简介
2024 年的人工智能工作形势竞争激烈，许多人都在寻找高薪、创新性的职位。我们可以追溯到 50 年代的人工智能起源。 “人工智能”一词于 1956 年首次提出。从那时起，人工智能已将其魔力融入我们日常生活中的无数方面，从实时应用到深度学习的突破性发展。当我们深入阅读时，我们将探索人工智能工作的多样化世界。我们将阐明从数据科学家到计算机视觉工程师的众多职位。因此，如果您对人工智能工作带来的令人兴奋的机会感到好奇，请继续阅读并发现这个不断发展领域巨大的潜力。
目录
2024 年顶级人工智能工作
在人工智能行业，对于那些对尖端技术和智力追求充满热情的人来说，有许多不同的有益的职位在等待着他们。人工智能领域是一幅充满活力的图景，为智力探索、持续学习和职业成就提供了无与伦比的机会。
根据普华永道的全球人工智能研究，到 2030 年，人工智能将成为幕后指挥，为全球 GDP 带来惊人的15.7 万亿美元增长。这相当于惊人的 26% 的激增！从某种程度上来说，这个数字超过了中国和印度这两个强国的 GDP 总和！
但这里更加迷人的地方在于，虽然 40% 的增长来自生产力的飞跃，但高达 60% 的增长将由消费驱动。
人工智能行业为我们所有人提供了贡献、成长和产生影响的空间。让我们深入研究一些顶级人工智能工作。
数据科学家
数据科学家是一位熟练的专业人士，他们使用统计分析和机器学习从复杂的数据集中提取见解。他们清理和预处理数据，构建预测模型，并通过数据可视化传达发现结果。数据科学家拥有领域专业知识和解决问题的能力来应对业务挑战。他们不断更新最新工具和技术，不断创新以推动数据驱动的决策和业务增长。
先决条件
成为一名成功的数据科学家需要哪些先决条件？
- 教育：数据科学、统计学、数学或相关领域的学士或硕士学位是成为一名熟练数据科学家的基石之一。
- 数学和统计基础：对数学概念和统计建模有深入的理解。
- 编程技能：熟练掌握 Python 或 R 用于数据操作和机器学习。
- 机器学习和数据分析：深入了解机器学习算法、数据分析技术和数据可视化。
- 领域知识：熟悉行业或应用领域以将数据分析置于情境中。
- 软件工程技能：为了确保系统强度和可扩展性，必须掌握软件工程原则，使用像 Git 这样的版本控制系统，并遵循合理的软件开发方法
- 沟通和协作技能：与不同利益相关者进行有效的沟通、团队合作和协作。
- 持续学习：致力于不断更新数据科学领域不断发展的技术和进步。
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全球市场
(来源：fortunebusinessinsights.com/data-science-platform-market-107017)
该图表描绘了 2022 年至 2029 年全球数据科学平台市场从814.7 亿美元到预计的4841.7 亿美元的急剧上升。这种轨迹突出了在预测期内 29% 的强劲复合年增长率。
开启数据科学家的职业生涯可能非常有意义，尤其是考虑到为应届毕业生提供的丰厚薪酬。
作为一名初级数据科学家，您在美国的年平均工资可以从94,000 美元到103,000 美元不等，而在英国的年平均工资可以从46,000 英镑到52,000 英镑不等。这些数字说明了选择这条道路的人们所期待的诱人的财务前景。
高需求、熟练专业人员的短缺以及数据科学家在推动以数据为中心的决策方面发挥的宝贵作用的结合；使它成为有抱负的个人寻求有价值且在财务上令人满意的职业选择的热门选择。
计算机视觉工程师
计算机视觉或 CV 工程师专门从事开发算法和系统，以帮助机器或计算机设备解释和从视觉数据（如图像和视频）中获取见解。他们执行诸如目标识别、图像分类和视频分析等任务。
