在人工智能（AI）技术快速发展的背景下，一些职业因其技术刚需、薪资涨幅快、行业渗透性强等特点，成为最具潜力的方向。以下是三个在AI时代必将大火的职业。

AI算法工程师/机器学习工程师

技术核心

AI算法工程师和机器学习工程师是AI技术的核心研发岗位，负责构建和优化算法模型，需掌握深度学习、强化学习等算法原理，并具备扎实的数学与编程能力。
这些工程师在推动AI技术进步和应用方面发挥着关键作用，尤其是在自动驾驶、金融风控、医疗影像分析等领域。随着AI技术的不断深入，对这些人才的需求将持续增加。

薪资水平

大厂应届生起薪普遍在40万-50万，经验丰富者可达200万+。AI算法工程师和机器学习工程师的薪资水平在行业中处于领先地位，反映了其技术难度和市场需求。具备丰富经验和专业技能的工程师在市场上更具竞争力。

行业应用

这些岗位的需求覆盖自动驾驶、金融风控、医疗影像分析等多个领域。AI技术的广泛应用使得这些工程师能够在不同行业中找到工作机会，增加了职业发展的多样性和稳定性。

数据科学家

数据驱动决策

数据科学家通过分析海量数据驱动决策，被称为“数据时代的黄金矿工”。在金融、电商、医疗等领域，数据科学家的需求旺盛，资深从业者年薪可超百万。
数据科学家在帮助企业优化运营、预测市场趋势和降低风险方面发挥着重要作用。随着数据量的不断增加，对数据科学家的需求将继续增长。

技能要求

数据科学家需要掌握统计学、SQL/Python/R语言、数据可视化工具（如Tableau）。这些技能使数据科学家能够有效地处理和分析数据，提取有价值的信息，并将其转化为可操作的洞察。掌握这些技能的数据科学家在市场上更具竞争力。

行业需求

金融、电商、医疗等领域对数据科学家的需求旺盛。这些行业高度依赖数据分析来优化业务流程和提升竞争力，因此对数据科学家的需求将持续增加。

大模型应用工程师

大模型优化与部署

随着ChatGPT等大模型爆发，大模型应用工程师负责优化和部署大模型，使其适配具体业务场景。这些工程师在开发智能客服、行业知识库、自动化代码生成工具等方面发挥着关键作用。
大模型技术的应用正在渗透到各个行业，对大模型应用工程师的需求也在不断增加。具备相关技能和经验的大模型应用工程师在市场上备受欢迎。

薪资水平

应届生起薪约40万，企业急需能将大模型与业务结合的人才。大模型应用工程师的薪资水**映了其技术难度和市场需求。随着大模型技术的普及，对这些人才的需求将继续增加。

行业应用

开发智能客服、行业知识库、自动化代码生成工具等。大模型技术的应用正在推动各行业的智能化转型，对大模型应用工程师的需求也在不断增加。具备相关技能和经验的大模型应用工程师在市场上更具竞争力。

在AI时代，AI算法工程师/机器学习工程师、数据科学家和大模型应用工程师这三个职业因其技术刚需、薪资涨幅快、行业渗透性强等特点，成为最具潜力的方向。随着AI技术的不断发展，对这些人才的需求将继续增加，掌握相关技能和经验的人将在职场中占据优势。

AI时代哪些职业会被AI取代？

随着人工智能技术的快速发展，一些职业由于其重复性、规则明确或低技能的特点，面临较高的被AI取代的风险。以下是一些可能被AI取代的职业类型：

1. ​重复性劳动岗位：

   • ​制造业流水线工人：机器人可以高效完成机械性操作，许多工厂已实现全自动化生产线。
   • ​快递行业配送员：无人机和自动驾驶车辆正在逐步取代人力配送。

2. ​数据处理与分析领域：

   • ​数据录入员：AI可以快速高效地处理数据，且准确率更高。
   • ​财务报表分析师：先进软件能够快速处理财务数据并生成报告。

3. ​客服与销售行业：

   • ​客服代表：聊天机器人可以24小时在线解答客户问题，优化用户体验。
   • ​销售代表：电商平台利用算法推荐商品，比传统销售人员更懂消费者需求。

4. ​医疗领域：

   • ​放射科医生：AI系统如Watson能够通过学习医学影像实现高效准确的诊断，未来可能只需少数专家审核AI诊断结果。

5. ​法律行业：

   • ​初级法律文书撰写：AI在法律合同审查和基础文书工作方面的准确率已超过人类专家。

6. ​创意产业：

   • ​基础平面设计、插画：AI工具如MidJourney可以快速生成图像，冲击低端设计需求。
   • ​基础内容创作：生成式AI能够高效产出模板化文本，如新闻稿和营销文案。

