AI 领域的 10+ 个热门工作以及你需要脱颖而出的正确人工智能技能

近年来，人工智能（AI）技术因在餐厅机器人送餐、自动驾驶汽车等我们日常生活的方方面面中得到应用，而广受欢迎。人工智能（AI）一词由美国计算机科学家约翰·麦卡锡（John McCarthy）提出，其定义为致力于创造智能机器，特别是智能计算机程序的科学和工程学科。AI的核心在于开发能够模仿人类认知过程（包括思考、学习、决策和解决问题）的复杂软件和系统。这项技术通过从经验中学习，使机器能够执行具有人类般能力的任务。

全球专业人士对机器人可能取代人类的担忧一直存在。然而，Gartner的一项研究反驳了这种担忧，表明AI是一个蓬勃发展的领域，有望在2020年前创造280万个就业岗位。“AI”一词涵盖了广泛的技术，包括通用人工智能、机器学习、专家系统、数据挖掘等。目前，在游戏、机器人、面部识别软件、武器、语音识别、视觉识别、专家系统和搜索引擎等多样化行业中，对AI能力的需求很高。

顶尖人工智能技能

人工智能（AI）的跨学科领域整合了计算机科学、数学、工程学及相关学科。在AI内部，自然语言处理、图像识别、机器人技术和决策算法等各种应用展示了其多样化的用途。

一项关键技能是创建机器学习算法的能力，这涉及到从数据中学习以做出预测或判断。熟练掌握Python、R和MATLAB等编程语言，以及在TensorFlow和Keras等机器学习框架方面的经验，对于这方面至关重要。

自然语言处理（NLP）是开发与人类使用自然语言交互的AI系统的另一项重要技能。NLP涵盖了理解人类语言、处理和分析文本，以及生成既可信又自然的响应。熟练掌握Python、Java，并熟悉NLTK和spaCy等NLP工具，是掌握NLP的必要条件。

数据科学技能对于处理AI项目中的大型数据集不可或缺。这些技能包括数据提取、分析和可视化，需要了解Python、R和SQL等编程语言，以及Pandas和NumPy等工具的实践经验。

要创建和应用AI系统，需要广泛的技能组合，包括以下方面的专业知识：

1. 机器学习
2. 自然语言处理（NLP）
3. 数据科学
4. 深度学习
5. 计算
6. 机器人技术
7. 解决问题

AI领域的专业人士必须具备多种编程语言的熟练程度，并熟悉各种框架和开发工具。获得和磨练这些技能不仅能提供竞争优势，还能随着AI技术的不断发展而打开令人兴奋的职业机会。

1. 机器学习工程师

机器学习工程师是AI领域中最受追捧的职位之一，他们需要具备强大的软件技能，应用预测模型，并利用自然语言处理来处理海量数据集。熟练掌握软件开发方法论、敏捷实践，并全面理解现代软件开发工具，从Eclipse和IntelliJ等IDE到持续交付流水线的各个组件，都是至关重要的。通过我们的AI与机器学习训练营，开启您作为AI/ML专家的旅程。

根据Glassdoor的数据，该职位的平均工资为121,106美元。

优先资质：公司在招聘机器学习工程师时，通常偏好拥有计算机科学或数学硕士或博士学位，并具备Python、Java和Scala等现代编程语言的实践知识的候选人。强大的计算机编程能力、高级数学知识、熟悉云应用和语言、有效的沟通能力、分析能力以及机器学习认证，受到这些组织的的高度重视。

2. 机器人科学家

机器人科学家在各种任务的自动化中发挥着关键作用，确保机器人的无缝运行。他们的应用涵盖太空探索、医疗保健、安全和众多科学领域。主要职责包括设计能够根据人类指令执行任务的机械设备或机器人。熟练编写和操纵计算机程序、与其他专家协作以及开发原型，是在此职位上的必备技能。

根据Glassdoor的数据，该职位的平均工资为83,241美元。

优先资质：拥有机器人工程、机械工程、机电工程或电气工程学士学位是基本要求。公司寻求在高级数学、物理科学、生命科学、计算机科学、计算机辅助设计和绘图（CADD）、物理学、流体力学、材料科学等领域有专长，以及相关AI认证的专业人士。

3. 数据科学家

数据科学家利用机器学习和预测分析来收集、分析和解释海量数据集，从而揭示超越统计分析的见解。掌握Hadoop、Pig、Hive、Spark和MapReduce等大数据工具对于这些专家至关重要。他们擅长SQL、Python、Scala和Perl等编程语言，以及统计计算语言。

根据Glassdoor的数据，平均工资为117,345美元。

数据科学家通常受过高等教育，常常拥有硕士或博士学位，但计算机科学高级学位更受欢迎。关键技术技能包括SAS和R、Python编码、Hadoop、Amazon S3等云工具的专业知识，以及处理非结构化数据的能力。非技术技能，包括有效的沟通、分析思维、求知欲和商业头脑，在此职位上也至关重要。

4. 研究科学家

研究科学家在各种人工智能领域表现出色，涵盖机器学习、计算统计和应用数学。专业知识包括深度学习、图模型、强化学习、计算机视觉、自然语言处理和数据表示。

根据Glassdoor的数据，该职位的平均工资为83,490美元。

必备资质包括计算机科学或相关技术领域的硕士或博士学位，或同等的实践经验。优先技能包括并行计算、人工智能、机器学习、算法知识、分布式计算和基准测试。此外，对计算机体系结构有全面了解，以及出色的口头和书面沟通能力，对于在此领域寻求职业发展的人士来说，也是高度推荐的。

