1. 人工智能工程师： 人工智能工程师是负责开发、实现和维护人工智能系统的专业人员。他们需要具备深厚的计算机科学和数学知识，以及强大的编程能力。
3. 数据科学家： 数据科学家是负责分析大量数据、提取有价值信息、并利用这些信息进行决策的专业人员。他们需要掌握数据挖掘、统计学、机器学习等领域的知识，以及强大的编程和沟通能力。
4. 自然语言处理工程师： 自然语言处理工程师是负责让人工智能系统理解和生成人类语言的专家。他们需要深入理解自然语言处理的原理和技术，以及如何应用这些技术到实际场景中。
6. 语音识别工程师： 语音识别工程师是负责开发和应用语音识别技术的专家。他们需要深入理解语音信号处理等领域的知识，以及如何应用这些知识实现高效的语音识别系统。
7. 人工智能研究员： 人工智能研究员是负责研究人工智能领域的新理论和新技术的专家。他们需要深入理解人工智能领域的最新进展，以及如何应用这些技术推动人工智能领域的发展。
以上只是人工智能行业的一些常见岗位，实际上还有很多其他的岗位。在选择岗位时，需要根据自己的兴趣、技能和职业规划进行选择。
人工智能行业：多样化的岗位与职业机会
1. 机器学习工程师：机器学习工程师是负责开发、实现和维护机器学习系统的专业人员。他们使用算法和模型来处理和分析大量数据，以实现预测、分类、聚类等任务。
3. 自然语言处理工程师：自然语言处理工程师致力于开发和使用机器学习算法和模型来处理和理解人类语言。他们使用LP（自然语言处理）技术，如词嵌入、命名实体识别、情感分析等，以实现文本挖掘、信息提取和语言翻译等功能。
4. 计算机视觉工程师：计算机视觉工程师专注于图像和视频处理。他们使用机器学习和深度学习技术来识别和理解图像中的对象、场景和行为。
5. 语音识别工程师：语音识别工程师负责开发语音识别技术和系统。他们使用机器学习和深度学习算法来将人类语音转化为文本，以实现语音转文字、语音合成和语音识别等功能。
7. 人工智能应用开发工程师：人工智能应用开发工程师专注于开发和实现人工智能应用。他们将人工智能技术和算法应用于各种领域，如医疗保健、金融、零售等，以实现自动化和优化业务流程。
8. 人工智能系统架构师：人工智能系统架构师是负责设计和构建人工智能系统的专业人员。他们需要考虑系统的可扩展性、可靠性和性能，并与其他团队成员合作以确保系统的顺利开发和部署。
9. 人工智能测试工程师：人工智能测试工程师负责测试人工智能系统和应用。他们需要设计和执行测试计划，以确保系统的质量和性能达到预期水平。
10. 人工智能运维工程师：人工智能运维工程师负责维护和管理人工智能系统和应用。他们需要确保系统的稳定性和可用性，并能够快速响应用户反馈和故障报告。
11. 人工智能产品经理：人工智能产品经理是负责管理和推动人工智能产品开发和管理的专业人员。他们需要与开发团队、市场团队和其他利益相关者合作，以确保产品的成功上市和持续改进。
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2. 人工智能市场营销人员：人工智能市场营销人员负责推广和销售人工智能产品和服务。他们需要了解市场需求和趋势，制定营销策略，并与潜在客户建立联系以实现销售目标。
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3. 人工智能数据科学家：人工智能数据科学家是负责数据分析和建模的专业人员。他们使用数据挖掘、机器学习和深度学习等技术来提取有价值的信息和洞见，以支持决策制定和业务优化。
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4. 人工智能投资顾问：人工智能投资顾问是提供有关人工智能投资机会的专业建议的人员。他们需要对人工智能行业有深入了解，并能够评估潜在的投资机会、风险和回报率。
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5. 人工智能行业研究员：人工智能行业研究员是负责研究和分析人工智能行业发展趋势和发展前景的专业人员。他们需要收集和分析相关数据和信息，以支持决策制定和战略规划。