数据分析师 / 数据工程师:数据分析师侧重于数据的清洗、探索、可视化及初步建模,为业务决策提供支持;数据工程师则专注于数据管道的构建、数据仓库的设计与维护,确保数据的高效流转与存储。
机器学习工程师:将机器学习算法转化为可部署的产品和服务,关注模型的训练、优化、评估与工程化实现。
算法研究员 / AI 研究员:偏向理论研究与创新,致力于开发新的算法模型或改进现有模型,推动 AI 技术的前沿发展,通常需要较强的数学功底和学术背景。
AI 应用开发:将 AI 技术,如自然语言处理、计算机视觉等,应用于特定行业场景,如智能客服、人脸识别、自动驾驶等。