这些任务在自动驾驶汽车、监控和增强现实等各个领域都有应用。
先决条件
成为一名计算机视觉工程师需要什么？
- 教育：计算机科学、电气工程或相关领域的学士或硕士学位。
- 扎实的编程技能：熟练掌握 Python、C++ 或 MATLAB 编程语言。
- 数学：对线性代数、微积分和概率论的基本理解，以及对算法和数据结构的了解。
- 图像处理和计算机视觉：深入了解图像处理技术、特征提取、分割和目标检测方法是必须掌握的一些基础主题。
- 机器学习库和框架：熟悉 TensorFlow、PyTorch 或 scikit-learn 等流行的机器学习库和框架对于有效地实现和部署机器学习模型至关重要。
- 软件工程技能：掌握软件工程基础知识，熟练使用版本控制工具（例如，Git），并遵守最佳软件开发协议是设计健壮且可适应的框架的基石。
- 计算机视觉库和工具：使用 OpenCV、Dlib 或 PCL（点云库）等库和工具的经验
- 解决问题的能力：必须具备分析复杂的计算机视觉问题、批判性思考和开发创新解决方案的能力。
- 沟通和协作：有效的沟通技巧，以便在跨学科团队中工作，并与研究人员、开发人员和利益相关者合作。
- 持续学习：致力于不断更新计算机视觉领域的最新进展，参加会议和研讨会，并与计算机视觉社区互动。
这些先决条件为计算机视觉工程师的职业生涯奠定了基础。但是，值得注意的是，具体的工作要求可能会根据行业、组织和项目需求而异。持续学习和探索新技术的热情是该领域取得成功的宝贵品质。
全球市场
(来源：mordorintelligence.com/industry-reports/computer-vision-market)
该柱状图说明了 2023 年至 2028 年计算机视觉市场规模从146.5 亿美元到预计的331.2 亿美元的稳定上升。这种进展反映了预测期内 17.72% 的预计复合年增长率 (CAGR)。
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在工作前景方面，对 CV 工程师的需求正在飙升，收入潜力也在飙升。在美国，一名初级计算机视觉工程师的年收入约为152,000 美元到168,000 美元。同时，英国的年薪在48,000 英镑到57,000 英镑之间。
这些数字突出了计算机视觉工程职业的有利可图的性质，吸引了有才华的个人希望在这个令人兴奋的领域抓住不断扩展的机会。
总之，计算机视觉工程提供了一条令人兴奋且有意义的职业道路。该领域的动态性质、高需求、跨学科协作、智力刺激、有竞争力的薪酬以及对未来技术的贡献使其成为寻求有价值且面向未来的职业的人们的一个有吸引力的选择。
机器学习工程师
机器学习或 ML 工程师是一位负责设计、实现和部署机器学习模型和系统的专业人士。他们拥有机器学习算法、数据处理和软件工程原则的扎实基础。
先决条件
让我们找出成为一名 ML 工程师需要什么。
- 数学和统计学基础：对线性代数、微积分、概率论和统计学的深入理解对于有效地理解和实施机器学习算法至关重要。
- 编程熟练度： 扎实的编程技能，尤其是 Python 和 R 等语言，对于实现算法、操作数据和构建可扩展系统至关重要。
- 机器学习算法： 深入了解各种机器学习算法，如回归、分类、聚类和深度学习，对于根据不同的任务选择合适的模型至关重要。
- 数据操作和预处理： 掌握数据处理、清洗和预处理技术，对于将原始数据转换为机器学习模型的合适格式至关重要。拥有 Pandas 或 NumPy 等数据操作库的经验很有价值。
- 软件工程技能： 了解软件工程原理、版本控制系统（例如 Git）和软件开发实践对于构建健壮和可扩展的机器学习系统至关重要。
