100 个 AI 岗位 ——00 后就业首选 AI 领域,应届大学生找工作赶紧收藏!

自2022年11月30日ChatGPT发布以来,人工智能如同一场强劲的浪潮,席卷了各行各业,既带来了挑战,也带来了变革——它不仅重塑了商业模式与工作流程,颠覆了传统的就业观念,同时也催生了前所未有的就业新机会。

麦肯锡全球研究院在《工作的新未来》报告中指出:“2030年至2060年间,现有职业中将会有50%被人工智能取代。”掐指一算,距离2030年只剩5年时间;即便取中间值2045年,也不过是20年后的事。

人工智能市场规模的持续扩大已是必然趋势,这一趋势直接推动了对AI人才需求的增长。无论是大型跨国企业,还是新兴的初创公司,都在积极招揽具备AI相关背景的人才,以助力技术创新和业务优化。

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人工智能的就业方向——

我们从3大方向:AI技术岗、AI技术支持岗、AI相关岗,来全方位的介绍就业岗位。

一、AI技术岗

1算法

算法是一系列指令和规则的集合,用于让计算机系统模拟人类智能的某些方面,如学习、推理、决策、感知等。这些算法能够处理和分析数据,从中发现模式、规律,并利用这些发现来执行各种任务,如语音识别、图像分类、自然语言处理、机器翻译等。

简单来说,AI 算法就像是一个智能的 “菜谱”,数据是 “食材”,计算机按照这个 “菜谱” 的步骤对 “食材” 进行加工处理,最后输出我们期望的 “菜肴”(如预测结果、分类标签等)。

算法岗位:

【搜索算法工程师】

【检索架构工程师】

【搜索推荐算法工程师】

【推荐算法工程师】

【图像算法工程师】

【OCR算法工程师】

【脑影像算法工程师】

【热成像图像算法工程师】

【求解器算法开发(SPH)】

【算法开发工程师(人脸三维重构)】

【语音识别算法工程师】

【多模态算法工程师】

【自动化标注算法岗】

2机器学习

机器学习是人工智能的一个核心分支,它使计算机系统能够自动地从数据中学习并改进其性能,而无需进行明确的编程,实现从数据中提取特征、发现规律,并据此做出预测或决策。

就业岗位:

【机器学习工程师】

【机器学习算法工程师】

【机器学习架构工程师】

【机器学习框架开发工程师】

【机器学习平台研发工程师】

【感知算法数据前处理工程师】

【机器视觉算法工程师】

【方案架构师】

【数据科学家】

【数据处理】

3深度\强化学习

深度学习是机器学习的一个子领域,它使用深度神经网络模型来模拟人脑神经元的连接和工作方式。深度神经网络通过多层非线性处理单元对数据进行学习,能够自动地从原始数据中提取出高层次的抽象特征。

就业岗位:

【深度学习工程师】

【深度学习架构工程师】

【算法工程师(Python)】

【算法研究员】

【嵌入式系统工程师】

【深度学习应用工程师】

4自然语言处理(NLP)

自然语言处理是人工智能领域中的一个重要方向,它研究如何使计算机能够理解和生成人类自然语言的技术。NLP技术包括文本分类、情感分析、命名实体识别、机器翻译、问答系统等,涉及语音识别、语义分析、机器翻译和文本生成等。

就业岗位:

【NLP工程师】

【文本数据分析师】

【NLP标注工程师】

【NLP处理工程师】

【NLP模型开发工程师】

【NLP算法工程师】

【NLP算法工程师(理解)】

【NLP算法工程师(对话)】

【对话系统开发工程师】

【语言模型研究员】

【大语言模型专家】

5知识图谱

本质上是结构化的语义知识库,以图数据结构形式存储和表示知识,通过节点和边来描述实体及其之间的关系,为人工智能系统提供了更丰富、更深入的知识支持,有助于提高系统的理解、推理和决策能力

就业岗位:

【AIGC算法工程师】

【AI推理框架研发工程师】

【大模型提示词优化工程师】

【大模型解决方案架构师】

6、计算机视觉

是使计算机能够“看”并理解图像和视频的技术。它包括图像识别、物体检测、图像分割、场景理解、视频分析等任务。通过运用图像处理、模式识别、机器学习等技术,计算机视觉系统能够自动地从图像和视频中提取出有用的信息。

就业岗位:

【计算机视觉工程师】

【视觉感知算法工程师】

【视觉生成推理引擎工程师】

【机器视觉算法开发工程师】

【视觉业务场景工程师】

【自动驾驶视觉系统工程师】

【视觉导航算法工程师】

【工业视觉智能】

【视觉质检算法工程师】

【行为视觉分析技术工程师】

7、机器人

机器人是一种能够自动执行任务的机器装置。它可以在预先编程的指令下,或者通过感知环境并根据环境反馈的信息进行自主学习和调整,来完成各种复杂程度不同的任务。这些任务包括但不限于工业生产中的焊接、装配、搬运,家庭服务中的清洁、陪伴,以及在危险环境(如灾区救援、太空探索、深海探测)中的数据采集等。

