AI技术的迅猛发展带来了大量新的工作岗位，涵盖了技术研发、应用开发、数据分析等多个方面。以下是关于AI相关工作岗位的详细信息。

AI相关岗位概览

研发岗位

• ​算法工程师：负责设计和优化AI算法，应用于图像处理、自然语言处理、语音识别等。
• ​机器学习工程师：专注于机器学习算法的开发，构建和训练模型，进行数据挖掘等。
• ​深度学习工程师：具备深度学习算法应用能力，处理复杂数据，解决模式识别和决策问题。
• ​自然语言处理（NLP）工程师：开发自然语言处理技术，如机器翻译、情感分析、智能客服等。
• ​计算机视觉工程师：研究和开发计算机视觉应用，如图像识别、目标检测等。
• ​智能机器人研发工程师：开发机器人控制系统，设计高精度器件。

应用岗位

• ​AI产品经理：负责AI产品的规划、设计和推广，确保产品质量和用户体验。
• ​AI解决方案顾问：为企业提供AI技术咨询和解决方案支持。
• ​自动驾驶算法师：研发自动驾驶技术，处理传感器数据，规划路径等。
• ​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。

数据岗位

• ​数据科学家：处理和分析大数据，为AI技术提供数据支持。
• ​数据工程师：建立和优化数据处理流程，如数据采集、存储和管理。
• ​标注员：为机器学习模型提供高质量的标注数据。

销售及服务岗位

• ​AI售前支持：提供技术支持和产品介绍，协助销售团队达成目标。
• ​AI售后支持：负责产品的售后服务和维护，确保客户满意度。
• ​AI销售代表：负责AI产品的销售和市场拓展。

AI岗位技能要求

编程语言

熟练掌握Python、Java、C++等编程语言，Python因其简单易学且拥有丰富的AI库（如TensorFlow和PyTorch）而被广泛认为是AI领域的首选语言。

数学与统计学基础

掌握统计学、微积分和线性代数等基本数学知识，这些在数据分析和模型构建中至关重要。

机器学习与深度学习

深入理解机器学习和深度学习的基本概念、流程、算法和模型，熟悉PyTorch和TensorFlow等框架的使用方法。

自然语言处理（NLP）

NLP技术是AI的重要分支，涉及将计算机科学、信息工程和语言学结合在一起，NLP技术在文本生成、情感分析和对话系统等方面有着广泛应用。

数据处理与预处理

处理和分析大型数据集是AI项目成功的关键，数据预处理包括清洗、转换和特征提取等步骤。大数据技术如Apache Spark、Hadoop。

AI岗位薪资水平

平均薪资

根据2025年Q1的数据，AI行业的整体涨薪率为2.2%，算法、深度学习等高端岗位仍具竞争力，但薪酬增幅已趋于稳定。

高薪岗位

人工智能行业薪酬最高的岗位依然是系统架构师、算法工程师、深度学习工程师，年薪中位数分别达到57.3万元、35.9万元和39.5万元。

薪资差异

北京、深圳的AI行业薪资仍领先全国，其中，北京AI从业者的平均年薪为31.5万元，深圳为30.9万元，上海、杭州紧随其后。

AI行业发展趋势

技术进步

2024年，AI技术在大模型创新、scaling law泛化、AGI探索等方面取得了显著进展，推动了AI技术的进一步发展和应用。

行业应用

AI技术正在加速与实体经济深度融合，特别是在制造、能源、医疗、交通等领域，推动生产力实现更大的变革性突破。

政策支持

中国政府不断优化人才政策，为海外归国人才创造更加友好的就业创业环境，推动人工智能产业的快速发展。

AI技术的发展为职场带来了广泛的新机遇。从技术研发到应用开发，再到数据分析和销售服务，AI相关岗位涵盖了多个领域。随着技术的不断进步和应用领域的拓展，AI相关岗位的需求将持续增长，薪资水平也相对较高。对于希望进入AI领域的人来说，掌握相关技能并不断提升自己是关键。

