一、人工智能相关岗位
随着人工智能技术的快速发展，人工智能相关岗位在各行各业中变得越来越重要。在当今数字化时代，人工智能不仅影响着我们的生活方式，也深刻地改变了公司和组织的运作方式。因此，拥有人工智能技能成为了许多人求职的热门选择之一。
人工智能岗位的概述
人工智能岗位涵盖了广泛的领域，包括机器学习工程师、数据科学家、自然语言处理专家、深度学习专家等。这些岗位要求员工具备一定的技术背景和数理知识，能够利用大数据和机器学习算法来解决现实世界中的问题。
人工智能相关岗位的技能要求
想要在人工智能领域有所作为，除了扎实的技术基础外，还需要具备良好的逻辑思维能力、沟通能力和团队合作精神。人工智能岗位往往需要处理复杂的数据和算法，因此具备良好的问题解决能力也是必不可少的。
人工智能岗位的发展前景
随着人工智能技术的不断突破和应用，人工智能相关岗位的需求也在不断增加。未来，人工智能岗位将会变得更加多样化，涵盖更多的行业和领域。拥有人工智能技能将会成为未来就业市场上的一大竞争优势。
如何提升人工智能技能
想要在人工智能领域脱颖而出，不仅需要不断学习和提升自己的技术能力，还需要不断关注行业动态，参与相关的项目和实践经验。此外，参加培训课程、参与学术研讨会也是提升人工智能技能的有效途径。
结语
人工智能技术的快速发展带动了人工智能相关岗位的需求增长，对于求职者来说，掌握人工智能技能将会是未来就业市场的一大竞争优势。因此，希望大家能够不断提升自己的技能，抓住人工智能领域的机遇，实现个人职业的成长和发展。
二、人工智能相关的岗位薪酬状况如何？
笔者简介：美国应用数学|运筹学硕士，德国海德堡大学数学|组合优化博士，博士研究方向为离散优化在计算机视觉的交叉应用。读博期间创办 @运筹OR帷幄 以及 @DIY飞跃计划 俩个微信公众号/社区。现于德国某车厂自动驾驶部机器学习组，担任计算机视觉研发工程师。
一、人工智能不同岗位及薪资差异（附案例）
如高赞回答 @晓飞 所说，要谈人工智能待遇，先得讲清楚人工智能都有哪些岗位
从职能上划分：
1.研发科学家（Research Scientist）
2.软件工程师（Software Engineer）
通常1需要博士学位，2硕士甚至本科都可申请。
2在国内一般会叫算法工程师。
从部门上划分：
1.AI研究院（Research Lab）
2.公司研发部门（R&D）
3.公司产品部
1的代表：Facebook AI research Lab (FAIR)、微软亚洲研究院(MSRA)、百度AI Lab等
1中既有研发科学家“发明”全新的AI模型和底层的优化算法，也有软工协助科学家们实现算法跑实验，或是把这些前沿的模型做成Prototype（样品）推销给公司2和3的研发、产品部。
2和3有些公司没有严格区分
3的代表：微软小冰、微信、腾讯王者荣耀等
工资待遇一般情况下按上面的数字递减～
案例一
国内某一本自动化专业本科，国内某985硕士（研究方向：动态优化+并行计算）
毕业于普通的一本院校，非985，非211，专业也是普通的工科专业，本科期间学习成绩良好，但是也没有学过任何与人工智能相关的内容。硕士期间从事的是CUDA并行计算的研究，将一些优化算法通过GPU并行加速。
Offer1:
顺丰科技，第一年16*15K，CUDA高性能计算，只招聘两人，顺利拿到Offer。主要工作内容是将一些人工智能的相关算法并行加速。
Offer2:
华为C++测试岗，第一年 16*15K，由于具备良好的C++编程基础，所以拿到大厂的Offer基本不成问题。
这个案例告诉我们，找到一份好工作对学历是有一个基本的要求的，但是要求并不是很高，身边很多的人也都是普通本科出身，通过自身的学习和努力一样能得到好的工作机会。另外对专业的要求也并不是很严格，因为国内目前基本还没有人工智能专业，只要是工科相关专业，或者数学统计专业，乃至于经管类专业都可以比较容易的转行到人工智能。