- 数据结构和算法： 掌握数据结构和算法有助于优化代码效率、设计算法和有效地管理大规模数据集。
- 解决问题和分析思维： 培养强大的解决问题的能力和分析思维。它们是有效解决复杂机器学习挑战的关键。这是一个加分项。
- 持续学习和好奇心： 机器学习不断发展，机器学习工程师应该渴望持续学习，不断了解最新的研究、技术和最佳实践。
通过满足这些先决条件，有志于成为机器学习工程师的人可以打下必要的基础，并掌握在该领域取得成功并为开发智能系统和数据驱动解决方案做出贡献所需的技能。
全球市场
(来源：fortunebusinessinsights.com/machine-learning-market-102226)
以下水平条形图展示了 2022 年至 2030 年全球机器学习市场规模的预计增长情况。
该市场在 2022 年的规模为 192 亿美元，并且每年都在持续增长。预计到 2030 年，该市场规模将达到约 2259.1 亿美元。
对机器学习工程师的需求正在飙升，潜在的回报同样诱人。在美国，经验丰富的机器学习工程师的年收入可以从 110,000 美元到 137,000 美元不等。这些数字突出了该领域的利润丰厚性质以及提供给有志于成为机器学习工程师的人的丰富机会。
总之，有志于成为机器学习工程师的人拥有一个充满希望的职业发展道路。行业需求、诱人的薪资、创新的机会、持续学习、解决问题的挑战、协作工作以及塑造未来的能力使其成为一个诱人的选择。
大数据工程师
在当今数据驱动的世界中，组织和公司不断被海量信息淹没，这就是大数据的本质。
但是，如何处理所有这些数据呢？品牌如何提取有意义的见解，从而推动其业务走向成功？
这就是大数据工程师发挥作用的地方。凭借他们的专业知识，他们能够帮助公司通过构建和维护用于收集和分析海量信息的系统来利用大数据的潜力。这是一个关键角色，将大数据工程师与传统的数据科学家区分开来，因为前者专注于利用由后者用于做出与组织目标相一致的关键业务决策的数据。
先决条件
那么，成为一名大数据工程师需要什么？
- 编程能力： 强大的编程背景是绝对必须的。掌握 Java、Python、R 和 Scala 等语言使您能够有效地操作和分析数据，为大数据领域打开了通往无数机会的大门。
- 数据库管理和 SQL 知识： 熟悉数据库管理系统和结构化查询语言 (SQL) 是必不可少的。这种理解使您能够有效地分析和维护由数据库支持的数据，确保其完整性和可访问性。
- 分析工具精通： 作为一名大数据工程师，您必须了解 Hadoop 等强大分析工具的复杂性。了解如何有效地利用这些工具是释放大数据潜力的关键。
- 实时处理框架精通： 能够使用 Apache Spark 等框架是任何有志于成为大数据工程师的人的必备技能。Spark 是一种专为处理海量数据而设计的分析引擎，使您能够实时处理信息，从而为明智的决策提供及时的见解。
- 软件工程技能： 软件工程的坚实基础、对 Git 等版本控制系统的熟悉以及对最佳开发实践的遵守是创建强大且可扩展解决方案的关键。
- 云计算专业知识： 随着组织越来越多地采用基于云的解决方案，大数据工程师应该精通利用云计算平台。通过利用云的力量，您可以有效地管理、存储和处理海量数据集。
- 数据仓库技能： 构建和使用数据仓库进行必要的提取、转换和加载 (ETL) 操作是大数据工程师职责的关键。这项技能可确保数据得到组织和准备，以便进行分析，为提取有价值的见解奠定基础。
- 数据挖掘和整理能力： 使用各种技术获取、清理数据并推断见解是大数据工程师职责的核心。掌握数据挖掘和整理的技巧使您能够处理复杂的数据集并获得可操作的智能。
全球市场
(来源：fortunebusinessinsights.com/big-data-analytics-market-106179)
