人工智能算法工程师与人工智能应用工程师有什么区别？怎么做选择？

      人工智能算法作为AI领域的核心驱动力，其发展受到技术突破、产业需求与数据积累的多重推动，在科技浪潮中，AI技术已成为各行业效能跃迁的核心引擎。
      人工智能应用工程师
      人工智能应用工程师是能够利用人工智能相关技术进行应用研发，并开展各类工作的从业人员。人工智能应用工程师在日常工作中可能会涉及到多个方面，如，语音识别和自然语言处理、计算机视觉、机器学习和数据分析、自动驾驶技术等。同时，人工智能应用工程师需要具备扎实的数学和统计基础，掌握常见的机器学习和深度学习算法，熟悉数据处理和分析的方法，熟练使用编程语言和工具，以及具有良好的问题解决和创新能力。
     人工智能算法工程师
     人工智能算法工程师，是致力于人工智能领域算法设计、开发与优化的专业技术人员。他们站在科技前沿，运用深厚的数学、统计学和计算机科学知识，为各类人工智能系统打造核心算法。人工智能算法工程师承担着多重重要职责。要进行算法的研究与设计。这要求人工智能算法工程师时刻关注国际前沿的学术研究成果，深入钻研诸如机器学习、深度学习、强化学习等领域的理论知识。他们负责算法的开发与实现。这涉及到使用多种编程语言和开发工具，如Python、Java等。人工智能算法工程师要将设计好的算法转化为可运行的代码，构建起人工智能系统的核心架构。在开发过程中，需要进行大量的代码编写、调试和测试工作。算法的优化与评估也是他们工作的重要部分。随着数据量的不断增加和应用场景的日益复杂，原有的算法可能无法满足需求。人工智能算法工程师需要对算法进行优化，提高其性能和效率。他们会使用各种评估指标，如准确率、召回率、F1值等，来评估算法的效果。
     工作职责区别
人工智能应用工程师
人工智能应用工程师需聚焦特定行业场景（如电力、智能制造等），通过技术研究与开发，实现AI技术与业务需求的深度融合，支撑上层应用落地。
主要职责
技术研发与应用知识图谱与推理技术：构建行业多模态知识图谱，研究图机器学习推理技术，支撑智能运检等应用。
数据融合与业务应用：研发状态评估、故障诊断、态势推演等模型，解决实际业务问题。大模型适配与优化：针对行业场景（如设备检修、智能调度）微调大模型，设计适配算法与架构。技术追踪与创新跟踪生成式AI、因果推理等前沿技术，推动技术与业务需求结合。探索AI在智能制造、机器人控制等领域的创新应用    

人工智能算法工程师
人工智能算法工程师工作围绕AI技术落地与产品化展开
技术研发：探索AI在智能制造、视频监控、电信等领域的创新应用，如工业机器人智能规划、图像缺陷检测、目标识别等。
模型构建：攻坚机器学习/深度学习算法（如遗传算法、神经网络、强化学习），开发高精度模型并优化性能。
工程落地：将算法与业务场景结合，完成模型部署、产品研发及现场调测，形成标准化AI解决方案。

适合人群
1.对人工智能技术感兴趣的人士。
2.希望在内容创作、设计、媒体等领域应用的从业者。
3.涉及市场营销、数据分析、内容创作、设计、客户服务等各行各业的职场人士。
4.从事计算机科学、人工智能、深度学习等领域的技术开发者、研究人员和学者。
5.愿意不断学习和提升自己的大学生、研究生及职场新人。

考培模式
考试方式：分为线下考试站点或线上考试系统统考两种方式，考试形式为上机答题，闭卷。
考试题型：时间：120 分钟，单选题+多选题+判断题+操作题+简答题，上机答题。
考试成绩：满分为100分，成绩80-100分为优秀；成绩60-79分为合格；成绩60分以下为不合格。