前言

数字化转型使得商业领域的大多数组织在技术上都是具有前瞻性的，而且也能自给自足的，但是能够用正确的方式使用这种技术的人还是比较短缺，这种现象正在成为这些企业成功和发展的障碍。

因此，近年来，对精通人工智能，数据科学和机器学习等技术的专业人士的需求急剧上升。

在本篇文章中，我将讨论人工智能方向对于专业人员的极高的要求，而且这些要求暂时并未完全得到满足，而且该领域所涵盖的职业也各不相同。

目前在市场上出现了过多的人工智能方面的工作职位，但是令人遗憾的是，没有足够多的求职者。情况的确如此，一个着名的求职网站显示，人工智能领域的技能需求在过去三年中翻了一番，此外，工作岗位的数量增加了近119％。

但是，对人工智能行业感兴趣的人数还相对较少。这表明雇主很难填补这些空缺职位，目前真的是专业人士走向人工智能行业并获得无限利好的大好时机。

人工智能专业人士的教育背景

作为一个人工智能专家，其工作绝对不是如吃小白菜一样简单。技术领域的复杂与深奥的确令人困惑，因此只有灵巧的才能可以在其中生存。在进入人工智能领域之前，我们必须先做的第一件事就是确保我们是否真的离人工智能领域很遥远？

如果答案是yes，意思就是你完全是门外汉的话，那我要强烈建议你先取得一个计算机或者数学方面的学士学位。然而，这只能确保你达到人工智能产业中的非常初级的入门水平。要想走上成功的阶梯，你还必须取得更高级别的学位，比如在数学物理理计算机方面取得硕士学位或者博士学位。当然这并不是意见容易的事情。

如果机缘巧合，你已经是一位牛逼的人工智能工程师了，你可以通过获得相关认证课程来提高你的技能并扩展你的知识，比如现在流行的MOOC，从而让你自己在这个行业中占有一席之地。现在让我们来仔细看看人工智能工业界中的各个职业种类以及一个人如何在这些职业中脱颖而出，走上人生巅峰。

其实人工智能囊括很多职业种类，比如人工智能硬件开发人员，工具链工程师，以及大数据产品开发人员，数据分析师等。但在这里我们只挑出最容易进入，也是最有前景的三种职业。

机器学习工程师是目前最受欢迎的人工智能专业技术人员。只要企业雇主们希望将人工智能技术集成到其业务中，那么机器学习工程师的需求量一直都是最高的。

他们如此受欢迎的原因是这些工程师负责构建和处理机器学习项目的平台。因此，他们是目前最高薪的专业人士之一，年薪为114,856美元。

成为机器学习工程师的一个基本先决条件是了解目前流行的用于人工智能编程语言，例如Python，Scala和Java，特别是Python。

数据科学家，顾名思义，就很高大上，确实，他们被誉为是人工智能科技界的超级大佬，因为现如今因为大量丰富的数据唾手可得，所以各个组织，公司需要一定数量的数据科学家通过应用机器学习技术和预测分析技术来清理，组织和评估海量数据。

此外，他们负责开发新的有用的算法，并收集和抛光数据以进行进一步的更高级的分析。在人工智能的统治下，数据科学家平均每年收到120,931美元的年薪，略高于机器学习工程师，但是需求量没有机器学习工程师那么大。

这是目前商业界的一个热门工作职位，因为它已开始依赖人工智能来提高公司的效率和收入。商业智能开发人员的主要工作是分析大型的复杂的数据集以识别出新的商业机会和市场趋势。

根据Glassdoor研究团队的说法，以下这些企业是过去一年中招募顶级人工智能人才的主要雇主，例如：微软，NVIDIA，亚马逊，IBM，埃森哲，Facebook，英特尔，三星，联想，Adobe等。

目前，这是一个很好的机会可以在这个充满前景的领域工作！如果你需要继续精进自己的技术并准备面试以获得AI领域的工作机会，这是最好和最合适的时间！

让我知道你对这些职业的看法如何？

4人点赞

还没有人点赞，快来当第一个点赞的人吧！

打赏

0人打赏

还没有人打赏，快来当第一个打赏的人吧！