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  • 人工智能工程技术人员
  •   从事与人工智能相关算法、深度学习等多种技术的分析、研究、开发,并对人工智能系统进行设计、优化、运维、管理和应用的工程技术人员。
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  • 职业定义
      职业其他名称:

      机器学习算法专家、人工智能算法工程师、人工智能研发工程师、人工智能技术专家

      相关职业:

      Python开发工程师、Java高级开发工程师、数据研发专家、信息标注员

      个性定义:

      1、从事人工智能、数据挖掘等领域的算法研发的工程技术人员。

      2、负责人工智能技术的研究与应用,结合实际应用场景,提供全面的技术解决方案的工程技术人员。

      3、负责公司AI(人工智能)平台技术调研和可行性论证,搭建平台和AI(人工智能)框架的人。

  • 2
  • 任务职责

      1) 分析、研究人工智能算法、深度学习及神经网络等技术;

      2) 研究、开发、应用人工智能指令、算法及技术;

      3) 规划、设计、开发基于人工智能算法的芯片;

      4) 研发、应用、优化语言识别、语义识别、图像识别、生物特征识别等人工智能技术;

      5) 设计、集成、管理、部署人工智能软硬件系统;

      6) 设计、开发人工智能系统解决方案;

      7) 提供人工智能相关技术咨询和技术服务。

      具体工作职责:

      1) 业界AI应用趋势跟踪,学术界AI关键算法和新技术调研分析;

      2) 面向特定AI领域进行算法研发及优化,包括且不限于人脸识别、目标检测跟踪、图像识别、语义分割、图像增强等;

      3) 算法研究,算法原型代码开发,测试以及交付,并协助系统级联调;

      4) 参与项目技术攻关,解决技术疑难问题与实际项目落地应用;

      5) 结合应用场景,综合考虑业务/数据/算法等因素,持续改进和优化产品性能;

      6) 深入理解客户需求和客户问题,分析并解决实际问题,积极创新;

      7) 与各个业务模块开放协作;

      8) 设计并实现解决方案的早期原型,敏捷开发及验证解决方案可行性;

      9) 担任人工智能相关课程讲师,培训专业人士、向大众普及相关知识。

      工作考核要求:

      1) 工作态度+考勤(部分公司无具体要求);

      2) 完成效率(含工作量);

      3) 完成质量(项目落地情况);

      4) 科研成果情况(部分岗位如研究员、专家等需要)。

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  • 职业技能


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  • 从业资格

      通用技能:

      1)有一定分析问题、解决问题的能力;

      2)具有良好的数据分析能力;

      3)有很好的自学能力,能积极主动地去学习前沿算法类相关知识;

      4)具有良好的团队合作能力、语言表达能力及英文文献阅读能力;

      5)具有创新精神和使命感,积极推进人工智能发展。

      专业技能:

      1)扎实的工程coding能力,掌握并熟悉python、Java或C++等一种或多种主流编程语言,有较强的工程规范和算法实现能力;

      2)熟练掌握常用的软件架构模式,并能熟练使用基本的编程编译工具;

      3)熟悉TensorFlow、Caffe、MxNet或Pytorch等深度学习开源框架;

      4)深入理解深度学习原理及基本模型(cnn、rcnn、frcnn等),熟悉机器学习的基本方法,具备一定深度学习调参经验以及训练模型的能力;

      5)熟练使用OpenCV、Numpy、Sklearn、Pandas等工具。

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  • 薪酬待遇

      薪酬结构:

      基本工资(base)+奖金(年终奖)+绩效+(补贴)等

      福利制度:

      额外公积金、员工及家属关怀(教育、保险、长辈关怀等)、医疗绿色通道、购房优惠(补贴或无息贷款等)

      薪酬满意度:

      受访者平均薪酬满意度为4分,100%受访者对薪酬表示比较满意及非常满意。(薪酬满意度评分:1点~5点,分别代表“非常不满意”~“非常满意”)

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  • 发展前景

      行业发展前景:

      未来中国人工智能市场规模将不断攀升。根据《新一代人工智能发展规划》,2020年中国人工智能的技术与应用水平将发展至世界先进水平,同时核心产业规模超过1500亿。2030年中国人工智能核心产业规模超过1万亿元。

      2018年,中国人工智能领域融资额高达1311亿元。当技术的噱头高于其实现的可能时,投资可能出现泡沫,投资者较为理性。AI领域将逐渐由爆发期过渡到平稳期。新增企业增速下行有望使更多资本涌入好的项目。可以预见,在未来,AI垂直巨头将逐渐显现,人工智能技术的积累和突破将加速各种应用落地,催生更多生态,使人工智能真正能够对各个行业进行重塑,处理更多现有难以解决的实际问题。

      受疫情等影响,许多互联网公司在人工智能方面的投资开始要求实际的投入产出及考核团队的成果转化。人工智能未来仍然是互联网发展的大趋势,但是会逐渐增加市场化考量的指标和相应的要求。

      职业就业趋势:

      未来企业增速虽趋于稳定,但因人工智能技术发展需要大量技术人才支撑,加上人工智能企业整体规模不断扩大,人工智能人才需求将延续倍数级增长。有模型结果显示,2018年的AI人才招聘需求较2017年增长1.8倍,按上行趋势预测,后续更是有望达到2.8倍,人工智能领域人才争夺战还将维持很长时间。

      部分从业者提到了2020年很多互联网公司裁员,并且逐步削减人工智能方面的研发成本,甚至大公司在人工智能方面的需求也会收紧。所以,现阶段人工智能岗位竞争会越发激烈。从长远来看,人工智能人才的就业机会还是很丰富,薪资普遍较高,对口岗位的选择很多。

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  • 职业道德

      1、人工智能的特性是需要大量的数据支持,这就要求从业人员应当严格尊重客户的隐私。

      2、人工智能涉及算法研究、算法原型代码开发、测试、交付以及协助系统级联调,这就要求从业人员能够敬重包括版权和专利在内的财产权。

      3、人工智能需要结合应用场景,综合考虑业务、数据、算法等因素,解决技术疑难问题与实际项目落地并持续优化改进,这就要求从业人员能够重视合同、协议和指定的责任。

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