人工智能领域的岗位主要分为技术研发、应用落地和数据服务三大类，涵盖算法设计、硬件开发、行业解决方案等方向，核心岗位包括机器学习工程师、AI产品经理、数据科学家等，既需要专业技术也需跨领域协作能力。

一、技术研发类岗位

1. 算法工程师：负责机器学习、深度学习模型的开发与优化，涉及图像识别（如OpenCV）、自然语言处理（如Transformer架构）等方向，需精通Python和框架（TensorFlow/PyTorch）。
2. 计算机视觉工程师：专注于图像/视频分析技术，应用于自动驾驶、医疗影像等领域，需掌握目标检测（YOLO）、3D重建等算法。
3. 机器人研发专家：设计工业机器人或智能服务机器人，涵盖控制系统开发、传感器集成等高精度技术。

二、应用落地类岗位

1. AI产品经理：规划AI产品功能与落地场景，需平衡技术可行性与用户需求，例如智能客服、推荐系统等。
2. 行业解决方案顾问：为医疗、金融等领域定制AI技术方案，如医疗影像诊断模型、金融风控系统。
3. 自动驾驶算法师：研发感知、决策模块，融合激光雷达与视觉数据实现路径规划。

三、数据服务与支撑岗位

1. 数据科学家：通过数据挖掘与建模支持AI训练，需掌握SQL、特征工程及统计分析工具。
2. 标注工程师：为算法提供高质量标注数据（如图像分割标注），直接影响模型精度。
3. AI运维工程师：保障AI系统稳定性，优化分布式计算资源（如GPU集群管理）。

总结：AI岗位多元化，技术岗需深耕算法与工程能力，应用岗强调行业理解，数据岗注重底层支持。职业选择可结合技术兴趣与行业趋势，持续学习新兴领域（如大模型优化、AI伦理治理）。