案例二
国内某985硕士（硕士课题研究方向：多目标优化算法）
Offer1:
图森，第一年22*15，参与自动驾驶的研发
Offer2:
Momenta，第一年 20*15，参与自动驾驶系统的研发
曾参与了并完成了优达学城自动驾驶课程，并由此获得了滴滴自动驾驶的实习机会。
这个案例告诉我们，硕士的研究课题其实很多时候和找工作关系并不大，因为目前国内的硕士教育依然是偏重学术研究。本案例中的同学硕士研究方向和自动驾驶没有什么关系，但是他通过自学并参与了优达学城自动驾驶课程并由此获得实习机会。如果没有参与课程的话仅仅依靠其硕士研究的内容是很难找到好工作的。
案例三（我自己）
德国Top3 数学博士
申请德国某Tier 1 AI Lab，被拒
Offer 1：
德国某Tier 1 Corperate Research（可以理解为研发部）机器学习组， 应用方向有安防、机器人、自动驾驶，8W欧元左右/年
Offer 2：
某车厂自动驾驶系统部门（可以理解为产品部）机器学习组，产品为自动驾驶系统中的各个模块，7W欧元左右/年
P.S.，一欧元约等于8块人民币
二、全球范围各大厂人工智能方向薪资及高薪揽才计划
人工智能、机器学习最近几年有多火？
从各大互联网公司先后创建人工智能研究院，以及以下这些高薪揽才计划便可略窥一二。
1.阿里星计划
年薪平均估计60w左右，上不封顶，本科生-博士生都有机会入，CTO直接面试，每年招10人，半年base美国office的机会
2.百度少帅计划
IDL部门（机器学习、深度学习），年薪100w+，每年9人，30岁以下，工作地北京、深圳，一年后硅谷或常青藤名校访问至少半年，三年后带领20-30人团队
3.滴滴新锐计划
滴滴研究院，面向全球高校博士、硕士、优秀本科生的精英人才计划，研究方向包含机器学习、计算机视觉、机器人、自动控制、汽车工程、人工智能、数据挖掘、最优化理论、分布式计算、图形图像、语音识别、语音合成、自然语言处理等
4.腾讯技术大咖
要求，全球TOP100 CS相关硕士博士毕业，人工智能相关，待遇：上不封顶offer，深圳市还有“孔雀计划”160w的奖励
5.Google/Amazon/Facebook/Apple等
硅谷科技公司巨头，如斯坦福这样的名校毕业硕士，去Google就有可能达到20W刀/年的package
最近网上流传AI行业人才可能有一些饱和。
个人认为，表面上人才饱和的状态是AI里面相对基础的一些岗位，而高端人才永远是稀缺的。
事实上，AI领域的技术更新非常快，无论什么位置都需要不断的学习和提升，对应聘者提出了更高的挑战。
更详细的全球AI薪资汇总，可以参考我在这个问题下的回答：
全球 TOP 互联网公司及学术界人工智能方向薪资、高薪的揽才计划有哪些？
三、转专业人工智能工业界的经验和建议
因为自己本科数学，硕士应数、优化理论，博士研究其实更偏运筹学、组合优化，因此可以说非人工智能科班出身。
这里大概讲讲自己的转专业经历。
先说点宽泛的、上纲上线的东西。
人工智能、大数据这些新兴"专业"，是随着工业界与日俱增的需求而随之出现的（中国最近批准了第一批试点的几十所高校开设人工智能专业）。其实任何专业都是这样一个需求导向的过程，包括微电子，计算机，还有什么房地产专业，几十年前可能根本不存在这些专业。
但是自然科学如数学、物理、化学、生物长盛不衰，是有其道理的，这也是为什么我们初高中我们都在学这些东西。
反之，某些专业，一定会随着市场需求的锐减而减少甚至消失。
这些专业名词在刚出现的时候往往是“凭空造诣”或者是强加术语，然而知识是需要积累的，每个新兴专业都是建立在一些基础科学的基础上，这也是我下面的回答要强调的--学习人工智能非一朝一夕，而是要从最基本的数学基础开始打好地基。
1.数学基础
微积分（求导，极限）和线性代数（矩阵表示和运算）是基础中的基础
2编程技能
