人工智能的職業機會：各種工作角色列表

由於行業需求激增，人工智能或人工智能的職業機會最近有所增加。 人工智能將創造大量就業機會的炒作是有道理的。 人工智能領域的職業看起來比當今任何其他工作都更有希望。

雇主需要人工智能人才來滿足公司的技術要求。 因此，人工智能的職業不僅吸引了求職者，而且正在見證巨大的增長。 要在人工智能領域建立職業生涯，求職者需要具備相關的技術技能。

由於在不同領域的廣泛應用，存在大量的人工智能職業機會。 這也是很多 AI 愛好者的困惑。 因此，我們編制了一份有前途的 AI 職業機會清單。

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人工智能的職業機會

1. 大數據工程師

大數據工程師的角色是為業務系統創建一個有效交互的生態系統。 他們的主要任務是構建和有效管理組織的大數據。 他們還必須以穩健的方式執行從大數據中獲取結果的功能。

與其他 AI 角色相比，成為大數據工程師將為您帶來豐厚的薪水。 在 Spark 和 Hadoop 系統中，大數據工程師負責準備、管理和建立大數據環境。 該角色適合那些熱衷​​於使用新技術工具並且可以超越關係數據庫框的人。

Python、R 和 Java 等編程語言對於您作為大數據工程師的 AI 職業生涯至關重要。 與 SQL 和 Apache Spark 相關的技能可以提高您抓住相關職業機會的機會。 有抱負的人應該對數據遷移以及數據可視化和挖掘有一些適當的見解。

在計算機科學或數學領域擁有博士學位的申請人將獲得更多優先權。 很明顯，一個人可以通過成為一名大數據工程師在人工智能的職業生涯中蓬勃發展。 您還可以查看upGrad 的AI 課程，以更接近您的 AI 職業目標。

2. 商業智能開發人員

商業智能開發人員的主要職責是將商業頭腦與人工智能一起考慮。 他們通過評估複雜的數據集來識別不同的業務趨勢。 它們通過準備、開發和滋養商業智能解決方案來幫助增加公司的利潤。

企業盈利能力和效率是他們考慮的兩個重要發展因素。 他們還有助於優化整個組織的不同流程和工作流程。 由於他們處理基於雲的平台的複雜數據的能力，他們的需求最近有所增加。

了解計算機編程和數據集的人可以獲得這個職位。 計算機、數學或工程領域的正式學士學位適合讓您找到工作。 申請者解決問題的能力和分析能力應該很高。

在追求這一職業選擇時，需要具備 SQL 服務器和查詢以及數據倉庫設計的紮實知識。 這個角色的薪水也不錯，他們的需求在不久的將來不會減少。 這使其成為主要的AI 職業機會之一。

3. 數據科學家

數據科學家協助從多個來源收集相關數據，以便對其進行評估以獲得建設性的推論。 獲得的推論對解決與業務有關的各種問題具有影響力。 根據不同的數據模式、過去和現在的信息，數據科學家做出各種預測。

數據科學家對業務績效產生了積極影響。 求職者在追求這一職業選擇時需要配備現代工具，如 Spark、Hadoop、Pig 或 Hive。 候選人必須能夠熟練使用 Python、Scala 或 SQL 等編程語言。

在教育方面，申請人應持有數學或計算機科學碩士學位。 任何高級學位都可能增加獲得工作的機會。 必須具備機器學習領域的豐富經驗。

為了與經理互動，數據科學家應該具備良好的溝通技巧。 他們的分析能力應該很出色。 許多大型技術公司需要數據科學家來執行公司發展的重要任務。 因此，人工智能的職業生涯打開了成為數據科學家的大門。

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4.機器學習工程師

機器學習工程師參與構建和維護可促進機器學習計劃的自運行軟件。 他們不斷受到公司的需求，他們的職位很少空缺。 他們處理大量數據並具有非凡的數據管理特徵。

他們的工作領域包括圖像和語音識別、欺詐預防、客戶洞察和風險管理。 要成為一名機器學習工程師，必須在應用處理大量數據的預測模型方面具有良好的指揮能力。 編程、計算和數學對於成為機器學習工程師的成功至關重要。