AI行业有哪些岗位？

AI行业是一个多元化且快速发展的领域，涵盖了从技术研发到应用实施、从产品设计到市场运营等多个方面。以下是一些主要的AI行业岗位：

核心研发岗位

1. ​机器学习工程师：负责开发和实施机器学习算法，解决各种问题，应用广泛，如金融、医疗保健、零售、制造业等。
2. ​自然语言处理工程师：负责开发和实施自然语言处理算法，如机器翻译、语音识别、对话系统等。
3. ​人工智能研究员：负责开发新的人工智能算法和技术，并应用到实际问题中，通常在科研机构、大学和高科技公司工作。
4. ​机器人工程师：负责开发和实施各种类型的机器人，包括工业机器人和服务机器人。
5. ​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。
6. ​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。
7. ​AI硬件专家：负责创建AI硬件（如GPU芯片）的工业操作工作。

软硬件开发岗位

1. ​数据工程师：确保数据的高效处理和存储，支持AI训练。
2. ​软件工程师：开发、部署和优化AI系统，让AI技术真正应用到产品中。
3. ​AI芯片设计师：设计和优化AI芯片，提升算力效率。

运维与支持岗位

1. ​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，以及提供客户支持。

教育与培训岗位

1. ​高校课程讲师：在高等教育机构中教授人工智能相关课程。
2. ​专业培训机构的讲师：在培训机构中提供人工智能相关的培训课程。

行业特定岗位

1. ​金融科技：如风险评估、智能投顾、反欺诈等。
2. ​医疗健康：如疾病诊断、药物研发、医疗机器人等。
3. ​智能制造：如自动化生产线、智能供应链管理、产品质量检测等。

兼职与基础岗位

1. ​AI数据标注兼职：音频、视频、图像信息采集与标注。
2. ​AI训练师：数据标注、模型训练与优化。

新兴岗位

1. ​数字生命管理员：给逝者造AI分身、帮阿尔茨海默患者重建记忆宫殿。
2. ​算法伦理审计师：阻止招聘AI歧视女性，拦截Deepfake假新闻。
3. ​元宇宙空间设计师：设计虚拟世界的建筑和场景。
4. ​人机协作教练：教人类使用AI工具，提升工作效率。
5. ​AI心理咨询师：治愈赛博焦虑等新兴病症。
6. ​机器维修诗人：给工厂机器人写工作日志，提升故障率。
7. ​深度伪造鉴黄师：通过像素级分析识破AI换脸，追踪用Stable Diffusion造黄谣的键盘侠。
8. ​智能场景架构师：用AI工具设计智能营销方案，帮助商家提升业绩。

