在人工智能领域，以下几个岗位被认为是较好的选择：
- 算法工程师 ：
算法工程师是人工智能领域的核心岗位，负责设计和实现新的算法，以解决各种复杂的问题。他们通常需要有扎实的数学和计算机科学背景，并且需要具备良好的编程和问题解决能力。算法工程师在机器学习、人工智能、数据分析等领域有着广泛的应用。
- 机器学习工程师 ：
机器学习工程师开发和实施机器学习模型，从事软件工程和数据科学的交叉研究，创建算法，使机器能够从数据中学习并根据数据进行预测。随着越来越多的组织采用人工智能技术，对熟练的机器学习工程师的需求急剧上升。这一角色需要强大的编程技能、数学知识以及对业务和底层技术的了解。
- 数据科学家 ：
数据科学家使用各种数据分析工具和技术来解决复杂的问题，并从大量的数据中提取有用的信息。他们需要具备统计学、机器学习、数据可视化等方面的知识，并掌握数据挖掘和数据处理技术。数据科学家在各个行业中都有着广泛的应用，如金融、医疗、零售等。
- 计算机视觉工程师 ：
计算机视觉工程师专注于开发使计算机能够理解和解释视觉信息的算法和系统。这个领域在人工智能中非常重要，应用范围广泛，包括图像识别、视频分析、自动驾驶等。
- 自然语言处理工程师 ：
自然语言处理（NLP）工程师负责开发能够理解和生成人类语言的算法和系统。这个领域在人工智能中也非常热门，应用包括智能助手、聊天机器人、情感分析等。
- AI产品经理 ：
AI产品经理负责定义AI产品的需求，设计产品功能，协调开发团队和其他相关团队，推动产品的开发和上市。这个职位需要对AI技术有一定的了解，但更重要的是具备产品管理和项目管理的技能。
- 数据标注员 ：
数据标注是人工智能的基础工作之一，涉及到为机器学习模型提供训练数据。这个职位通常不需要太深的technical知识，适合初学者入门。
- AI训练师 ：
AI培训师是使用精选数据和反馈循环来培训AI系统的专家。他们与IT团队密切合作，完善AI模型，确保技术随着时间的推移不断发展和改进。
建议
选择哪个岗位最好，取决于个人的兴趣、技能背景以及职业发展目标。如果对算法设计和数学有浓厚的兴趣，算法工程师和数据科学家可能是理想的选择。如果喜欢开发和实施机器学习模型，机器学习工程师也是一个非常有前景的岗位。此外，随着人工智能技术的普及，数据标注员和AI训练师等基础岗位的需求也在不断增加，适合初学者入门。