人工智能任何模型和算法的实现，当然需要编程了，因此C/C++/Python任选一门（推荐Python，因为目前很多库和Library都是用python封装）。
数据结构：建议学学，让你编程更顺手更高效。
算法：建议上，任何人工智能任何产品的Code都是无数算法的集合体。
数据库：存储数据，人工智能通常需要用到海量数据，因此如何更高效的存储和管理以及调用数据，就显得尤为重要。SQL等数据库，以及Hardoop，Spark等并行计算的框架，是最近的热点，推荐学习。
3.数学（统计、优化、机器学习）模型和深度学习
概率论+统计：很多传统机器学习模型基于统计模型
线性规划+凸优化：或者只学一门叫numerical optimization，统计和人工智能，到最后几乎都会归结为求解一个优化问题，当然也有纯优化模型不用统计模型的
关于优化类课程的综述，欢迎关注我的专栏：
『运筹OR帷幄』大数据人工智能时代的运筹学机器学习:其实传统机器学习，通篇都是在讲用一些统计和优化来做聚类、分类和预测这三个人工智能最常见的应用
深度学习：卷积神经网络的复兴掀起了深度学习席卷全球的号角，毫无疑问，它是目前人工智能的核心，必学！
学到这里，你基本就会发现，学这一门课中间会穿插着很多其他课的内容。恩，知识总是相通的嘛，特别是这些跨专业的新兴学科，都是在以往学科的基础上由社会需求发展而来。
4.人工智能的应用
以上所有课程基本都还是理论、数学模型层面的，虽然讲理论的同时会穿插一些应用案例，但是系统学习某一应用领域还是非常必要的，再加上一些项目和实习经历，基本就是转到AI工业界的敲门砖了。
人工智能应用领域按方向包括：
计算机视觉、语音识别、自然语言处理、知识图谱等
按行业：
汽车行业（自动驾驶）、制造业（次品识别）、安防（人脸识别）、机器人（SLAM）等
5.我个人转专业AI工业界的经验
由于应用数学+运筹学的背景，加上本科研究生修过一些编程和算法课程，因此我转战人工智能就只缺机器学习/深度学习+实战训练了。
我所在的海德堡大学数学与计算机学院，有海德堡大学图像处理中心，因此我很方便地旁听和选修了机器学习、深度学习、计算机视觉三门课程+一些研讨班。
另外由于博士课题是关于图像分割的，虽然博士论文用的是传统机器学习和组合优化交叉的算法，但在博士最后阶段，一位合作教授提议将这个方法应用在时下很热的语义分割（在自动驾驶和医学图像等领域都有应用）方向，于是又顺理成章地获得了一部分深度学习的经验。
事实证明，最后的这个深度学习小项目，是面试官最感兴趣的部分。而我现在工作的主要内容，也和此项目息息相关。
对于这段经历感兴趣的同学，欢迎收听我和牛津大学医学图像博士后渡博士（牛津大学实验物理博士）联合举办的关于转专业AI的知乎Live
理工科的你想要转AI？快上车！6.对转专业的一些建议
个人感觉，理工科背景的小伙伴，在有了一定的数学和编程基础之上，要转到人工智能领域并非难事。
以上个人经验，更适用于刚进入研究生或博士阶段不久的同学，有着充裕的时间打好数学和编程基础，循序渐进、逐步提升。
但是对于那些快要毕业，或者已经在工作岗位上从事其他专业的小伙伴，或许不是那么适用。
一方面，如果按照以上关卡一道道通关地自学，很容易被前期枯燥的数学和编程基础所累，导致前功尽弃。
另一方面，AI中的软件、算法工程师职位，大都不需要那么多数学基础，因此很多课程可以只挑重点看。
所以对于希望“速成”的同学，可以需要一个课程 list，通过比较系统的课程先入门，最好有项目可以练手，进入这个行业后再慢慢提升。找到第一份AI工作，通常是机器学习工程师。
这时候，网上一些系统性的网络课程或许比较适合。
例如Coursera，优达学城，景略集智等等。
一方面把一项职业所必须的技能树都涉及到，另一方面设计了难度适中的作业，让自学过程中可以及时检验成效。
最重要的是，还有考试，以及pass考试后，会有“证书”（简历加分利器）！！
