简介：许多朋友问有关人工智能工作该怎么办的问题。本文的首席CTO注释将为您提供详细的答案，以供您参考。我希望这对每个人都会有所帮助！让我们一起看看！
1.AI建筑师
AI架构师是将来最热门的工作之一。所有行业都在促进高级人工智能系统，熟练的AI架构师需要测试关键任务解决方案并制定可行，可靠和高效的AI计划。
对于关键业务垂直领域，例如信息管理，用户体验，分析，安全和基础架构，需要强大的AI架构来生成有形的业务解决方案。因此，合格的人工智能建筑师将受到高度追捧，预计将是年薪的超过$ 100,000。
2.机器学习工程师
使用AI和ML的公司备受追捧，机器学习工程师的平均年薪为114,856美元，其中优秀的工程师的年薪高达20万美元。
每个智能企业都需要软件工程师来开发代码，并与数据科学家匹配以收集，分析和从数据滚动海洋中获取所需内容。角色很难彼此了解。机器学习工程师必须是看起来疏远的这两个桥梁。
3.数据科学家
数据是一种新货币，数据科学家是他们的新财务主管。这些人员收集，分析和理解了非常大且复杂的数据集，以提供企业制定战略计划的运营见解。
数据科学家的需求很大。如今，每家公司肯定都需要一个数据科学家。不知道数据科学家的年平均年薪为120,931美元，高级管理人员的收入远远超过了。如果您想升级程序员或软件开发人员的角色，则是成为数据科学家的下一个重要步骤。
4.商业智能（BI）开发人员
强大的人工智能应用程序的开发在很大程度上取决于分析复杂的数据和绘制图片以显示业务开发方向。敏锐的技术和分析技能，以及基于基于数据的基于基于数据的基于数据的数据平台。
5.AI伦理学家
在现代数字领域中发现相关性的另一个非常重要的工作是AI伦理学家。人工智能的规模渗透到日常生活的规模，以及收集和交换的许多敏感信息，迫切需要定义一些伦理界限。将是高薪的人。具有高级学位和成功记录的科学家和人工智能专业人士有望成为AI世界道德规范的监护人。
AI职位主要完成：
1.实验性大数据处理。
2.研发在语义理解中工作。
3.分析和改善相关算法和策略：精通Java编程以了解常用的设计模型；人工智能，深度学习，模式识别，机器学习，大数据和分布式系统；深度学习框。
4.熟悉算法数据结构，丰富的C/C ++开发经验，熟悉脚本语言，例如Python，Lua等。
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1.人工智能，您可以从事以下工作。
2.计算机视觉位置这也是人工智能领域中非常热门的就业方向之一。
拍照时，相机可以自动识别并检测面部图片。当P图片时，您可以执行相应的美化处理（更大，腮红），依此类推。
当Leng Bing的机器能够感知特定图像并确定这一点时，人工智能等同于为机器放一双眼睛。这种“神奇”的技术手段自然会占据工作需求中的第一个机会。
2.数据服务和大数据时代，人们在互联网上获得更多信息。数据将更符合搜索者的思想，并且搜索结果将更加准确。
数据服务还包括对网络具有更多大量数据支持的数据提供商，还为高级人工智能算法建立模型提供了基础。
数据服务的就业前景非常广泛，它也是人工智能毕业生更受欢迎的就业方向之一。
3.智能教育，在线教育正在蓬勃发展，人们学习更多多样化的方式。除了特定的体育教育外，智能教育还将教育方法推向了新的高度。
智能教育更方便人们通过在教育中添加人工智能方法来获得知识。
4.在搜索互联网上的问题时，学生变得更简单，甚至可以从相关的知识点开始推动。此外，人工智能可以帮助老师纠正家庭作业，这不仅可以确保准确性，而且可以大大减少老师的工作量。
6.随着人工智能的逐步发展，智能教育将变得更加先进。例如，为每个学生制定有针对性的学习解决方案可以更好地教学。
7.机器学习，机器学习是一个更复杂的就业方向。目的是允许机器学习大量数据培训后如何更好地完成任务。这也是人工智能中最复杂和最核心的内容。
8.机器学习所需的技术才能水平较高。在目前，世界各地的人工智能水平仍处于弱智能阶段。确实很难帮助人脑的神经网络建立人脑。
1.算法工程师。研究人工智能的切割 - 边缘算法，包括机器学习，知识应用和智能决策等技术。以机器学习为例，它涉及数据收集的步骤，数据整理，算法设计，算法培训，算法验证，算法应用程序等。因此，算法是机器学习开发的重点。
2.计划开发工程师。一方面，计划开发工程师需要完成算法的实现。另一方面，计划开发工程师需要完成项目着陆，并需要完成每个功能模块的集成。
3.开发了人工智能操作和维护工程师。数据和AI产品相关的操作以及操作和维护产品；相关组件的操作和维护工具系统的开发和构建；提供大数据和AI云产品客户的支持。
4.智能机器人研发工程师。R＆D方向主要从事机器人控制系统的开发，高精确设备的设计和开发。工业机器人系统集成方向主要用于工作站设计，电气设计，设备选择，选择，设备选择，机器人调试，编程，维护等。
5. AI硬件专家。另一个在AI领域越来越多的蓝色工作工作是创建AI硬件的工业运营（例如GPU芯片）。Greater技术已采取措施来建立自己的专业芯片。
结论：以上是首席CTO注释引入的人工智能工作的所有内容。我希望这对每个人都会有所帮助。如果您仍然想了解有关此信息的更多信息，请记住要收集对该网站的关注。