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人工智能职业5大道路

人工智能的需求不断增长,导致人工智能的职业道路更加多样化。

人工智能以我们从未想象过的方式来定义今天的社会。人工智能使我们可以用我们的脸打开手机,问虚拟助手的问题,得到声音化的答案,把我们不喜欢的电子邮件过滤到垃圾邮件文件夹中,而不去处理它们。

然而,人工智能和机器学习的效果并不局限于使人们的生活更简单的能力。通过简化业务流程、改善客户体验和完成从未设想过的任务,这些计划的制定无疑会对几乎所有行业产生影响。

人工智能职业5大道路

根据招聘网站的情况,近年来,对人工智能能力的需求急剧增加,招聘职位的数量增加了119%。然而,求职者对人工智能职业的兴趣似乎已经趋于平稳。这意味着企业将在很长一段时间内争夺这些职位。

数据科学家

数据科学家负责收集和分析数据。数据科学家在前沿数学和统计学、高级分析、机器学习和人工智能方面都有基础。在一个组织中,数据科学家从信息海洋中提取有用的数据。在分析信息的过程中,他们做出推论,积累洞察力,并利用这些信息来支持业务。

近年来,对数据科学家的需求增加了35%。数据科学家需求的意外增长引发了众多公司和企业的人才短缺。然而,令人震惊的是,这些需求是明确的(例如,计算机科学学位、良好的编码经验),数据科学家的工作在整个就业市场上大致是有特点的,而且各种职责可以广泛变化。那些热衷于成为任何协会的数据科学家的人都需要在统计学、概率论、数学和算法方面的经验和背景作为基本的资历。

人工智能职业5大道路

机器学习工程师

他们通常负责为机器学习项目。机器学习工程师的工作是人工智能项目的核心,适合那些来自应用研究和数据科学基础的个人。尽管如此,作为一名人工智能软件工程师,并对不同的编程语言有深入的理解,这一点也很重要。

机器学习工程师同样应该能够应用预测模型,在处理庞大的数据集时利用自然语言处理。如果应聘者对敏捷开发实践有深刻的了解,并且熟悉诸如Eclipse和IntelliJ等领先的软件开发IDE工具,那么这将有助于招聘。

如果你考察主要的工作场所,你会发现许多招聘机构倾向于拥有计算机科学或数学硕士或博士学位的人。具有扎实数学能力的技术专家往往会被优先考虑。大多数招聘职位都希望应聘者是人工智能、深度学习和神经网络方面的专家,具有扎实的计算机编程技能、分析技能和云应用经验。

人工智能建筑师

人工智能架构师的工作与机器学习工程师和数据科学家的工作不同,尽管有这些不同的工作,公司还是希望招募人工智能架构师。人工智能架构师负责人工智能项目的总体需求。这项工作负责利用领先的人工智能技术框架来制作和维护架构。这项工作包括数据科学、解决方案专家和技术专家的部分工作。

人工智能架构师需要查看人工智能部署项目的10000英尺视图,以了解总体任务目标,了解将人工智能应用于这些目标的各种方法,并组织团队实现这些目标。此外,他们还需要了解人工智能如何在一家公司中使用,这需要对不同的人工智能模式、人工智能平台的能力和公司的数据状态有深刻的理解。基于这些先决条件,人工智能架构师并不是一个入门级的职位,而是一个需要长期参与该领域的职位。

人工智能职业5大道路

商业智能开发人员

人工智能领域的专业人员同样包含商务智能(BI)开发商。这项工作的基本目标是分析复杂的数据集,以识别业务和市场模式。商业智能开发人员通常负责在高度可访问的基于云的数据平台中构建、建模和维护复杂数据。

热衷于这项工作的人需要有扎实的技术和分析能力。申请人应该能够与非技术合作伙伴交谈,并表现出较强的批判性思维能力。

与其他人工智能职业完全不同,商业智能开发人员通常只需拥有工程学、计算机科学或相关领域的学士学位教育。然而,一个混合的实践理解和认证是非常需要的。这意味着完美的申请人将广泛参与数据仓库设计、数据挖掘、SQL查询、SQL Server Integration Services、SQL Server Reporting Services和BI技术。

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大数据工程师

作为大数据工程师和架构师在建立一个使业务框架能够相互交流和检查信息的环境方面起着至关重要的作用,大多数组织倾向于拥有数学、计算机科学或相关领域博士学位的专家。

与数据科学家不同,这项工作让人感觉越来越投入,大数据工程师经常被委托在Hadoop和Spark系统上设计、规划和构建大数据环境。此外,申请人还需要展示丰富的C、Java、Python和Scala编程经验。他们同样需要在数据挖掘、数据可视化和数据迁移方面拥有深入的信息和经验。

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