2024 年高薪 AI 工作和职业要求！

人工智能 （AI） 被认为是一条很有前途的职业道路，因为它的就业人数显著增长，近年来招聘人数增长了 32%，而且显著的人才缺口表明对合格专业人士的需求很高。人工智能角色，包括工程师、研究人员和自然语言处理专家，薪水很高，平均超过 100,000 美元，反映了该行业的价值和经济回报的潜力。该领域提供了多样化的成长机会和灵活性，使专业人士能够以各种身份工作，例如职业者、顾问或产品人员。此外，在 AI 中获得的技能可以在众多行业之间转移，使其成为一个多才多艺且有吸引力的职业选择。今天，LinkedIn 上列出了超过 15,000 个 AI 工作岗位。各行各业的组织都在招聘。拥有最多空缺 AI 职业的行业似乎是技术行业，Apple、Microsoft、Google、Facebook、Adobe、IBM、Intel 等都在招聘 AI 职位。紧随其后的还有普华永道、毕马威、埃森哲等专业。医疗保健组织正在招聘更多员工 – GlaxoSmithKline 有多个与 AI 相关的空缺职位。沃尔玛和亚马逊等零售企业以及华纳和彭博社等媒体也在招聘。目前的人工智能 （AI） 工作前景非常有希望。美国劳工预计，从 2025 年到 2029 年，计算机科学和信息技术的就业人数将增长 11%。这将为该行业增加约 531,200 个新工作岗位，并以高于平均水平的工资吸引候选人。AI 工作和职业机器学习工程师机器学习工程师处于软件工程和数据科学的交叉点。他们利用大数据工具和编程框架来创建可以处理数 TB 实时数据的生产就绪型可扩展数据科学模型。机器学习工程师工作最适合具有数据科学、应用研究和软件工程背景的任何人。AI 工作寻找具有较强数学技能、机器学习、深度学习、神经网络和云应用程序经验以及 Java、Python 和 Scala 编程技能的申请人。精通 Eclipse 和 IntelliJ 等软件 IDE 工具也很有帮助。您可能需要计算机科学或相关领域的学士学位。美国机器学习工程师的平均工资为 131,000 美元。Apple、Facebook、Twitter 等组织的薪酬要高得多——平均工资在 170,000 美元到 200,000 美元之间。数据科学家收集原始数据、数据并收集见解，以用于各种目的。他们使用各种技术工具、流程和算法从数据中提取知识并确定有意义的模式。这可能像识别时间序列数据中的异常一样基本，也可能像预测未来事件和提出建议一样复杂。数据科学家的主要资格要求是：学士学位统计学、数学、计算机科学等高级学位。了解非结构化数据和统计使用 Amazon S3 和 Hadoop 平台等云工具的经验具备 Python、Perl、Scala、SQL 等编程技能。具备 Hive、Hadoop、MapReduce、Pig、Spark 等的工作知识。数据科学家的平均工资为 105,000 美元。凭借经验，数据科学总监职位的平均工资可以高达 200,000 美元。商业智能 （BI） 人员处理复杂的内部和外部数据以识别趋势。例如，在一家金融服务中，这可能是监控股票市场数据以帮助做出投资决策的人。在产品中，这可能是监控销售趋势以告知分销策略的人。但是，与师不同的是，商业智能人员不会自己创建报表。他们通常负责在高度可访问的基于云的数据平台中设计、建模和维护复杂数据，供业务用户使用控制面板。BI 人员应具备的资格包括：工程、计算机科学或相关领域的学士学位数据仓库设计、数据挖掘、SQL 等的实践经验。熟悉 Tableau、Power BI 等 BI 技术。强大的技术和能力商业智能人员的平均工资为 86,500 美元，有经验的平均工资为 130,000 美元。研究科学家角色是最具学术驱动力的 AI 职业之一。他们提出新的和创造性的问题，由 AI 来回答。他们是人工智能领域多个学科的专家，包括数学、机器学习、深度学习和统计学。与数据科学家一样，研究人员应拥有计算机科学博士学位。招聘组织希望研究科学家在计算机感知、图形模型、强化学习和自然语言处理方面拥有丰富的知识和经验。具备基准测试、并行计算、分布式计算、机器学习和人工智能知识者优先。研究科学家的需求量很大，平均工资为 99,800 美元，尽管平均工资可能会有所不同。大数据工程专业人员和架构师生态系统，使各种业务垂直领域和技术能够有效沟通。与数据科学家相比，这个角色可能会感觉更复杂，因为工程师和架构师通常负责在 Hadoop 和 Spark 系统上规划、设计和大数据环境。大多数更喜欢拥有数学、计算机科学或相关领域博士学位的专业人士。然而，作为比研究科学家或 AI 工程师等更实际的角色，实践经验通常被视为缺乏高级学位的良好替代品。大数据工程师应具备 C++、Java、Python或 Scala 的编程技能。他们还需要具有数据挖掘、数据可视化和数据迁移方面的经验。大数据工程师是人工智能领域薪酬最高的职位之一，平均工资为 151,300 美元。不过，您的平均工资可能因行业而异。AI 软件工程师为 AI 应用程序构建软件产品。它们将 AI 任务的任务（如编写代码、持续集成、质量控制、API 管理等）汇集在一起。他们和维护数据科学家和架构师使用的软件。他们随时了解和更新新的人工智能技术。AI 软件工程师应具备软件工程和人工智能方面的技能。他们需要具备统计/技能等编程技能。通常会寻找计算机科学、工程、物理、数学或统计学的学士学位。要找到 AI 软件工程师的工作，AI 或数据科学认证也很有帮助。