人工智慧職位

人工智慧職位頁面是Tutorials Point招聘網站的一個子頁面，致力於提供全球所有重要AI職位資訊。自誕生以來，人工智慧一直是一場革命，人工智慧專業人才正成為就業市場上最熱門的人才。經驗豐富的專業開發人員也越來越依賴AI工具來提高工作效率。如果您想加入AI的行列，Tutorials Point將是您開始的最佳平臺。

開始申請人工智慧職位

Tutorials Point是一個電子學習平臺，提倡自主學習，提供所有技術領域最可靠的優質內容資源。從大量的免費文字教程到專家策劃的認證課程和線上課程，該平臺擁有各種以使用者為中心的學習方法。

Tutorials Point最近推出一個先進的Tutorials Point招聘入口網站，以幫助您將知識提升到一個新的水平。您可以瀏覽您感興趣行業的職位。其不斷擴大的資料庫收集來自世界各地的職位列表，幫助您找到理想的工作。人工智慧職位頁面是Tutorials Point招聘網站的一部分，為您提供獨家的人工智慧職位供您瀏覽和申請。您只需搜尋您正在尋找的職位，輸入您希望工作的城市，即可開始申請。

人工智慧專業人員做什麼？

人工智慧是對技術系統的增強，使它們能夠感知環境、分析感知到的資訊、解決出現的問題並實現特定目標。人工智慧專業人員使用人工智慧和機器學習技術開發應用程式和增強系統，幫助組織提高效率。

人工智慧工程師是開發工具和技術以實現人工智慧應用的專業人員，這些應用可以轉化為現實世界中的場景。他們使用機器學習演算法和深度學習神經網路，透過構建能夠得出業務洞察力的人工智慧模型，為組織做出更好的業務決策。

人工智慧專業人員有望創造出具有類人推理能力的機器。他們必須能夠根據想要實現的目標，熟練地開發強人工智慧或弱人工智慧。他們還必須能夠透過開發智慧演算法來學習、分析和預測未來的事件。

人工智慧職位所需的技能

以下技能對於在人工智慧領域取得成功至關重要

程式設計

程式設計是人工智慧職位所需的一項主要技能。程式設計或編碼有助於人工智慧解決方案的實際實施。人工智慧專業人員應具備紮實的程式語言知識，例如Python、R、C++、JavaScript和Java。在人工智慧領域，每種程式語言都有其自身的規範。專注於獲得經驗，即使是作為人工智慧實習生，您也可以獲得這種經驗。

人工智慧專業人員通常需要使用框架和庫，因此，如果您掌握了TensorFlow、NumPy、Keras、Matplotlib、Seaborn等框架的知識，將大有裨益。這些庫和框架有助於探索大型資料集、數值運算、科學計算等。

機器學習和深度學習

機器學習（ML）是人工智慧的一個主要分支，它使機器能夠分析和學習經驗，並適應新的情況。深度學習是機器學習的一個子領域，它使識別輸入資料的模式變得更容易。深度學習使用神經網路（一個相互連線的處理節點系統）來進行更深層次的學習。機器學習和深度學習都涉及對計算機進行訓練，以便即使沒有明確的程式設計也能從資料中得出見解。這兩個領域是計算機科學中發展最快的領域。

資料科學和資料分析

如今，企業越來越依賴資料來蓬勃發展。資料科學和資料分析從根本上幫助企業做出更好的業務決策、跟蹤進度和績效以及瞭解客戶及其需求。各種規模的企業和組織都可以從這兩個工具中受益，從而充分利用其可用資料。人工智慧專業人員有望能夠在使用人工智慧建模之前收集資料並對其進行清理。資料科學、資料分析、機器學習和人工智慧（AI）是幾乎所有領域都需要的關鍵技術。

數學和統計學

理解和推理能力對於機器從經驗中學習至關重要。要使機器具備這種能力，數學和統計學是必不可少的。統計資料有助於收集、分析和解釋資料，而數學有助於研究數字中的模式和關係。數學和統計學的結合使資料分析和理解變得更容易。掌握這兩種技能將有助於解決問題並根據需求建立演算法。

自然語言處理和計算機視覺

自然語言處理（NLP）和計算機視覺具有廣泛的應用，是人工智慧的關鍵子領域。

NLP 是計算機理解和處理人類語言的能力。NLP 通常包括理解單詞的含義以及單詞之間的關係，並將單詞組合在一起以將句子解析成組成部分。NLP 可以用於各種各樣的任務，例如自動翻譯、機器理解和文字摘要。

另一方面，計算機視覺是對計算機解釋和理解數字影像的研究。計算機視覺用於的任務包括估計影像中物體的 3D 幾何形狀、識別影像中的物體以及識別面部特徵。

軟技能

軟技能至關重要，而且不容易量化或自動化。隨著人工智慧以驚人的速度快速發展，人工智慧專業人員有望磨練協作、溝通、批判性思維和解決問題等軟技能。除了計算機之外，人工智慧專業人員還必須與其他專業人員協作。雖然技術技能始終很重要，但擁有軟技能可以使您在技能相同的競爭者中脫穎而出，而這些競爭者可能沒有軟技能。