点状图展示了 2022 年至 2030 年全球大数据分析市场的预计增长情况。从 2022 年的 2718.3 亿美元开始，随后几年出现了明显的上升趋势。预计到 2023 年，市场规模将达到 3075.2 亿美元。增长趋势持续，预计到 2030 年，市场规模将几乎翻三倍，达到惊人的 7451.5 亿美元。该图的持续上升突出了大数据分析在全球范围内越来越重要，并得到了各个行业和部门的广泛采用。
成为大数据工程师的回报在智力上令人兴奋，在经济上也很诱人。在美国，经验丰富的大数据工程师的平均年薪在 108,000 美元到 123,000 美元之间。这些数字说明了一切，证实了它成为人工智能领域收入最高的职位之一。
成为大数据工程师是一段令人兴奋的旅程，它将技术专长、分析能力和对释放数据隐藏潜力的热情融为一体。通过担任这个角色，您将成为组织的宝贵资产，使他们能够将数据转化为可操作的见解，从而推动他们在快节奏的数字环境中取得成功。
NLP 工程师
您是否曾经想过 SIRI 或 Alexa 如何轻松地理解您的语音命令并提供所需的输出？这确实令人印象深刻。自然语言处理 (NLP) 为这种非凡的能力提供了动力。
自然语言处理工程是数据科学和计算机科学领域融合的地方，创造出能够理解人类语言复杂性的程序。它们弥合了机器语言和人类交流方式之间的差距。
NLP 是电视、移动和网络应用程序中语音到文本和语音识别应用程序的支柱。您猜对了。将所有这些整合在一起的是自然语言处理工程师。
但究竟什么是自然语言处理工程师呢？
自然语言处理工程师肩负着构建强大的自然语言处理系统的重任，设计和改进模型，并执行细致的评估，以满足这些系统的精确要求。他们的专业知识在于熟练地利用高级算法来推动这些模型向前发展，并实现最佳性能。
先决条件
那么，成为一名专业自然语言处理工程师需要什么？
- 教育和认证： 数据科学、工程、计算机科学学士或硕士学位，以及来自知名课程的自然语言处理相关认证，都是非常有价值的资格。
- 编程熟练度： 与任何其他技术角色一样，掌握 Python、Java、C 或 C++ 等编程语言对于自然语言处理工程师至关重要。这项技能使他们能够创建健壮且高效的自然语言处理解决方案。
- 统计学理解： 对统计学的基本理解对于进行有见地的数据分析至关重要。它使自然语言处理工程师能够得出有意义的结论并做出数据驱动的决策。
- 文本表示技术对于自然语言处理工程师处理和理解书面语言、提取有意义的见解至关重要。利用词袋、词嵌入和语言模型等方法，他们可以捕捉语言细微差别以进行机器学习分析，从而实现准确的解释和开发复杂的自然语言处理应用程序。
- 大数据框架： 自然语言处理通常处理海量数据。因此，熟悉 Hadoop 和 Spark 等大数据框架是有利的，这使自然语言处理工程师能够高效地处理和处理海量信息。
- 软件工程技能： 构建具有弹性和可扩展的架构需要深入了解软件工程概念、Git 等版本控制机制以及标准开发实践。
- 编译器和机器翻译： 掌握编译器和机器翻译技术是一个额外的优势。这些技能有助于开发高级语言模型和翻译系统。
- 机器学习框架和库： 熟悉机器学习框架和库对于开发智能自然语言处理模型至关重要。了解 TensorFlow 和 PyTorch 等工具使自然语言处理工程师能够创建尖端的解决方案。
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- CI/CD 管道： 了解持续集成/持续交付 (CI/CD) 管道对于确保自然语言处理系统的无缝开发和部署非常有价值。
全球市场