AI行业有哪些知名公司？

AI行业涵盖了从基础层到应用层的多个领域，以下是一些知名公司：

国内公司

1. ​拓尔思（300229）​：

   • 领域：大数据与行业智能决策
   • 技术亮点：推出“智策”工业智能体集群，设备预测性维护准确率高达95%

2. ​云从科技（688327）​：

   • 领域：人机协同操作系统
   • 技术亮点：推出“云舟”多模态智能体平台，支持上千智能体并发协作

3. ​科大国创（300520）​：

   • 领域：行业软件与智能驾驶
   • 技术亮点：车路协同智能体系统接入DeepSeek-V3，实现毫秒级的路况预判

4. ​神思电子（300479）​：

   • 领域：身份识别与智慧政务
   • 技术亮点：“智政通”政务服务智能体集群实现个性化精准服务

5. ​东方国信（300166）​：

   • 领域：大数据与金融科技
   • 技术亮点：推出BONC-AGENT开发者平台，支持快速部署DeepSeek系列模型

6. ​润和软件（300339）​：

   • 领域：开源鸿蒙与AIoT
   • 技术亮点：推出HiHope智能体中间件，构建全球首个OpenHarmony智能体开发社区

7. ​佳都科技（600728）​：

   • 领域：智慧交通与数字孪生
   • 技术亮点：地铁运维智能体集群实现“预测-决策-执行”的全闭环管理

8. ​创业慧康（300451）​：

   • 领域：医疗信息化
   • 技术亮点：推出“医策”临床辅助决策智能体

9. ​科大讯飞：

   • 领域：智能语音技术
   • 技术亮点：推出星火智能体平台，广泛应用于智能家居、智能客服等领域

10. ​寒武纪（688256）​：

    • 领域：AI芯片
    • 技术亮点：全球首个成功流片并拥有成熟产品的AI芯片公司

国外公司

1. ​OpenAI：

   • 领域：自然语言处理
   • 技术亮点：推出GPT系列语言模型，如GPT-3、GPT-4等

2. ​微软：

   • 领域：云计算与自然语言处理
   • 技术亮点：拥有Windows系统自带的数字助理Cortana，深入研究云计算和自然语言处理

3. ​谷歌：

   • 领域：计算机视觉与自然语言处理
   • 技术亮点：在计算机视觉、自然语言处理等技术方面处于领先地位

4. ​亚马逊：

   • 领域：云计算与AI服务
   • 技术亮点：提供语音识别软件Polly以及图像识别服务Rekognition等

5. ​英伟达（NVDA）​：

   • 领域：AI计算
   • 技术亮点：在GPU市场占据主导地位，广泛应用于数据中心、游戏、自动驾驶等领域

6. ​商汤科技：

   • 领域：计算机视觉与深度学习
   • 技术亮点：在安防、自动驾驶等多个领域有广泛应用和布局

7. ​字节跳动：

   • 领域：个性化推荐与AI应用
   • 技术亮点：拥有豆包大模型等先进技术，广泛应用于信息推荐等领域

8. ​华为：

   • 领域：AI芯片与基础框架
   • 技术亮点：昇腾AI芯片和开源框架MindSpore正加速国产化替代

AI行业有哪些热门技术？

AI行业目前的热门技术主要包括以下几个方面：

1. ​多模态AI技术：

   • 多模态AI技术是指AI系统能够同时处理并融合多种数据源（如图像、文字、语音、视频等）的能力。这种技术将使AI更加全能，能够在更复杂的场景中进行决策，提供更为准确和全面的服务。例如，在自动驾驶领域，AI可以同时理解语音和图像信息，从而做出更准确的驾驶决策。

2. ​轻量化AI模型：

   • 随着AI技术的普及，企业和个人用户对于低成本、高效率的AI解决方案的需求日益增长。轻量化AI模型，如小型大模型（LoRA、量化模型）等，能够在普通PC和手机上运行，降低了AI应用的门槛。开发者可以定制小型AI助手，如企业客服AI、个性化写作等，以满足不同场景下的需求。

3. ​强化学习与自主学习：

   • 强化学习是一种通过不断试错和环境反馈优化策略的方法，它在游戏、机器人操作、自动驾驶等领域取得了显著成果。未来，强化学习将与自主学习相结合，使AI系统能够在没有人工干预的情况下自主学习和优化。这种技术突破将提升AI的决策能力，使其更加智能和灵活。

4. ​边缘计算与分布式AI：

   • 边缘计算是指将数据处理能力从云端转移到设备端，实现实时决策和降低延迟的技术。随着5G和物联网技术的进步，边缘计算将成为AI的一个关键趋势。边缘AI能够在设备端进行数据处理和决策，提高数据处理效率，并保护用户隐私。

5. ​自然语言处理与生成：

   • 自然语言处理（NLP）技术将使AI更加深入地理解语境、情感和意图。通过对上下文语义和情感分析的深度学习，AI将能够与人类进行更加自然、流畅的对话。

6. ​AI Agent：

   • AI Agent是指大模型组合其他技术后，成为能够感知环境、做出决策并执行行动的智能体。与传统的AI模型相比，Agent拥有更强的自主性和适应性，能够独立完成复杂的任务。AI Agent的应用正在从专业领域向更多行业拓展，成为各行业的标准工具。

7. ​大模型技术：

   • 大语言模型通过强化学习和知识蒸馏技术优化推理效率，国产大模型以“开源+低成本”策略打破西方闭源模型垄断，推动全球AI治理话语权重构。同时，多模态大模型进入白热化竞争阶段，支持原生图像/音频生成与工具调用，推动感知与认知能力的全面升级。

8. ​生成式AI（AIGC）​：

   • 生成式AI在内容创作领域的应用正在迅速扩展，影视、游戏、网文等领域广泛应用AIGC工具。影视行业借助AI完成剧本创作、特效制作；游戏行业通过动态生成剧情提升玩家沉浸感。

9. ​量子计算与AI的融合：

   • 量子计算与AI的融合成为新方向，IBM计划推出千比特级量子芯片，蛋白质折叠预测速度有望提升万倍，为药物研发与气候模拟开辟新路径。

10. ​端侧AI与硬件生态重构：

    • 手机成为AI核心载体，未来手机生态将从“应用商店+APP”转向“Agent Store+Agent”模式。具身智能与人形机器人量产，AI与物理世界的交互能力显著提升，加速服务机器人商业化落地。