人工智慧領域最熱門的職位

以下人工智慧職位是一些您可以申請的高需求職位。此外，根據Glassdoor的資料，請檢視這些職位在世界主要國家的平均薪資。

人工智慧 (AI) 專業人員

人工智慧 (AI) 專家主要專注於設計智慧演算法和模型，這些演算法和模型可以從資料中提取見解，並基於這些見解做出預測或業務決策。

平均薪資

經驗：2-4 年

美國：每年 100,000 美元 - 200,000 美元

英國：每年 42,000 英鎊 - 77,000 英鎊

加拿大：每年 56,000 加元 - 94,000 加元

印度：每年 190 萬盧比 - 280 萬盧比

人工智慧 (AI) 工程師

AI 工程師開發、程式設計和訓練複雜的演算法網路，這些網路是 AI 的關鍵組成部分，使它們能夠像人腦一樣執行和工作。

平均薪資

經驗：2-4 年

美國：每年 100,000 美元 - 200,000 美元

英國：每年 43,000 英鎊 - 74,000 英鎊

加拿大：每年 85,000 加元 - 122,000 加元

印度：每年 70 萬盧比 - 150 萬盧比

機器人工程師

機器人工程師設計、建造、維護和修理機器人。他們還進行研究，併為現有功能機器人開發新的應用。

平均薪資

經驗：2-4 年

美國：每年 75,000 美元 - 100,000 美元

英國：每年 34,000 英鎊 - 52,000 英鎊

加拿大：每年 66,000 加元 - 97,000 加元

印度：每年 40 萬盧比 - 80 萬盧比

機器學習工程師

AI 機器學習工程師進行研究、構建和設計負責機器學習的 AI。他們還維護和提高現有 AI 系統的效率。

平均薪資

經驗：2-4 年

美國：每年 100,000 美元 - 200,000 美元

英國：每年 32,000 英鎊 - 59,000 英鎊

加拿大：每年 85,000 加元 - 100,000 加元

印度：每年 80 萬盧比 - 140 萬盧比

資料科學家

AI 資料科學家從各種來源提取、解釋和分析海量資料。他們使用資料探勘、AI/ML、演算法和統計工具使資料對企業可用。

平均薪資

經驗：2-4 年

美國：每年 100,000 美元 - 200,000 美元

英國：每年 42,000 英鎊 - 67,000 英鎊

加拿大：每年 80,000 加元 - 100,000 加元

印度：每年 70 萬盧比 - 190 萬盧比

資料工程師

資料工程師透過構建可靠的系統來收集、管理和轉換原始資料為可操作的資訊。他們幫助資料科學家和商業分析師解釋資料。

平均薪資

經驗：2-4 年

美國：每年 89,000 美元 - 100,000 美元

英國：每年 43,000 英鎊 - 71,000 英鎊

加拿大：每年 81,000 加元 - 100,000 加元

印度：每年 60 萬盧比 - 150 萬盧比

大資料工程師

大資料工程師開發、維護、測試、評估和分析公司的資料。他們還準備並將公司資料匯入大資料環境。

平均薪資

經驗：2-4 年

美國：每年 100,000 美元 - 200,000 美元

英國：每年 38,000 英鎊 - 74,000 英鎊

加拿大：每年 89,000 加元 - 100,000 加元

印度：每年 50 萬盧比 - 140 萬盧比

自然語言處理 (NLP) 工程師

NLP 工程師負責處理和分析自然語言資料。他們使用計算機科學、語言學技能、AI 和資訊科學建立能夠理解人類語言的程式。

平均薪資

經驗：2-4 年

美國：每年 100,000 美元 - 200,000 美元

英國：每年 46,000 英鎊 - 74,000 英鎊

加拿大：每年 84,000 加元 - 118,000 加元

印度：每年 60 萬盧比 - 140 萬盧比

資料分析師

資料分析師存在於各個行業，他們收集、解釋和清理資料集以解決問題或僅僅回答問題。

平均薪資

經驗：2-4 年

美國：每年 62,000 美元 - 95,000 美元

英國：每年 34,000 英鎊 - 52,000 英鎊

加拿大：每年 57,000 加元 - 83,000 加元

印度：每年 40 萬盧比 - 90 萬盧比

AI 職位增長前景（職位和薪資方面的增長）

• 根據美國勞工統計局的資料，AI 影響較大的計算機和資訊研究科學家的職位預計在 2022 年至 2032 年間增長 23%。
• 根據 2023 年 Stack Overflow 開發者調查，70% 的受訪者正在使用或贊成將 AI 用於他們的工作。
• 根據 2023 年《未來就業報告》，商業領袖預計未來五年全球 23% 的工作崗位將發生變化。
• 根據 2023 年《未來就業報告》，機器學習和 AI 職位（例如 AI 和機器學習專家職位）預計將在 2023 年至 2027 年間增長 40%，達到 100 萬個 AI 職位機會。

招聘人工智慧職位的公司

以下是招聘人工智慧職位的一些知名組織：

• 富國銀行
• 樂天營銷
• 三星
• MoTekTechnologies
• 亞馬遜
• 英偉達
• 微軟
• IBM
• 埃森哲
• 英特爾
• 聯想
• Adobe
• MoTekTechnologies
• 優步
• PCOInnovation
• Facebook，等等！

如果您渴望在 AI 領域發展併成為人工智慧經理，請充分利用 Tutorials Point。在一個地方學習技術，探索職位列表，申請最合適的職位，找到您的理想工作。