(来源：fortunebusinessinsights.com/industry-reports/natural-language-processing-nlp-market-101933)
条形图显示了 2023 年至 2030 年全球自然语言处理市场的强劲增长，预计市场规模将从 241 亿美元增长到期末令人印象深刻的 1123.7 亿美元。这反映了自然语言处理技术在全球范围内的重要性日益提高和采用率不断上升。
毫无疑问，自然语言处理是人工智能社区中最热门的职位之一。在美国，自然语言处理工程师的年薪可以在 109,000 美元到 117,000 美元之间，而在英国，薪资范围从 54,000 英镑到 61,000 英镑不等。
随着自然语言处理的不断发展，自然语言处理是一个令人兴奋的领域。对自然语言处理工程师的需求远远超过供应，使其成为当今就业市场上最受欢迎的职位之一。如果您对语言、数据和尖端技术充满热情，那么在自然语言处理领域发展职业生涯可以引领您走向创新的新领域和取得成功。
作为一名自然语言处理工程师，您将塑造人机之间沟通的未来。
机器人工程师
还记得史诗般的《变形金刚 - 堕落者的复仇》中的战斗，汽车人勇敢地保卫人类，对抗霸天虎吗？无论您是汽车人的粉丝还是霸天虎的粉丝，引人入胜的真相仍然存在：它们做到了它们被编程要做的事情。
机器人工程体现了这种非凡的潜力。它涉及设计、开发和维护机器人系统，这些系统专门用于执行特定任务，这些任务通常对人类来说是重复的、危险的或繁琐的。
机器人领域将触角扩展到医疗保健、航空航天、采矿，甚至军事等行业，彻底改变了我们在这些领域的操作方式。
但是谁掌握着完成这项庞大任务的关键？
你猜对了，是机器人工程师。他们与机器人和自动化技术携手合作，利用编程、控制系统和传感器的强大功能来创建复杂的机器人系统。从初始设计到制作控制软件，这些工程师一直处于推进机器人和自动化领域的最前沿，为改变我们生活和工作方式的变革性创新铺平了道路。
先决条件
那么，成为一名成功的机器人工程师需要什么？
- 教育和专业化：计算机科学、机器人工程、航空航天工程的学士或硕士学位，或机器人领域的专业课程，为这条职业道路奠定了坚实的基础。
- 数学能力：对代数、统计学和概率的理解为有效解决机器人工程问题奠定了基础，使工程师能够自信地应对复杂的挑战。
- 编程语言精通：精通编程语言是机器人工程师必备的技能。无论是 Python、C++ 还是其他语言，编码能力使工程师能够为机器人系统注入生命。
- 软件工程技能：为了构建健壮且可扩展的系统，必须精通软件工程基础知识、像 Git 这样的版本控制工具以及已建立的开发实践。
- 好奇心：对事物内部运作机制的深刻好奇心和探索欲是成功机器人工程师的关键特质。他们不断寻求理解为什么以及如何突破机器人技术的可能性边界。
- 分析技能：强大的分析能力使机器人工程师能够识别改进领域，优化性能，增强机器人系统的功能，充分发挥其潜力。
全球市场
(来源：mordorintelligence.com/industry-reports/robotics-market)
垂直条形图展示了市场规模每年增长的趋势。从 2023 年的 1146.7 亿美元 开始，每年稳步增长，预计到 2028 年将达到约 2583.6 亿美元，与给定的 17.64% 的复合年增长率一致。
追求机器人工程事业的回报不仅是经济上的，还有成就感和为突破性进步做出贡献的机会。在美国，机器人工程师的薪资可以从 82,000 美元 到 94,000 美元 不等，而在英国，对机器人工程师的需求正在蓬勃发展，薪资范围在 59,000 英镑 到 66,000 英镑 之间。
总之，机器人工程为人类智慧与技术实力交汇的世界开辟了一条激动人心的道路。通过沉浸在这个充满活力的领域，你将成为变革的催化剂，塑造行业未来，开创突破机器人能力边界的创新。