https://cn.udacity.com/mlnd/?utm_source=zhihu-kol-liudehua &utm_medium=kol&utm_campaign=mlnd四，总结
人工智能正以我们意想不到的速度蔓延到各个行业以及社会的方方面面，农业、制造业、医疗、交通无不有它的身影。
或许不久的将来，他会像蒸汽、电力、电脑、手机、互联网一样，成为我们日常生活必不可缺的一部分。
是的，我们已经处在这一次科技革命之中，而人工智能，正是这一次科技革命的根源并且将被载入史册。
难道你，不想成为这次科技革命的一份子么！？
三、人工智能相关词汇？
人脸识别，智能语音，自动控制，无人智能驾驶，无人智能飞行器等。
四、人工智能岗位称谓？
人工智能软件工程师：负责开发人工智能软件，包括人工智能框架和库、智能应用等。
人工智能硬件工程师：负责设计和开发人工智能硬件，包括人工智能芯片、传感器等。
机器学习工程师：负责开发和应用机器学习模型，提升系统性能。
自然语言处理工程师：负责开发和应用自然语言处理技术，使计算机能够理解和处理人类语言。
深度学习工程师：负责开发和应用深度学习模型，使计算机能够像人类一样从数据中学习。
人工智能研究员：负责研究人工智能的前沿技术，探索新的人工智能应用。
人工智能项目经理：负责管理人工智能项目，包括确定项目目标、计划项目进度、管理项目团队和沟通项目进展等。
五、人工智能招聘岗位要求？
以下是我的回答，人工智能招聘岗位要求通常包括以下几个方面：专业技能：候选人需要具备与人工智能相关的专业技能，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等领域的知识。编程能力：候选人需要熟练掌握至少一种编程语言，如Python、Java、C++等，并具备良好的编程习惯和代码阅读能力。数据处理和分析能力：候选人需要具备数据清洗、数据预处理、数据挖掘等方面的技能，能够从海量数据中提取有用的信息。团队合作和沟通能力：候选人需要具备与团队成员、客户和其他相关人员进行有效沟通的能力，能够理解和表达复杂的概念，并能够与他人合作解决问题。创新思维和解决问题的能力：候选人需要具备创新思维和解决问题的能力，能够独立思考并提出新的解决方案。英语能力：由于人工智能技术主要源于英语国家，因此候选人需要具备英语阅读能力，以便跟踪最新的技术进展和研究趋势。
六、人工智能就业岗位分析？
一，算法工程师
进行人工智能相关前沿算法的研究，包括机器学习、知识应用、智能决策等技术的应用。以机器学习的过程为例，涉及到数据收集、数据整理、算法设计、算法训练、算法验证、算法应用等步骤，所以算法是机器学习开发的重点。
二，商务拓展专家（人工智能方向）
基于公司AI发展战略，拓展图像识别、语音处理、视频处理、数据智能、增强现实、智能客服等技术的对外合作，确保各项业务发展基础目标的达成；收集、梳理、消化前沿技术（大数据、人工智能、智慧城市、云计算等）的相关资料，并对与其相关的发展方向和技术趋势等进行分析，形成分析报告；协助市场拓展、项目实施，为客户或相关商务活动提供专业技术支撑。
三，人工智能运维工程师
负责大数据与AI产品相关运营、运维产品研发；负责相关组件的运维工具系统的开发与建设，保证维护产品的质量稳定，通过技术手段、流程制度提升组件的健壮性，可用性。提供大数据与AI云产品客户支持。
四，智能机器人研发工程师
研发方向主要从事机器人控制系统开发，高精度器件的设计研发等。工业机器人系统集成方向主要做工作站设计，电气设计，器件选型，机器人调试，编程，维护等。
五，Java资深架构师（人工智能）
负责系统架构设计，针对行业客户设计场景化的解决方案，并对解决方案的竞争力及商业目标达成负责；技术分享，将人工智能产品／方案的销售技巧传递给销售团队，并支持重点项目的售前工作；通过对行业趋势/市场分析、客户分析、竞争分析等，制定人工智能相关的业务规划，并对规划进行端到端的管理。
