驾驭景观：人工智能世界中的工作

有没有想过如何驾驭快节奏的人工智能世界？ 作为一个新领域，人工智能领域的工作岗位正在迅速发展和倍增。 就像探险家在未知的土地上绘制地图一样，进入这个行业的专业人士不仅需要勇气，还需要技能。

感兴趣吗？ 将自己想象为机器学习工程师或数据科学家，以数学精度处理复杂数据，同时设计能够自行学习的智能系统。 或者想象一下处于自然语言处理的最前沿——教机器如何理解人类语言！

这不是幻想——这对许多人来说已经是现实。 如果您渴望加入他们，请留下来，因为我们将深入探讨从角色和职责、所需的基本资格、潜在的薪资期望等各个方面，甚至人工智能技术的进步如何塑造就业机会。

目录：

• 探索人工智能世界的就业前景
  • 对人工智能专业人员的需求
  • 人工智能领域的人才缺口
• 深入探讨人工智能行业的关键角色
  • 机器学习工程师
  • 数据科学家
• 人工智能工作所需的技能和资格
  • 人工智能专业人员的基本技能
  • AI 角色的教育要求
• 人工智能行业的薪资预期
  • 机器学习工程师薪资
  • 数据科学家薪资
  • 数据科学总监薪资
• 人工智能的进步对就业市场的影响
  • 自动化的作用
  • 进步带来新机遇
  • 不断变化的就业市场
• 人工智能世界的未来就业前景
  • 对机器学习工程师和数据科学家的需求不断增长
  • 塑造人工智能工作未来的趋势
• 与人工智能世界工作相关的常见问题解答
  • 人工智能中有哪些工作角色？
  • 薪资最高的人工智能工作是什么？
  • 我可以使用人工智能做什么？
  • 哪些工作最能证明人工智能？
• 结论

探索人工智能世界的就业前景

人工智能 (AI) 的世界既多样化又动态。 这是一个充满机遇的行业，各个行业对人工智能专业人士的需求不断增长，推动了这一行业的发展。 这种增长也没有放缓； 过去几年，该行业的就业岗位猛增了 32%。

对人工智能专业人员的需求

在当今的数字时代，从自动驾驶汽车到个性化在线购物体验的一切都由人工智能提供支持。 但是什么让这些进步成为可能呢？ 答案在于机器学习工程师和数据科学家，他们使用复杂的数据来创建我们每天与之交互的高度可访问的基于云的应用程序。

机器学习或自然语言处理的职业不仅仅涉及编程技能。 它还涉及对数学原理和统计分析的深刻理解——使这些角色既具有挑战性又富有回报。

人工智能领域的人才缺口

尽管该行业在全球范围内迅速扩张，但该领域仍严重缺乏技术人员。 根据世界经济论坛等消息来源的报告，许多空缺职位需要填补，因为目前没有足够的合格申请人。

这一差距为那些希望进入商业智能开发或专门从事大数据管理和神经网络技术开发等领域的软件工程的人提供了令人兴奋的机会。

机器人工程师、视觉工程师或智能开发人员等角色为探索和创新提供了广阔的空间——前提是你拥有编程语言的应用知识、解释复杂数据的能力和解决问题的能力等基本属性。

对于那些对人工智能感兴趣并热衷于处理大数据的人来说，可能性几乎是无限的。 毕竟，当谈到人工智能领域的工作时，天空确实是极限。

深入探讨人工智能行业的关键角色

其中两个关键职位是机器学习工程师和数据科学家。

机器学习工程师

机器学习工程师或 ML 工程师就像组织内的炼金术士一样运作。 他们使用编程语言将复杂的数据转换为黄金预测模型，企业可以利用该模型进行决策。

这些技术奇才需要具备神经网络以及与人工智能工具相关的其他方面的应用知识。 这涉及创建能够从收集的数据中学习并做出决策的算法——这种技能类似于教你的宠物技巧，但要复杂得多。

但这不仅仅取决于技术实力；还取决于技术实力。 这些专业人员还需要统计分析的数学技能——他们的角色与该领域的另一位明星球员有重叠：数据科学家。

数据科学家

数据科学家就像侦探一样，解开隐藏在大量原始信息（或者我们今天所说的大数据）深处的谜团。

他们的工作至关重要，因为他们通过执行复杂的分析来理清混乱的局面，帮助公司了解可以塑造业务战略的趋势和模式。

为了有效地完成这项工作，他们必须拥有软件开发方面的专业知识，尤其是在处理高度可访问的基于云的数据平台时——您会在这种平台上存储最近海滩度假时的无数照片。 然而，除了他们的编程技能之外，还有他们真正的超能力——提出正确问题并从数据中得出富有洞察力的结论的能力。