软件工程师的平均工资为 108,000 美元。根据您的专业、经验和行业，平均工资高达 150,000 美元。软件架构师设计和维护系统、工具、平台和技术标准。AI 软件架构师为人工智能技术做这件事。他们创建和维护 AI 架构，规划和实施解决方案，选择工具包，并确保数据顺畅流动。AI 驱动型希望他们的软件架构师至少拥有计算机科学、信息系统或软件工程方面的学士学位。作为一个实际角色，经验与教育资格同样重要。云平台、数据处理、软件、统计等方面的实践经验将使您处于有利地位。软件架构师的平均工资为 150,000 美元。凭借人工智能、机器学习和数据科学方面的专业知识，您的平均工资可以显著提高。以来，数据师是收集、清理、处理和数据以收集见解的人。在大多数情况下，这些曾经是平凡的重复任务。随着 AI 的兴起，许多平凡的工作已经实现自动化。因此，师角色已升级为加入新的 AI 职业集。如今，数据师为机器学习模型准备数据，并根据结果构建有意义的报告。因此，AI 数据师需要了解的不仅仅是电子表格。他们需要熟练掌握：用于提取/处理数据的 SQL 和其他数据库语言用于清理和的 Python仪表板和可视化工具，如 Tableau、PowerBI 等。了解市场和组织环境的商业智能数据师的平均工资为 65,000 美元。然而，Facebook、Google 等高科技为数据师职位支付的平均工资超过 100,000 美元。机器人工程师可能是最早的人工智能职业之一，当时工业机器人早在 1950 年代就开始流行起来。从装配线到教授英语，机器人技术已经走过了漫长的道路。医疗保健使用机器人辅助手术。人形机器人正在被打造成个人助理。机器人工程师的工作是让这一切以及更多的事情发生。机器人工程师构建和维护AI 驱动的机器人。对于此类角色，组织通常希望获得工程、计算机科学或类似方面的高级学位。除了机器学习和 AI 资格外，机器人工程师可能还需要了解 CAD/CAM、2D/3D 视觉系统、物联网 （IoT） 等。机器人工程师的平均工资为 87,000 美元，凭借经验和专业化，平均工资可以上升到 130,000 美元。自然语言处理 （NLP） 工程师是专门研究人类语言（包括口语和书面信息）的 AI 专业人员。从事助手、识别、文档处理等工作的工程师使用 NLP 技术。对于 NLP 工程师的角色，组织希望获得计算语言学的专业学位。他们也可能愿意考虑具有计算机科学、数学或统计学资格的申请人。除了一般的统计和计算技能外，NLP 工程师还需要语义提取技术、数据结构、建模、n-grams、一袋词、情感等方面的技能。具有 Python、ElasticSearch、Web 等经验可能会有所帮助。NLP 工程师的平均工资为 78,000 美元，有经验的平均工资超过 100,000 美元。AI 相关工作涉及应用或集成 AI 技术，但可能不仅仅专注于 AI 。这些工作可能与 AI 系统一起使用，或者将 AI 工具作为更广泛角色的一部分。AI 产品经理：监督 AI 驱动的产品的和发布，确保与业务目标保持一致。通过定义产品要求和策略来弥合技术团队和利益相关者之间的差距。数据师（专注于 AI）：利用 AI 和机器学习工具复杂的数据集，发现趋势，并为业务决策、营销或运营改进提供可操作的见解。商业智能师 （AI 工具）：使用 AI 驱动的平台来自动化数据报告、识别关键业务指标并预测趋势，以优化绩效并推动战略规划。营销专家（AI 增强工具）：利用 AI 驱动的平台进行客户细分、个性化和优化营销活动，通过数据驱动的策略提高参与度和转化率。虽然并非所有 AI 职位都相同，但在入门级要求方面存在一些共性。为了帮助更好地了解职位列表之间共享哪些技能、工具和一般要求，我们要求 ChatGPT 来自 OpenAI 和等的一组 AI 工作，并返回最常见的项目列表。以下是它的发现：了解 AI/ML 概念和算法。出色的和解决问题的能力。精通编程语言，尤其是 Python，可能还会使用 R 或 Java。具有 TensorFlow、Keras、PyTorch 等机器学习框架的经验。熟悉数据操作和工具（SQL、Pandas、NumPy）。了解大数据技术和分布式计算框架（例如 Hadoop、Spark）。科学软件/经验。能够将技术概念传达给非技术利益相关者。非常注重细节和处理复杂数据的能力。具有自然语言处理 （NLP）、计算机视觉或其他 AI 子领域经验者优先。熟悉基于云的机器学习平台（AWS SageMaker、Azure Machine Learning）。机器学习框架：TensorFlow、Keras、PyTorch。数据：SQL、Pandas、NumPy。大数据技术：Hadoop、Spark。云平台：AWS SageMaker、Azure Machine Learning。工具：Jupyter Notebook、GitHub for ML Ops。BI 工具：Tableau、PowerBI（用于呈现数据见解）。计算机科学、工程、物理、数学或相关技术领域的学士学位。高级学位（硕士、博士学位）是更专业角色的首选。1-3 年人工智能或机器学习领域的工作经验。出色的口头和书面沟通技巧。热衷于为复杂的工程问题解决方案。能够与跨职能团队有效协作。遵守与数据隐私、安全和模型偏差相关的道德和法律标准。参考文献：10 High-Paying AI Jobs & Careers to Pursue in 2025 (springboard.com)（请加 NNK2006）