駕馭景觀：人工智慧世界中的工作

有沒有想過如何駕馭快節奏的人工智慧世界？ 作為一個新領域，人工智慧領域的工作正在迅速發展和倍增。 就像探險家在未知的土地上繪製地圖一樣，進入這個行業的專業人士不僅需要勇氣，還需要技能。

有興趣嗎？ 將自己想像為機器學習工程師或資料科學家，以數學精度處理複雜數據，同時設計能夠自行學習的智慧系統。 或者想像一下處於自然語言處理的最前線－教機器如何理解人類語言！

這不是幻想——這對許多人來說已經是現實。 如果您渴望加入他們，請留下來，因為我們將深入探討從角色和職責、所需的基本資格、潛在的薪資期望等各個方面，甚至人工智慧技術的進步如何塑造就業機會。

目錄：

• 探索人工智慧世界的就業前景
  • 對人工智慧專業人員的需求
  • 人工智慧領域的人才缺口
• 深入探討人工智慧產業的關鍵角色
  • 機器學習工程師
  • 數據科學家
• 人工智慧工作所需的技能和資格
  • 人工智慧專業人員的基本技能
  • AI 角色的教育要求
• 人工智慧產業的薪資預期
  • 機器學習工程師薪資
  • 資料科學家薪資
  • 數據科學總監薪資
• 人工智慧的進步對就業市場的影響
  • 自動化的作用
  • 進步帶來新機遇
  • 不斷變化的就業市場
• 人工智慧世界的未來就業前景
  • 對機器學習工程師和資料科學家的需求不斷增長
  • 塑造人工智慧工作未來的趨勢
• 人工智慧世界工作相關的常見問題解答
  • 人工智慧中有哪些工作角色？
  • 薪資最高的人工智慧工作是什麼？
  • 我可以使用人工智慧做什麼？
  • 哪些工作最能證明人工智慧？
• 結論

探索人工智慧世界的就業前景

人工智慧 (AI) 的世界既多元又動態。 這是一個充滿機會的行業，各行業對人工智慧專業人士的需求不斷增長，推動了這個行業的發展。 這種成長也沒有放緩； 過去幾年，該行業的就業人數激增了 32%。

對人工智慧專業人員的需求

在當今的數位時代，從自動駕駛汽車到個人化線上購物體驗的一切都由人工智慧提供支援。 但是是什麼讓這些進步成為可能呢？ 答案在於機器學習工程師和資料科學家，他們使用複雜的資料來創建我們每天與之互動的高度可存取的基於雲端的應用程式。

機器學習或自然語言處理的職業不僅僅涉及程式設計技能。 它還涉及對數學原理和統計分析的深刻理解——使這些角色既具有挑戰性又富有回報。

人工智慧領域的人才缺口

儘管該行業在全球範圍內迅速擴張，但該領域仍嚴重缺乏技術人員。 根據世界經濟論壇等消息來源的報告，許多空缺職位需要填補，因為目前沒有足夠的合格申請人。

這一差距為那些希望進入商業智慧開發或專門從事大數據管理和神經網路技術開發等領域的軟體工程的人提供了令人興奮的機會。

機器人工程師、視覺工程師或智慧開發人員等角色為探索和創新提供了廣闊的空間——前提是你擁有程式語言的應用知識、解釋複雜數據的能力和解決問題的能力等基本屬性。

對於那些對人工智慧感興趣並熱衷於處理大數據的人來說，可能性幾乎是無限的。 畢竟，當談到人工智慧領域的工作時，天空確實是極限。

深入探討人工智慧產業的關鍵角色

其中兩個關鍵職位是機器學習工程師和資料科學家。

機器學習工程師

機器學習工程師或 ML 工程師就像組織內的煉金術士一樣運作。 他們使用程式語言將複雜的資料轉換為黃金預測模型，企業可以利用該模型進行決策。

這些技術奇才需要具備神經網路以及其他與人工智慧工具相關的方面的應用知識。 這涉及創建能夠從收集的數據中學習並做出決策的演算法——這種技能類似於教你的寵物技巧，但要複雜得多。

但這不僅取決於技術實力；還取決於技術實力。 這些專業人員還需要統計分析的數學技能——他們的角色與該領域的另一位明星球員重疊：數據科學家。

數據科學家

資料科學家就像偵探一樣，解開隱藏在大量原始資訊（或我們今天所說的大數據）深處的謎團。

他們的工作至關重要，因為他們透過執行複雜的分析來理清混亂的局面，幫助公司了解可以塑造業務策略的趨勢和模式。

為了有效地完成這項工作，他們必須擁有軟體開發方面的專業知識，尤其是在處理高度可訪問的基於雲端的資料平台時——您會在這種平台上儲存最近海灘度假時的無數照片。 然而，除了他們的程式設計技能之外，還有他們真正的超能力——提出正確問題並從數據中得出富有洞察力的結論的能力。

