人工智能方向的岗位非常多样，涵盖了从基础研究到应用开发的广泛领域。以下是一些主要的人工智能岗位：
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人工智能开发工程师 ：负责设计和开发人工智能系统，编写机器学习算法，训练神经网络等。需要精通编程语言（如Python、C++等）和计算机科学背景。
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机器学习工程师 ：专注于设计和实现机器学习算法，以提高数据处理和分析的效率。需要精通数学和计算机科学知识，了解各种机器学习算法。
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自然语言处理工程师 ：处理和分析自然语言数据，使机器能够更好地理解和处理文本。涉及语音识别、机器翻译、语言分析、情感分析和问答系统等技术。
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数据科学家 ：处理和分析数据，从中发现有用的信息。需要掌握各种编程语言（如Python、R等）和统计等数学知识。
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机器视觉工程师 ：使用计算机算法来识别和分析图像和视频。
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人工智能研究员 ：开发新的人工智能算法和技术，并将这些算法和技术应用到实际问题中。通常需要深厚的学术背景和丰富的研究经验。
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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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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。
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人工智能目标检测工程师 ：负责基于图像数据的目标检测、聚类、识别、分割场景理解的算法开发。
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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，相关组件的运维工具系统的开发与建设，以及提供大数据与AI云产品客户支持。
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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。
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程序开发工程师 ：完成算法实现和项目的落地，整合各个功能模块。
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智能机器人研发工程师 ：研发方向包括机器人控制系统开发、高精度器件的设计研发等。
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AI伦理顾问 ：评估AI系统的道德影响，并提供建议以确保其负责任的使用。
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AI产品经理 ：管理AI产品的全生命周期，包括市场调研、产品设计、开发、测试和推广。
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AI解决方案顾问 ：为企业提供AI技术咨询和解决方案支持，帮助客户实现业务目标。
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自动驾驶算法师 ：负责自动驾驶技术的研发和应用，包括传感器数据处理、路径规划等。
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AI医疗研发工程师 ：将AI技术应用于医疗领域，如医学影像分析、疾病诊断等。
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数据工程师 ：专注于数据处理流程的建立和优化，如数据采集、存储和管理等。
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标注员 ：为机器学习模型提供高质量的标注数据，如图像、文本等。
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AI售前支持 ：为客户提供技术支持和产品介绍，协助销售团队达成销售目标。
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AI售后支持 ：负责产品的售后服务和维护工作，确保客户的满意度。
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AI销售代表 ：负责AI产品的销售和市场拓展工作。
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提示工程师 ：设计和优化提示技术，以提高AI模型的性能和用户体验。
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大模型算法工程师 ：负责研究、创新、开发和优化最先进的算法和模型。
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AIGC算法工程师 ：专注于生成式人工智能（Generative AI）算法的研发和应用。
这些岗位反映了人工智能领域的多样性和复杂性，从基础算法研究到实际应用开发，再到硬件和伦理问题的解决，每个岗位都有其独特的专业技能和知识要求。