扎实知识。 这个角色的薪水也不错，他们的需求在不久的将来不会减少。 这使其成为主要的AI 职业机会之一。

3. 数据科学家

数据科学家协助从多个来源收集相关数据，以便对其进行评估以获得建设性的推论。 获得的推论对解决与业务有关的各种问题具有影响力。 根据不同的数据模式、过去和现在的信息，数据科学家做出各种预测。

数据科学家对业务绩效产生了积极影响。 求职者在追求这一职业选择时需要配备现代工具，如 Spark、Hadoop、Pig 或 Hive。 候选人必须能够熟练使用 Python、Scala 或 SQL 等编程语言。

在教育方面，申请人应持有数学或计算机科学硕士学位。 任何高级学位都可能增加获得工作的机会。 必须具备机器学习领域的丰富经验。

为了与经理互动，数据科学家应该具备良好的沟通技巧。 他们的分析能力应该很出色。 许多大型技术公司需要数据科学家来执行公司发展的重要任务。 因此，人工智能的职业生涯打开了成为数据科学家的大门。

资源

4.机器学习工程师

机器学习工程师参与构建和维护可促进机器学习计划的自运行软件。 他们不断受到公司的需求，他们的职位很少空缺。 他们处理大量数据并具有非凡的数据管理特征。

他们的工作领域包括图像和语音识别、欺诈预防、客户洞察和风险管理。 要成为一名机器学习工程师，必须在应用处理大量数据的预测模型方面具有良好的指挥能力。 编程、计算和数学对于成为机器学习工程师的成功至关重要。

数学或计算机科学硕士学位是首选。 Python、R、Scala 和 Java 是必需的技术栈。 深入了解机器学习算法、神经网络和深度学习是非常有益的。

对软件开发工具、云应用程序和出色的编码技能的熟悉程度会给您带来额外的优势。 此外，您还可以利用upGrad 的一流 AI 和 ML 课程来提高您的技能。

5. 研究科学家

研究科学家致力于进行广泛的研究，涉及机器学习和机器智能的应用。 研究科学家是在应用数学、统计学、深度学习和机器学习领域获得专业知识的人。

申请人应具有数学或计算机科学的博士学位或高级硕士学位。 研究科学家的薪水相当高，组织会招聘那些在人工智能职业中拥有良好经验的人。 在申请该职位时，必须具备自然语言处理 (NLP) 和强化学习的重要知识。

对并行计算、计算机感知、基准测试、图形模型和分布式计算有见解的有志者会受到青睐。 很明显，研究科学家的重要性在下一代不会减弱。

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6.人工智能数据分析师

AI数据分析师的主要功能是执行数据挖掘、数据清洗和数据解释。 通过清洗数据，收集必要的数据进行数据解释。 任何类型的无用数据都会被他们丢弃，以免妨碍数据解释过程。

在统计工具和方法的帮助下，人工智能数据分析师从数据中得出推论。 要成为 AI 数据分析师，您需要拥有数学或计算机科学学士学位。

全面了解回归和使用 MS Excel 的能力对于获得这个职位至关重要。 与其他 AI 角色相比，AI 数据分析师的薪水相当低。 人工智能数据分析师的需求相当稳定，但他们的未来无法确定。

资源

7. 产品经理

在人工智能领域，产品经理的职责是通过战略性地收集数据来解决具有挑战性的问题。 您应该具备识别阻碍业务程序的相关问题的技能。 下一步是掌握相关数据集以方便数据解释。

在数据解释之后，产品经理需要根据数据解释的结果来估计业务影响。 每个组织都需要一名产品经理，如今他的需求猛增。

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8.人工智能工程师

人工智能工程师是解决问题的人，他们开发、测试和应用不同的人工智能模型。 他们有效地处理人工智能基础设施。 他们利用机器学习算法和对神经网络的理解来开发有用的人工智能模型。

人们可以通过这些模型获得业务洞察力，这有助于公司做出有效的业务决策。 数据科学、计算机科学或统计学领域的本科或研究生学位是强制性的。 任何关于 ML 或数据科学的认证都会增加优势。

熟练掌握 Python、R 或 C++ 等编程语言是必不可少的。 申请者应该对统计学、NLP、应用数学和分析有很强的掌握。 由于该职位的需求激增，AI工程师的薪酬水平相当不错。

阅读：印度的 AI 工程师薪水

9.机器人科学家

由于人工智能领域机器人技术的出现，工作岗位确实会减少。 相反，随着主要行业不断要求机器人科学家对机器进行编程，工作岗位也会增加。 机器人将有助于有效地执行某些任务。

候选人应具有机器人学、计算机科学或工程学硕士学位。 机器人科学家的工资中位数相当高。 尽管自动化受到机器人的青睐，但应该有一些专业人员来构建它们。 因此，失去工作的风险被最小化。

使用人工智能的公司

排名前 10 位的公司利用 AI 并正在为此招聘——

1. 亚马逊
2. 苹果
3. 谷歌
4. Facebook
5. 大疆
6. 安基
7. 克拉里费
8. 深度思维
9. 案例文本
10. 数据监控器

对于想要进入人工智能领域并以此为职业的专业人士来说，这是一个合适的时机。 Argo AI 等知名初创公司也在招聘重要的人工智能职位。

资源

人工智能的广泛应用

• 医疗保健：通过在医疗保健中引入人工智能，可以促进正确的诊断和治疗。
• 教育：利用人工智能为学生提供合适的学习环境。
• 运动：借助先进的人工智能技术，运动员可以扩展他们的能力。
• 农业：人工智能可以实现最大产量，因为它有助于开发完美的农业环境。
• 建筑：通过结合人工智能，可以更安全、更高效地建造建筑物。
• 银行业：聊天机器人协助、欺诈检测和增强的支付方式是人工智能的一些积极成果。
• 营销：通过使用预测智能和机器学习，可以有效地实现销售目标。
• 电子商务：有效的仓库运营、良好的产品推荐和欺诈预防是人工智能的一些成果。

人工智能的未来

根据Gartner 2019 年报告，从 2015 年到 2019 年，人工智能的应用增长了 270%。因此，人工智能的重要性在未来必然会攀升。 人工智能的职业机会正在急剧上升。

如果你想切换到人工智能，你应该毫不犹豫地尝试一下。 此外，与人工智能相关的角色的薪酬也相当高。

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结论

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