就业岗位:

【机器人算法工程师】

【机器人软件工程师】

【机器人硬件工程师】

【机器人控制系统工程师】

【电机控制算法工程师】

【运动控制算法工程师】

【飞控系统算法工程师】

【AEB算法工程师(规划控制)】

【AGV 工程师】

【计算机视觉算法工程师】

【工业机器人工程师】

【模型算法岗】

【Slam算法专家】

【机器人AI算法专家】

【FEM求解器算法工程师】

【系统集成工程师】

【人机协作机器人研究员】

【多机器人系统研究员】

二、AI技术支持岗

AI技术支持是指在产品或服务的整个生命周期内,为技术实现、产品稳定以及用户(包括客户、合作伙伴、内部员工等)提供关于技术相关问题的帮助和解决方案的一系列活动。它涵盖了从产品安装、调试、使用过程中的故障排除,到技术咨询、性能优化建议等多个方面。

就业岗位:

【AI 训练师】

【AI 产品测试】

【AI 产品运维】

【AI 安全专家】

【AI研究科学家】

【AI 伦理与合规专家】

【隐私计算/密码/安全算法工程师】

三、AI相关岗

是AI行业非专业技术研发型岗位,但是对从事人员的技术知识要求还是有的,起码要懂得计算机理论基础。

就业岗位:

【AI 产品经理】

【AI 产品销售】

【AI 产品售前】

【AI 项目管理】

【AI 解决方案】

【AI 产品运营】

【AI 咨询顾问】

【智能硬件工程师】

【数据分析师】

【商业智能分析师】

以上就AI方向就业岗位,近100个岗位可以参考选择,供大家做职业规划学习和参考。

接下来,再看看哪些工作可以被AI优先替代

1.信息录入员

数据输入、文档扫描和信息整理等工作,现在已经实现对数据的扫描录入和信息整理了。

2.客服

AI 聊天机器人和虚拟助手已经能够高效地处理客户各种问题,还能不休息提供24h全天候服务,做到即时响应。对人工在线客服的需求量越来越少了。

3.基础销售

传统基础的销售也是AI替代重灾区,相信大家已经接到过虚拟人的销售电话了。

4.初级平面设计

AI 工具如今能生成基本的设计元素,一些曾经需要设计师的简单平面设计任务,如徽标设计、社交平台发帖图片设计、甚至网站布局等,可通过 AI 实现自动化,满足许多基本设计需求。

5.会计

基本会计工作通常涉及一些基于用户输入的简单流程,如账目记录、凭证生成、报表编制等,AI 在数据处理和规则遵循方面的优势使其能够替代部分会计工作,尤其是一些重复性高、标准化程度高的会计核算工作。

6.律师助理

负责对大量的法律文件进行初步审查,查找其中的关键信息、条款对比等工作,工作包括处理大量信息和整理法律摘要等,AI 可以通过自然语言处理和文本分析技术快速准确地完成这些任务。

7.教培咨询辅助人员

对于一些提供在线课程的机构,AI 可以通过分析学生的学习行为和问题反馈,为学生提供基本的学习指导和答疑,取代部分在线教育辅导员的工作。

8.流水线工人

AI 的机器人可以比人类更精确、高效地完成产品组装、焊接、包装等重复性的体力工作,智慧工厂已经在产业升级中淘汰了大量的意向操作工人。

9.仓库管理员

AI 和机器人技术已经实现仓库的货物存储、检索和盘点等工作,实现自动化的库存管理,减少对人工仓库管理员的依赖,提高仓库运营效率。

10.物流配送员

随着自动驾驶技术应用于汽车和无人机,一些简单的货物运输和配送任务,如在固定路线和区域内的快递配送、仓库搬运等,会被AI取代。

11.翻译员

AI 翻译可以处理多种语言,提供实时翻译服务,配合视听设备,翻译准确度和时效都得到了大大的提高。

大家不必慌张,AI现在还不至于就完全把以上这11个岗位方向替代,事物总有个发展的过程,距离2045年还有20年呢。不过,大家在做职业规划的时候最好尽量避开这方面的工作。

那么,如何系统的去学习大模型LLM?

作为一名从业五年的资深大模型算法工程师,我经常会收到一些评论和私信,我是小白,学习大模型该从哪里入手呢?我自学没有方向怎么办?这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历,一定要继续看下去!这些问题啊,也不是三言两语啊就能讲明白的。

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接下来是进阶篇,你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署,学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合,学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。
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