數學或計算機科學碩士學位是首選。 Python、R、Scala 和 Java 是必需的技術棧。 深入了解機器學習算法、神經網絡和深度學習是非常有益的。

對軟件開發工具、雲應用程序和出色的編碼技能的熟悉程度會給您帶來額外的優勢。 此外，您還可以利用upGrad 的一流 AI 和 ML 課程來提高您的技能。

5. 研究科學家

研究科學家致力於進行廣泛的研究，涉及機器學習和機器智能的應用。 研究科學家是在應用數學、統計學、深度學習和機器學習領域獲得專業知識的人。

申請人應具有數學或計算機科學的博士學位或高級碩士學位。 研究科學家的薪水相當高，組織會招聘那些在人工智能職業中擁有良好經驗的人。 在申請該職位時，必須具備自然語言處理 (NLP) 和強化學習的重要知識。

對並行計算、計算機感知、基準測試、圖形模型和分佈式計算有見解的有志者會受到青睞。 很明顯，研究科學家的重要性在下一代不會減弱。

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6.人工智能數據分析師

AI數據分析師的主要功能是執行數據挖掘、數據清洗和數據解釋。 通過清洗數據，收集必要的數據進行數據解釋。 任何類型的無用數據都會被他們丟棄，以免妨礙數據解釋過程。

在統計工具和方法的幫助下，人工智能數據分析師從數據中得出推論。 要成為 AI 數據分析師，您需要擁有數學或計算機科學學士學位。

全面了解回歸和使用 MS Excel 的能力對於獲得這個職位至關重要。 與其他 AI 角色相比，AI 數據分析師的薪水相當低。 人工智能數據分析師的需求相當穩定，但他們的未來無法確定。

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7. 產品經理

在人工智能領域，產品經理的職責是通過戰略性地收集數據來解決具有挑戰性的問題。 您應該具備識別阻礙業務程序的相關問題的技能。 下一步是掌握相關數據集以方便數據解釋。

在數據解釋之後，產品經理需要根據數據解釋的結果來估計業務影響。 每個組織都需要一名產品經理，如今他的需求猛增。

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8.人工智能工程師

人工智能工程師是解決問題的人，他們開發、測試和應用不同的人工智能模型。 他們有效地處理人工智能基礎設施。 他們利用機器學習算法和對神經網絡的理解來開發有用的人工智能模型。

人們可以通過這些模型獲得業務洞察力，這有助於公司做出有效的業務決策。 數據科學、計算機科學或統計學領域的本科或研究生學位是強制性的。 任何關於 ML 或數據科學的認證都會增加優勢。

熟練掌握 Python、R 或 C++ 等編程語言是必不可少的。 申請者應該對統計學、NLP、應用數學和分析有很強的掌握。 由於該職位的需求激增，AI工程師的薪酬水平相當不錯。

閱讀：印度的 AI 工程師薪水

9.機器人科學家

由於人工智能領域機器人技術的出現，工作崗位確實會減少。 相反，隨著主要行業不斷要求機器人科學家對機器進行編程，工作崗位也會增加。 機器人將有助於有效地執行某些任務。

候選人應具有機器人學、計算機科學或工程學碩士學位。 機器人科學家的工資中位數相當高。 儘管自動化受到機器人的青睞，但應該有一些專業人員來構建它們。 因此，失去工作的風險被最小化。

使用人工智能的公司

排名前 10 位的公司利用 AI 並正在為此招聘——

1. 亞馬遜
2. 蘋果
3. 谷歌
4. Facebook
5. 大疆
6. 安基
7. 克拉里費
8. 深度思維
9. 案例文本
10. 數據監控器

對於想要進入人工智能領域並以此為職業的專業人士來說，這是一個合適的時機。 Argo AI 等知名初創公司也在招聘重要的人工智能職位。

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人工智能的廣泛應用

• 醫療保健：通過在醫療保健中引入人工智能，可以促進正確的診斷和治療。
• 教育：利用人工智能為學生提供合適的學習環境。
• 運動：借助先進的人工智能技術，運動員可以擴展他們的能力。
• 農業：人工智能可以實現最大產量，因為它有助於開發完美的農業環境。
• 建築：通過結合人工智能，可以更安全、更高效地建造建築物。
• 銀行業：聊天機器人協助、欺詐檢測和增強的支付方式是人工智能的一些積極成果。
• 營銷：通過使用預測智能和機器學習，可以有效地實現銷售目標。
• 電子商務：有效的倉庫運營、良好的產品推薦和欺詐預防是人工智能的一些成果。

人工智能的未來

根據Gartner 2019 年報告，從 2015 年到 2019 年，人工智能的應用增長了 270%。因此，人工智能的重要性在未來必然會攀升。 人工智能的職業機會正在急劇上升。

如果你想切換到人工智能，你應該毫不猶豫地嘗試一下。 此外，與人工智能相關的角色的薪酬也相當高。

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結論

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