- 人工智能工程师 ：负责设计、开发和维护AI系统，深入理解机器学习、深度学习等关键技术，并能够将其应用于实际项目中。
- 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，提高模型的准确性和性能。
- 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，了解AI技术的原理和应用场景，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，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，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AI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 ：分析、研究、开发AI相关算法和深度学习技术，并进行系统设计和优化。
- 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。
- 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。
- 人工智能运维工程师 ：负责大数据与AI产品的运营、运维产品研发，提供客户支持。
- 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，进行工业机器人系统集成。
- AI硬件专家 ：负责创建AI硬件，如GPU芯片的工业操作工作。
- 大模型算法工程师 ：开发大模型算法，推动AI技术的创新和应用。
- 智能系统架构师 ：设计智能系统的整体架构，确保系统的稳定性和可扩展性。
- AI硬件专家 ：负责创建AI硬件，如GPU芯片的工业操作工作。
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