- 人工智能工程师 ：负责设计、开发和维护AI系统，需要深入理解机器学习、深度学习等关键技术。
- 机器学习工程师 ：专注于构建、训练和优化机器学习模型，掌握各种算法和工具，处理和分析大量数据。
- 数据科学家 ：运用统计学、机器学习等方法，从海量数据中提取有价值的信息和洞见，通常需要具备编程能力。
- 自然语言处理（NLP）工程师 ：研究和开发自然语言处理技术，使计算机能够理解和生成人类语言，涉及文本挖掘、情感分析、机器翻译等领域。
- 计算机视觉工程师 ：开发和优化计算机视觉算法，使计算机能够识别和分析图像和视频，应用于自动驾驶、安防监控等领域。
- AI产品经理 ：将AI技术转化为实际产品，需要了解AI技术的原理和应用场景，同时具备项目管理、市场营销等能力。
- AI架构师 ：设计AI系统的整体架构，确保系统的稳定性和可扩展性，需要具备深厚的技术功底和创新能力。
- 人机交互（HCI）设计师 ：设计人与AI系统之间的交互界面和方式，以提升用户体验。
- 人工智能数据标注工程师 ：负责数据标注分类、流程、质量检验、管理和应用等工作。
- 人工智能应用工程师 ：负责人工智能应用产品的开发和测试、数据处理、系统运维、产品营销、技术支持等工作。
- 人工智能工程技术人员 ：负责人工智能相关算法、深度学习等多种技术的分析、研究、开发，并对AI系统进行设计、优化、运维、管理和应用等工作。
- AI技术支持工程师 ：负责强化学习、模仿学习等前沿算法的应用落地研究，配合算法工程师开展AI对抗训练研发工作。
- 人工智能运维工程师 ：负责大数据与AI产品相关运营、运维产品研发，相关组件的运维工具系统的开发与建设，提供大数据与AI云产品客户支持。
- 算法工程师 ：进行人工智能相关前沿算法的研究，包括机器学习、知识应用、智能决策等技术的应用。
- 程序开发工程师 ：完成算法实现和项目落地，整合各个功能模块。
- 智能机器人研发工程师 ：研发机器人控制系统和高精度器件，从事机器人系统集成方向的工作。
- AI硬件专家 ：负责创建AI硬件（如GPU芯片）的工业操作工作。
- AI伦理顾问与合规专员 ：确保AI技术的使用符合伦理标准和法律法规，帮助企业评估潜在风险，制定伦理准则。
- 多模态AI设计师与开发者 ：设计和开发能够处理文本、图像和音频等多种数据类型的AI系统。
- 自动驾驶汽车工程师 ：研发、测试和部署自动驾驶技术，确保车辆在复杂环境中安全、高效地行驶。
- AI代理系统管理员 ：管理和维护能够自主完成多项任务的人工智能代理。
本文《与人工智能相关的岗位》系辅导客考试网原创，未经许可，禁止转载！合作方转载必需注明出处：https://www.fudaoke.com/exam/132550.html