这些角色不仅能激发你的大脑，而且还能节省你的钱。 机器学习工程师的薪水通常超过 10 万美元，就像数据科学家的薪水一样。

人工智能工作所需的技能和资格

对于那些希望进入不断发展的人工智能世界的人来说，拥有必要的资格是必须的。 更深入地了解进入人工智能领域需要什么。

人工智能专业人员的基本技能

要开始从事人工智能工作，需要强大的编程技能。 您将使用 Python、R 或 Java 等语言——这些都是处理复杂数据集时的关键工具。

数据科学是另一个基石技能。 对统计分析方法的敏锐理解有助于破译各种数据中的模式。 大数据平台和云应用程序（例如高度可访问的基于云的数据平台）的工作知识在这里变得至关重要。

由于机器学习过程中使用的算法的复杂性，对数学的天生天赋也是有益的。 此外，神经网络方面的专业知识与该领域密切相关。

AI 角色的教育要求

人工智能领域的绝大多数角色都需要高等教育资格，例如学士学位或更高学位，具体取决于角色的复杂性。

例如，有抱负的机器学习工程师通常拥有与计算机科学相关的硕士学位或博士学位，以及专注于深度学习方法等特定领域的专业课程。

注意：商业智能开发人员等职位通常也需要直接使用业务分析软件和技术的经验。

然而有趣的是； 并非每个职位都需要正规教育。 一些雇主优先考虑现实世界的经验而不是学术成就，因此在决定哪条路线最适合您之前，始终值得考虑您的选择。

人工智能职业在快速发展的行业中提供了多样化的增长机会。 世界经济论坛预测，到 2025 年，人工智能和自动化创造的就业机会将比其消灭的就业机会多 1200 万个。这意味着那些拥有适当技能、资格和成功动力的人有大量机会。

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人工智能行业的薪资预期

如果你想进入人工智能领域，你很自然会问自己能得到什么样的报酬。 您会很高兴听到人工智能专业人员是各行业收入最高的工人之一。

机器学习工程师的平均年薪高达 11.2 万美元。 可是等等。 这还不是全部。 AI 领域的就业市场不仅涉及机器学习工程师，还涉及数据科学家，他们的平均年收入潜力约为 9.6 万美元。 LinkedIn Salary Insights 提供的数据科学家薪资在这方面为我们提供了更多证据。

这种高收入来自于这些技能的需求和稀有性，以及它们对企业收入增长的直接影响——尤其是那些处理大型复杂数据或基于云的应用程序的企业，他们使用统计分析和神经网络来摆脱混乱。

机器学习工程师薪资

根据 LinkedIn Salary Insights 的数据，机器学习工程师的薪资远高于六位数，考虑到他们在开发基于大数据分析的人工智能工具和产品方面的作用有多么重要，这对当今大多数公司来说是不可或缺的，这一点也不奇怪。

数据科学家薪资

我们之前提到过我们的朋友， “数据科学家” 。 这些人通过可访问的基于云的数据平台认真收集原始商业情报，然后他们就可以使用 Python 或 R 等复杂的编程语言进行处理； 从而通过提供基于数据的见解来帮助组织做出更明智的决策。

但这是问题所在。 要胜任这些职位，您需要的不仅仅是编程语言或商业智能的应用知识； 扎实的数学技能和对统计分析的理解同样重要，甚至更重要。

数据科学总监薪资

但等等，还有更多。 对于数据科学主管来说，这变得更加酷。

人工智能的进步对就业市场的影响

当我们正处于人工智能革命的边缘时，就业市场正在发生重大变化。 机器学习和自然语言处理的进步不仅改变了工作的完成方式，而且还创造了新的就业机会。

自动化的作用

这一转变背后的一个主要因素是自动化。 随着机器人接管重复性任务，专业人员开始更多地关注需要人类判断的复杂问题。 但我们要明确一件事——这并不意味着人类将完全被机器人取代。