5. 商业智能开发人员

商业智能开发人员需求量大，他们专注于分析复杂数据以识别当前的业务和市场趋势，从而提高组织的盈利能力和效率。他们是技术和分析技能的大师，在沟通和解决问题方面表现出色。他们的职责包括为复杂、庞大且高度可访问的云平台设计、建模、构建和维护数据。

根据Glassdoor的数据，该职位的平均工资为90,430美元。

优先资质包括计算机科学、工程或相关领域的学士学位。或者，也倾向于结合证书和在职经验的候选人。对数据仓库设计、数据挖掘、BI技术、SQL查询、SQL Server Reporting Services (SSRS)、SQL Server Integration Services (SSIS) 有专业知识，以及知名的科学数据认证的候选人，受到高度青睐。

随着技术的不断创新，人工智能的出现将带动就业机会的扩大。Gartner专家预测，“AI创造的就业岗位将多于其消除的岗位。”然而，每个职位都需要教育和培训来满足行业需求。Indeed产品高级副总裁Raj Mukherjee强调，标准的技能要求包括计算机科学学位或编程能力。AI雇主最看重的技能包括Python、Java、C/C++等编程语言的熟练程度，以及在人工智能、机器学习或自然语言处理方面的经验。

6. AI产品经理

AI产品经理负责监督基于AI的产品和服务的开发、应用和管理，确保它们符合公司目标并满足客户需求。与包括软件开发人员、数据科学家和业务利益相关者在内的跨职能团队合作，对于成功至关重要。

根据Glassdoor的数据，该职位的平均工资为120,171美元。

必备资质：通常，AI产品经理拥有计算机科学、数据科学或工程学背景。虽然许多雇主偏好拥有硕士学位的候选人，但一些雇主也可能考虑拥有相关领域学士学位的候选人。熟练掌握软件开发、项目管理和AI技术是必不可少的。

7. AI顾问

专门为公司提供AI解决方案开发和实施建议的个人被称为AI顾问。该角色涉及与客户合作，了解他们的业务需求，并制定定制的AI解决方案来解决复杂的挑战。

根据Glassdoor的数据，该职位的平均工资为100,512美元。

必备资质：通常，AI顾问需要拥有计算机科学、数据科学或工程学等相关领域的学士或硕士学位。通常需要具备AI技术、软件开发、数据分析或咨询方面的经验。必备技能包括出色的沟通、领导和解决问题的能力，以及与不同团队合作和管理多项任务的能力。拥有AI技术认证也是额外的优势。

8. 机器人工程师

机器人工程师是机器人和机器人系统设计、开发和管理方面的专家。这些工程师专注于机器人技术，通常会进行市场调研，分析客户需求，设计和构建机器人系统，进行测试和故障排除，并不断提高系统性能。

根据Glassdoor的数据，该职位的平均工资为99,053美元。

必备资质：通常，有志成为机器人工程师的人需要拥有机械工程、电气工程或机器人学学士或硕士学位。通常需要具备机器人技术或相关领域（如机电一体化）的实践经验。机器人工程师应在计算、控制系统、机械设计和机器人设计方面表现出色。协作团队合作、强大的解决问题能力和有效的沟通技巧至关重要。一些公司可能偏好拥有机器人技术认证的候选人。

9. NLP工程师

NLP（自然语言处理）工程师专注于创建和实现公式和模型，使计算机能够理解、解释和生成人类语言。核心职责包括研究和应用NLP技术，开发和完善NLP模型，以及将NLP系统集成到软件程序中。

根据Glassdoor的数据，该职位的平均工资为117,534美元。

必备资质：通常，有志成为NLP工程师的人需要拥有计算机科学、数据科学或相关领域的学士或硕士学位。通常需要具备NLP或相关领域（如人工智能、机器学习或数据挖掘）的先验知识。NLP工程师应具备机器学习、统计分析以及NLP算法和模型的专业技术知识。与跨职能团队的有效协作，以及强大的解决问题和沟通能力至关重要。一些雇主可能会优先考虑拥有NLP或相关领域认证的候选人。

10. 研究助理

在人工智能研究领域，研究助理通常负责收集和分析数据，测试新颖的算法，并为开发利用AI的应用程序做出贡献。此外，研究助理可能还负责根据其研究发现，编制研究、学术论文和演示文稿的摘要。

根据Glassdoor的数据，该职位的平均工资为90,430美元。

必备资质：通常，在这个领域担任研究助理需要拥有计算机科学、人工智能或紧密相关领域的学士或硕士学位。除了熟练掌握数据分析、编程和研究方法之外，之前在AI或机器学习方面的研究经验也非常受重视。强大的技术技能，包括数据分析、研究方法以及Python或R等编程语言，是必不可少的。出色的口头和书面沟通能力，以及与跨职能团队协作的能力也至关重要。

11. 深度学习工程师

深度学习工程师负责开发和实现深度学习算法，以解决金融、医疗保健和自动驾驶汽车等不同行业的复杂挑战。他们专注于构建能够吸收海量信息的深度神经网络。

根据Glassdoor的数据，该职位的平均工资为137,474美元。

必备资质：通常，有志成为深度学习工程师的人需要拥有计算机科学、数据科学或相关领域的学士或硕士学位。此外，有价值的资质包括机器学习、编程、数据分析以及深度学习算法的开发和实施方面的实践经验。技术方面的熟练程度，包括TensorFlow或PyTorch等深度学习框架，Python或C++等编程语言的熟悉程度，以及云计算平台的专业知识是必不可少的。强大的解决问题能力和与跨职能团队有效协作的能力也是重要的属性。