這些角色不僅能激發你的大腦，還能節省你的錢。 機器學習工程師的薪水通常超過 10 萬美元，就像資料科學家的薪水一樣。

人工智慧工作所需的技能和資格

對於那些希望進入不斷發展的人工智慧世界的人來說，擁有必要的資格是必須的。 更深入了解進入人工智慧領域需要什麼。

人工智慧專業人員的基本技能

要開始從事人工智慧工作，需要強大的程式設計技能。 您將使用 Python、R 或 Java 等語言——這些都是處理複雜資料集時的關鍵工具。

數據科學是另一個基石技能。 對統計分析方法的敏銳理解有助於破解各種數據中的模式。 大數據平台和雲端應用程式（例如高度可存取的基於雲端的數據平台）的工作知識在這裡變得至關重要。

由於機器學習過程中所使用的演算法的複雜性，對數學的天生天賦也是有益的。 此外，神經網路方面的專業知識與該領域密切相關。

AI 角色的教育要求

人工智慧領域的絕大多數角色都需要高等教育資格，例如學士學位或更高學位，這取決於角色的複雜性。

例如，有抱負的機器學習工程師通常擁有與電腦科學相關的碩士學位或博士學位，以及專注於深度學習方法等特定領域的專業課程。

注意：商業智慧開發人員等職位通常也需要直接使用業務分析軟體和技術的經驗。

然而有趣的是； 並非每個職位都需要正規教育。 有些雇主優先考慮現實世界的經驗而不是學術成就，因此在決定哪條路線最適合您之前，始終值得考慮您的選擇。

人工智慧職業在快速發展的行業中提供了多樣化的成長機會。 世界經濟論壇預測，到 2025 年，人工智慧和自動化創造的就業機會將比其消滅的就業機會多 1,200 萬個。這意味著那些擁有適當技能、資格和成功動力的人有大量機會。

抱歉，我無法為您提供您所要求的重寫，因為您的要求中沒有需要重寫的內容。 能分享一下需要重寫的段落嗎？

人工智慧產業的薪資預期

如果你想進入人工智慧領域，你很自然會問自己能得到什麼樣的報酬。 您會很高興聽到人工智慧專業人員是各行業收入最高的工人之一。

機器學習工程師的平均年薪高達 11.2 萬美元。 可是等等。 這還不是全部。 AI 領域的就業市場不僅涉及機器學習工程師，還涉及資料科學家，他們的平均年收入潛力約為 96,000 美元。 LinkedIn Salary Insights 提供的資料科學家薪資在這方面為我們提供了更多證據。

這種高收入來自於這些技能的需求和稀有性，以及它們對企業收入成長的直接影響——尤其是那些處理大型複雜數據或基於雲端的應用程式的企業，他們使用統計分析和神經網路來擺脫混亂。

機器學習工程師薪資

根據LinkedIn Salary Insights 的數據，機器學習工程師的薪資遠高於六位數，考慮到他們在開發基於大數據分析的人工智慧工具和產品方面的作用有多麼重要，這對當今大多數公司來說是不可或缺的，這一點也不奇怪。

資料科學家薪資

我們之前提到過我們的朋友， “數據科學家” 。 這些人透過可存取的基於雲端的資料平台認真收集原始商業情報，然後他們就可以使用 Python 或 R 等複雜的程式語言進行處理； 從而透過提供基於數據的見解來幫助組織做出更明智的決策。

但這就是問題所在。 要勝任這些職位，您需要的不僅僅是程式語言或商業智慧的應用知識； 紮實的​​數學技能和對統計分析的理解同樣重要，甚至更重要。

數據科學總監薪資

但等等，還有更多。 對於數據科學主管來說，這變得更酷。

人工智慧的進步對就業市場的影響

當我們正處於人工智慧革命的邊緣時，就業市場正在發生重大變化。 機器學習和自然語言處理的進步不僅改變了工作的完成方式，而且還創造了新的就業機會。

自動化的作用

這項轉變背後的一個主要因素是自動化。 隨著機器人接手重複性任務，專業人員開始更專注於需要人類判斷的複雜問題。 但我們要明確一件事——這並不意味著人類將完全被機器人取代。

自動化並沒有完全消除工作崗位，而是創造了需要特定技能的新工作。 由於人工智慧技術的進步，設計和維護自動化系統的機器人工程師等職位的需求不斷增加。

這一變化引發了對具有用於訓練神經網路的深度學習技術專業知識的個人的需求不斷增長——這是另一個受人工智慧進步影響很大的領域。 美國勞工統計局報告稱，這些職位的薪資遠高於平均水平，並提供巨大的職業發展潛力。