7. ​低技能服务岗位：

   • ​收银员、快餐员工：自助支付系统和自动化餐饮设备已开始普及。
   • ​基础翻译员：机器翻译的精准度越来越高，简单的文本翻译工作不再需要大量人工。

AI时代哪些职业会变得更受欢迎？

随着人工智能技术的快速发展，AI时代将催生许多新的职业机会，并改变现有职业的结构。以下是一些在AI时代变得更受欢迎的职业：

AI技术开发与维护类岗位

1. ​AI算法工程师：负责开发和优化机器学习、深度学习模型，需求旺盛。
2. ​AI系统架构师：设计高并发、高稳定性的AI系统，掌握云计算与分布式计算技术。
3. ​机器学习运维工程师（MLOps）​：负责模型部署、监控及持续迭代，熟悉DevOps流程。
4. ​数据科学家：通过数据清洗、分析为模型提供训练支持，跨行业需求旺盛。

AI与行业融合的交叉型岗位

1. ​AI医疗顾问：结合医学知识与AI技术优化诊断流程。
2. ​AI金融分析师：利用机器学习进行量化交易、风险评估。
3. ​智能制造专家：在制造业中应用AI优化生产流程。
4. ​农业AI工程师：开发智能监测系统管理作物生长、病虫害预测。

AI伦理与治理类岗位

1. ​AI伦理专家：制定技术应用的道德准则，评估AI的社会影响。
2. ​AI合规官：确保企业AI项目符合数据隐私法规。
3. ​AI审计师：审查算法公平性、透明度，防范歧视性风险。

AI内容创作与创意类岗位

1. ​AI内容生成师：使用AI工具创作图文、视频内容。
2. ​虚拟数字人设计师：开发3D虚拟主播、元宇宙角色。
3. ​AI创意总监：将AI技术与艺术结合，探索新形态。

AI教育与职业辅助类岗位

1. ​AI教师：覆盖语言培训、编程教学等场景，尤其在农村教育资源补充方面潜力巨大。
2. ​AI职业规划师：帮助个人根据AI技术的发展趋势进行职业规划。

AI硬件创新类岗位

1. ​AI硬件运维师：维护边缘计算设备与机器人集群。
2. ​AI硬件开发工程师：开发AI眼镜、智能耳机等设备。

AI时代有哪些新兴职业？

AI时代的新兴职业涵盖了多个领域，从技术研发到伦理治理，从内容创作到行业赋能，以下是一些主要的新兴职业：

1. ​AI技术开发与维护类岗位

   • ​AI算法工程师：负责机器学习、深度学习模型的开发与优化。
   • ​AI系统架构师：设计高并发、高稳定性的AI系统。
   • ​机器学习运维工程师（MLOps）​：负责模型部署、监控及持续迭代。
   • ​数据科学家：通过数据清洗、分析为模型提供训练支持。

2. ​AI与行业融合的交叉型岗位

   • ​AI医疗顾问：结合医学知识与AI技术优化诊断流程。
   • ​AI金融分析师：利用机器学习进行量化交易、风险评估。
   • ​智能制造专家：在制造业中应用AI优化生产流程。
   • ​农业AI工程师：开发智能监测系统管理作物生长、病虫害预测。

3. ​AI伦理与治理类岗位

   • ​AI伦理专家：制定技术应用的道德准则，评估AI的社会影响。
   • ​AI合规官：确保企业AI项目符合数据隐私法规。
   • ​AI审计师：审查算法公平性、透明度，防范歧视性风险。

4. ​AI内容创作与创意类岗位

   • ​AI内容生成师：使用AI工具创作图文、视频内容。
   • ​虚拟数字人设计师：开发3D虚拟主播、元宇宙角色。
   • ​AI创意总监：将AI技术与艺术结合，探索交互艺术、智能装置等新形态。

5. ​AI教育与职业辅助类岗位

   • ​AI训练师：通过对数据的收集、整理与标注，以优化AI模型并提升其识别精度。
   • ​全媒体运营师：利用AI工具生成内容，并通过算法推荐实现精准营销。

6. ​AI工具操作与优化类岗位

   • ​数据标注员：标注图像、文本或语音数据，优化AI模型性能。
   • ​Prompt工程师：设计优化AI模型的输入指令，提升生成内容质量。
   • ​AI客服专员：管理智能客服系统，处理复杂问题转接及话术优化。