1. 알고리즘 엔지니어는 기계 학습 응용 프로그램, 지식 응용 프로그램 및 지능형 의사 결정을 포함한 인공 지능 관련 최첨단 알고리즘에 대한 연구를 수행합니다. 기계 학습 과정을 예로 들자면, 데이터 수집, 데이터 정리, 알고리즘 설계, 알고리즘 교육, 알고리즘 검증, 알고리즘 적용 등의 단계가 포함되므로 알고리즘은 기계 학습 발전의 중점이다.
둘째, 비즈니스 개발 전문가 (인공 지능 방향) 는 회사의 AI 개발 전략에 따라 이미지 인식, 음성 처리, 비디오 처리, 데이터 인텔리전스, 증강 현실, 지능형 고객 서비스 등의 기술 대외 협력을 확대하여 기본적인 비즈니스 개발 목표 달성을 보장합니다. 최첨단 기술 (빅 데이터, 인공 지능, 스마트 시티, 클라우드 컴퓨팅 등) 에 대한 정보를 수집, 정리 및 소화합니다. ) 관련 발전 방향 및 기술 추세를 분석하여 분석 보고서를 작성합니다. 시장 확대 및 프로젝트 구현을 지원하여 고객 또는 관련 비즈니스 활동에 대한 prosupport 를 제공합니다.
셋째, 대규모 데이터 및 AI 제품 운영, 운영 및 유지 보수 제품 개발을 담당하는 인공 지능 운영 및 유지 보수 엔지니어입니다. 관련 구성 요소의 운영 및 유지 보수 도구 시스템 개발 및 구축을 책임지고, 제품 품질의 안정성을 보장하며, 기술적 수단과 프로세스 시스템을 통해 구성 요소의 견고성과 가용성을 향상시킵니다. 대용량 데이터 및 AI 클라우드 제품에 대한 고객 지원을 제공합니다.
넷째, 지능형 로봇의 연구 개발 방향 R&D 엔지니어는 주로 로봇 제어 시스템 개발 및 고정밀 장치 설계 및 개발에 종사하고 있습니다. 산업용 로봇 시스템 통합 방향은 주로 워크스테이션 설계, 전기 설계, 부품 선택, 로봇 디버깅, 프로그래밍 및 유지 관리를 포함합니다.
5.Java 수석 설계자 (인공지능) 는 시스템 아키텍처 설계, 업계 고객을 위한 시나리오 솔루션, 솔루션의 경쟁력 및 비즈니스 목표를 담당합니다. 기술 공유, 영업 팀에 인공 지능 제품/솔루션 영업 기술 전달, 주요 프로젝트의 사전 영업 지원 업계 동향/시장 분석, 고객 분석, 경쟁 분석 등을 통해 , 인공 지능과 관련된 비즈니스 계획을 개발하고, 계획을 철저히 관리합니다.
6.NLP 애플리케이션 엔지니어는 지능형 응답 모듈 및 사용자 행동 예측 모듈을 포함하되 이에 국한되지 않으며, 서비스 회사의 수억 명의 운전자와 승객이 우수한 인공 지능 경험을 제공합니다. 기계를 이용하여 NLP 기술을 배우고, 텍스트 분류, 핫스팟 문제 분석 등의 기능을 완성하고 최적화하여 회사의 전략적 의사 결정에 대한 데이터 지원을 제공합니다. 인터넷/로그 등을 포함한 지능형 플랫폼 코퍼스 획득을 담당합니다. 적절한 분석, 분류/클러스터링을 수행하여 데이터의 잠재적 가치를 파악합니다. 6 대 인공지능 전문 일자리 공유다. 현재 인공지능업계는 취업 전망이 넓고 평균 급여가 높지만, 업무난이도, 스트레스 등이 수반된다. 인공지능을 전공하는 학생들은 자신의 전문성과 탄력성을 지속적으로 강화해야 인공지능업계에서 최대의 가치를 발휘할 수 있다.