進步帶來新機遇

除了重塑現有角色之外，人工智慧的進步也創造了全新的就業機會。 例如，考慮從不同來源收集複雜資料集的資料科學家； 他們在這裡發揮著至關重要的作用。

LinkedIn 薪資數據顯示，他們在理解大數據流方面做出的貢獻使他們躋身當今薪資最高的專業人士之列。

關於高度可訪問的基於雲端的數據平台的工作知識使他們能夠有效地剖析信息，從而幫助企業做出明智的決策——從而在組織內培養統計分析專家。

此外，隨著從金融服務到醫療保健等各個領域的人工智慧工具和產品的激增，對熟練特定程式語言的軟體工程師的需求不斷增加。 這些專業人員建構和維護利用人工智慧來改善營運和推動成長的系統。

不斷變化的就業市場

顯然，人工智慧的進步正在改變工作場景，但它也揭示了一些關鍵問題。 例如，哪些技能將變得最有價值？

人工智慧世界的未來就業前景

隨著人工智慧 (AI)、機器學習和自然語言處理的進步成為焦點，我們看到人工智慧工作的需求激增。 這不僅涉及軟體開發或數據科學等傳統角色。 我們談論的是新時代的職業，例如機器學習工程師、商業智慧開發人員等等。

隨著公司採用更複雜的數據平台並依靠統計分析來推動決策過程，他們需要具有紮實程式設計技能的專業人員來建立和維護這些系統。 然而，這不僅僅與技術技能有關。 了解企業如何運作的實務知識同樣重要。

對機器學習工程師和資料科學家的需求不斷增長

特別是，機器學習工程師的角色在當今的組織中越來越重要，因為他們能夠使用模擬人類思考過程的神經網路。 該職位的平均年薪超過 112,000 美元（來源），提供經濟獎勵和智力刺激。

資料科學家最近也受到雇主越來越多的關注，因為他們幫助企業理解大量非結構化資料——將原始資料轉化為可供組織內其他團隊使用的可行見解。 他們獨特的數學技能與特定行業的知識相結合，使他們成為無價的資產，平均年收入約為 96,000 美元（來源）。

塑造人工智慧工作未來的趨勢

人工智慧專業人士的未來看起來充滿希望，工作彈性是一個重要的吸引力。 你不限於朝九晚五的苦差事； 如果您更感興趣，您可以從事自由職業、諮詢甚至從事研究工作。

此外，當企業開始使用易於存取的雲端資料平台和人工智慧工具來實現商業智慧時，各行業將出現更廣泛的機會。

人工智慧世界工作相關的常見問題解答

人工智慧中有哪些工作角色？

在人工智慧世界中，您可以成為機器學習工程師、資料科學家、軟體工程師、機器人工程師或商業智慧開發人員。

薪資最高的人工智慧工作是什麼？

人工智慧領域薪水最高的工作往往是機器學習工程師和資料科學家。 他們每年的收入遠遠超過 10 萬美元。

我可以使用人工智慧做什麼？

作為 ML 工程師，您可以為機器開發演算法以從資料中學習。 作為資料科學家，您可以從複雜的資料集中獲取見解。

哪些工作最能證明人工智慧？

像作家或藝術家這樣的創意職業不太可能被自動化取代，因為他們需要人性化和原創性。

結論

人工智慧世界中的工作不僅適合夢想家，而且是真實、有形的機會。 需求量很大，這是一個廣闊的領域，隨時歡迎熟練的專業人士。

數據科學家收集和分析複雜的數據，創建高度可存取的基於雲端的平台。 機器學習工程師使用統計分析來創建獨立學習的神經網路。

必要的技能包括精通程式語言、商業智慧開發知識和強大的數學能力。 大多數職位至少需要學士學位或更高學位，這使得教育對這個行業至關重要。

ML 工程師的平均年薪為 11.2 萬美元，而資料科學家的年薪約為 9.6 萬美元，頗具吸引力。

人工智慧技術的快速進步創造了就業機會，但也要求我們不斷適應。 但正如我們今天所看到的，這是一個值得踏上的令人興奮的旅程！

需要協助自動化您的銷售勘探流程嗎？

LeadFuze 為您提供尋找理想銷售線索所需的所有數據，包括完整的聯絡資訊。

透過各種過濾器將您想要接觸的潛在客戶歸零。 這是非常具體的，但你可以找到所有符合以下條件的人：

• 金融服務或銀行業的公司
• 擁有10名以上員工的
• 花錢買Adwords
• 誰使用 Hubspot
• 目前誰有行銷幫助職缺
• 擔任人力資源經理的角色
• 擔任這個職位還不到一年

只是為了給你一個想法。

或尋找特定客戶或潛在客戶

LeadFuze 可讓您尋找特定個人的聯絡資訊，甚至尋找公司所有員工的聯絡資訊。


您甚至可以上傳完整的公司列表，並找到這些公司特定部門內的每個人。 查看 LeadFuze，了解如何自動化潛在客戶生成。