自动化并没有完全消除工作岗位，而是创造了需要特定技能的新工作岗位。 由于人工智能技术的进步，设计和维护自动化系统的机器人工程师等职位的需求不断增加。

这一变化引发了对具有用于训练神经网络的深度学习技术专业知识的个人的需求不断增长——这是另一个受人工智能进步影响很大的领域。 美国劳工统计局报告称，这些职位的薪资远高于平均水平，并提供巨大的职业发展潜力。

进步带来新机遇

除了重塑现有角色之外，人工智能的进步还创造了全新的就业机会。 例如，考虑从不同来源收集复杂数据集的数据科学家； 他们在这里发挥着至关重要的作用。

LinkedIn 薪资数据显示，他们在理解大数据流方面做出的贡献使他们跻身当今薪酬最高的专业人士之列。

关于高度可访问的基于云的数据平台的工作知识使他们能够有效地剖析信息，从而帮助企业做出明智的决策——从而在组织内培养统计分析专家。

此外，随着从金融服务到医疗保健等各个领域的人工智能工具和产品的激增，对熟练掌握特定编程语言的软件工程师的需求不断增加。 这些专业人员构建和维护利用人工智能来改善运营和推动增长的系统。

不断变化的就业市场

显然，人工智能的进步正在改变工作场景，但它也揭示了一些关键问题。 比如，哪些技能将变得最有价值？

人工智能世界的未来就业前景

随着人工智能 (AI)、机器学习和自然语言处理的进步成为焦点，我们看到人工智能工作的需求激增。 这不仅仅涉及软件开发或数据科学等传统角色。 我们谈论的是新时代的职业，例如机器学习工程师、商业智能开发人员等等。

随着公司采用更复杂的数据平台并依靠统计分析来推动决策过程，他们需要具有扎实编程技能的专业人员来构建和维护这些系统。 然而，这不仅仅与技术技能有关。 了解企业如何运作的实用知识同样重要。

对机器学习工程师和数据科学家的需求不断增长

特别是，机器学习工程师的角色在当今的组织中越来越重要，因为他们能够使用模拟人类思维过程的神经网络。 该职位的平均年薪超过 112,000 美元（来源），提供经济奖励和智力刺激。

数据科学家最近也受到雇主越来越多的关注，因为他们帮助企业理解大量非结构化数据——将原始数据转化为可供组织内其他团队使用的可行见解。 他们独特的数学技能与特定行业的知识相结合，使他们成为无价的资产，平均年收入约为 9.6 万美元（来源）。

塑造人工智能工作未来的趋势

人工智能专业人士的未来看起来充满希望，工作灵活性是一个重要的吸引力。 你并不局限于朝九晚五的苦差事； 如果您更感兴趣，您可以从事自由职业、咨询甚至从事研究工作。

此外，当企业开始使用易于访问的云数据平台和人工智能工具来实现商业智能时，各个行业将出现更广泛的机会。

与人工智能世界工作相关的常见问题解答

人工智能中有哪些工作角色？

在人工智能世界中，您可以成为机器学习工程师、数据科学家、软件工程师、机器人工程师或商业智能开发人员。

薪资最高的人工智能工作是什么？

人工智能领域薪酬最高的工作往往是机器学习工程师和数据科学家。 他们每年的收入远远超过 10 万美元。

我可以使用人工智能做什么？

作为 ML 工程师，您可以为机器开发算法以从数据中学习。 作为数据科学家，您可以从复杂的数据集中获取见解。

哪些工作最能证明人工智能？

像作家或艺术家这样的创意职业不太可能被自动化取代，因为他们需要人性化和原创性。

结论

人工智能世界中的工作不仅适合梦想家，而且是真实、有形的机会。 需求量很大，这是一个广阔的领域，随时欢迎熟练的专业人士。

数据科学家收集和分析复杂的数据，创建高度可访问的基于云的平台。 机器学习工程师使用统计分析来创建独立学习的神经网络。

必要的技能包括精通编程语言、商业智能开发知识和强大的数学能力。 大多数职位至少需要学士学位或更高学位，这使得教育对于这个行业至关重要。

ML 工程师的平均年薪为 11.2 万美元，而数据科学家的年薪约为 9.6 万美元，颇具吸引力。

人工智能技术的快速进步创造了就业机会，但也要求我们不断适应。 但正如我们今天所看到的，这是一个值得踏上的激动人心的旅程！

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