六，NLP应用工程师
包括但不限于智能应答模块与用户行为预测模块，服务公司数亿计的司机及乘客为其提供良好的人工智能体验。利用机器学习NLP技术完成并优化文本分类, 热点问题分析功能，为公司的战略决策提供数据支持。负责智能化平台语料获取, 包括互联网/日志等, 并进行相应分析分类/聚类，挖掘数据潜在的价值。
以上就是六大人工智能专业就业职位分享，目前人工智能行业就业前景广阔，平均薪酬高，但伴随而来的是工作难度高、压力大等问题。人工智能专业的同学需要不断增强自身的专业能力和抗压能力才能在人工智能行业中发挥自己最大价值。
七、人工智能公司岗位安排？
根据各人工智能企业岗位人才需求，可归纳为高级管理岗、高端技术岗、算法研究岗、应用开发岗、实际技能岗、产品经理岗等类型岗位。
算法研究岗：创新、突破人工智能算法和技术研究，并将人工智能前沿理论与实际算法模型开发相结合的岗位。
应用开发岗：将人工智能算法及各项技术（例如机器学习、自然语言处理、智能语音、计算机视觉等）与行业需求相结合，实现相关应用工程化落地的岗位。
八、人工智能有哪些岗位？
人工智能就业岗位主要以工程师为主，具体的岗位如下：
岗位一：人工智能数据标注工程师
岗位职责：负责数据标注分类、 数据标注流程、数据标注质量检验、 数据标注管理和数据标注应用等工作。
岗位二：人工智能应用工程师
岗位职责：负责人工智能应用产品的开发和测试、数据处理、系统运维、产品营销、技术支持等工作 。
岗位三：人工智能工程技术人员
岗位职责：负责人工智能相关算法、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、管理和应用等工作。
岗位四：AI技术支持工程师
岗位职责：负责强化学习、模仿学习等前沿算法的应用落地研究，配合算法工程师开展AI对抗训练研发工作。
岗位五：人工智能目标检测工程师
岗位职责：负责基于图像数据的目标检测、聚类、识别、分割场景理解的算法开发，融合数据源的目标检测识别和语义分割算法的研发。
岗位六：人工智能运维工程师
岗位职责：大数据与AI产品相关运营、运维产品研发;相关组件的运维工具系统的开发与建设;提供大数据与AI云产品客户支持。
九、与人工智能相关的专业？
1、机器人工程专业。
这专业是一门将感知、决策计算和执行驱动组合在一起的技术。
2、智能科学与技术专业。
学科的设立也是为了适应社会对从事智能化产品研发人员的需求。
3、计算机科学与技术。
该专业主要是为了培养能系统的、全面的掌握包括计算机硬件、软件与应用基本知识的人才。
4、模式识别与智能系统专业。
其是模式识别、人工智能、仿生学和计算机科学与技术等多个学科融合的产物。
十、人工智能相关产业有哪些？
人工智能相关产业包括但不限于以下种类：
1. 算法和模型的开发和改进：例如神经网络、深度学习、机器学习等技术。
2. 计算机视觉：涉及图像识别、物体识别、人脸识别等领域。
3. 语音识别：将声音转化为文字，或将文字转成语音等。
4. 自然语言处理：涉及机器翻译、语音合成、情感分析等功能。
5. 机器人学：涉及机器人的控制、移动、操作等方面。
6. 专家系统：利用人工智能技术开发更有效的决策系统。
7. 数据挖掘和知识发现：利用人工智能技术对大数据进行提取、分析和解释。
8. 自动规划：涉及机器人或系统如何规划其行动以达成目标。
9. 机器学习平台：提供给非专家用户使用，使他们能够利用人工智能进行数据分析的平台。
10. 云人工智能：涉及将人工智能服务部署到云端，以便从任何设备访问的功能。
11. 无人驾驶车辆：利用人工智能技术进行自动驾驶的车辆。
12. 自动化的数据分析和机器直觉：使用人工智能系统处理大量数据，并从中获取见解。
这些只是人工智能相关产业的一部分，随着技术的不断发展，人工智能的应用领域还将不断扩大。