人工智能研究工程师
在快速发展的 人工智能领域，AI 研究工程师在推动创新和塑造智能系统未来方面发挥着至关重要的作用。顾名思义，这些专业人员致力于开发新的算法，为机器学习的进步奠定基础，并使模型能够从海量数据集中学习。
AI 研究工程师专注于可靠性和准确性，确保这些算法能够无缝集成到生产环境中，产生现实世界的影响。
先决条件
为了踏上成为一名成功的 AI 研究工程师的旅程，以下几个先决条件至关重要。
- 教育：扎实的教育背景，通常是计算机科学、工程学或相关 STEM 领域的学位，为理解复杂的 AI 概念和技术奠定了基础。
- 编程能力：AI 研究工程师必须具备出色的编程技能。精通 Python、C++ 等语言以及 TensorFlow 和 PyTorch 等框架，能够实现和优化尖端的算法。
- 实践经验：在机器学习、深度学习和强化学习方面的实习或工作经验非常宝贵。这些实践经验为有抱负的 AI 研究工程师提供了宝贵的洞察力，让他们了解现实世界中的挑战，并培养对构建智能系统复杂性的更深入理解。
- 软件工程技能：掌握软件工程原理、像 Git 这样的版本控制工具以及开发方法，对于构建健壮且可扩展的系统至关重要。
- 机器学习专业知识：对机器学习技术的扎实背景，特别是处理大型嘈杂数据集，至关重要。对将这些技术应用于解决财务问题的自然好奇心表明了将 AI 应用于不同领域的的能力。
- 云环境精通：在当今的 AI 环境中，熟悉云环境和多机设置越来越重要。AI 研究工程师应该能够熟练利用云平台来扩展他们的实验并有效地部署模型。
- 积极参与开源社区：参与开源社区突出表明了对协作和持续学习的热情。它表明了能够为集体知识库做出贡献并从中受益的能力，从而促进作为 AI 研究工程师的成长。
全球市场
(来源：mordorintelligence.com/industry-reports/ai-infrastructure-market)
水平条形图描绘了从 2023 年到 2028 年 AI 基础设施市场规模的增长轨迹。从 2023 年的 576.2 亿美元 开始，市场呈现出持续向上的趋势，由 17.57% 的复合年增长率支撑。到预测期末的 2028 年，市场规模预计将几乎翻番，达到约 1294.3 亿美元 的可观价值。
AI 研究工程师的未来一片光明，在美国的薪资范围在 127,000 美元到 135,000 美元之间，在英国的薪资范围在 46,000 英镑到 52,000 英镑之间。随着各行各业的组织都认识到 AI 的变革潜力，对其专业知识的需求不断增长。
拥抱 AI 研究工程师的角色，为您提供一个塑造 AI 未来激动人心的机会。通过将技术专长、求知欲和对突破 AI 边界的热情结合起来，您可以在尖端技术的领先地位上开创一份充实的事业。
结论
AI 已经成为我们日常生活不可分割的一部分，渗透到从移动设备的安全功能（如指纹扫描仪和面部识别）到购物平台上的虚拟试穿的方方面面。随着技术的进步，可能性似乎无限，特斯拉等自动驾驶汽车和 Siri 等语音识别应用程序引领着潮流。应用程序的激增催生了大量 AI 工作，为专业化提供了前所未有的机会。
在这篇博文中，我们探讨了多样化且令人兴奋的 AI 工作，从揭示隐藏见解的数据科学家到设计尖端模型的 AI 研究工程师。
希望这篇阅读能为您提供有价值的见解，并为您在 AI 领域开启职业生涯奠定坚实的基础。无论您渴望成为计算机视觉工程师、NLP 工程师还是机器人工程师，机会都十分丰富。
AI 的未来一片光明，创新无极限。现在就是行动的时候，可能性无限。您的 AI 冒险之旅在等着您！
敬请期待。更多精彩阅读即将到来。愿 AI 与您同在！
下次再见。
干杯！
