本文不僅僅是列出入門級人工智慧職位或高階職位。我們將深入探討如何成為該領域的領導者，無論您是渴望踏上人工智慧職業道路的數據科學新手，還是希望擴展技能的經驗豐富的專業人士。
2024 年的人工智慧格局需要深度專業化和創新思維。人工智慧的進步正在影響各個行業，催生了需要綜合技術技能、道德考慮和創造性解決問題的新角色。對於任何對如何在人工智慧領域找到工作感興趣的人來說，了解這些新興機會至關重要。
本指南為您提供駕馭令人興奮的人工智慧職業世界所需的知識和策略遠見。如果您還想了解如何為 AI 職業做好準備，請查看我們的2024 年如何從頭開始學習 AI 的指南。您還可以了解2024 年頂級 AI 認證。
2024 年 7 大人工智慧職位
人工智慧在各行業中的重要性與日俱增
與普遍看法相反，人工智慧和機器學習的知識不會僅限於軟體開發和大型學習模型 (LLM) 的工作。相反，未來幾年，各個行業都會出現大量職缺——讓我們看看這些行業是什麼。
人工智慧影響著醫療保健、科技、製造、金融或零售等各行業。
醫療保健領域的人工智慧
醫療保健產業需要專業人士對醫學科學和先進的數據分析有細緻的了解，以有效整合人工智慧。
進入該領域通常需要機器學習、自然語言處理 (NLP)、影像辨識技術的專業知識，以及生物科學或醫療保健實踐的堅實基礎。
人工智慧正在透過患者護理管理的預測分析、透過影像分析提高診斷準確性以及透過複雜的模擬加速藥物發現來徹底改變醫療保健。
未來的應用將進一步個人化醫療，透過穿戴式人工智慧技術改善遠距患者監測，並在臨床試驗中實現更明智的決策。
人工智慧在金融領域的應用
進入金融領域人工智慧的專業人士需要在定量分析、機器學習以及金融工具和市場知識方面打下堅實的基礎。熟練 Python 等程式語言，再加上對監管和道德考慮的理解是至關重要的。
人工智慧目前在金融領域的應用包括透過模式識別進行詐欺檢測、使用預測分析進行演算法交易以及透過聊天機器人進行個人化銀行服務。
人工智慧在金融領域的未來著眼於更複雜的風險管理模型，透過自動化系統增強監管合規性，以及利用人工智慧驅動的見解提供更深入的個人化財務建議。
如果您想了解更多相關信息，請觀看網路研討會《金融中的人工智慧：Python 簡介》和教程《金融中的人工智慧：徹底改變財務管理的未來》。
人工智慧技術
技術領域需要對電腦科學、軟體工程和特定人工智慧學科（如機器學習、深度學習和機器人技術）有深厚的技術熟練度。
雲端運算平台、大數據技術和物聯網的經驗變得越來越重要。人工智慧在技術領域的應用範圍廣泛，從開發依靠人工智慧進行導航和安全的自動駕駛汽車和無人機，到使用人工智慧學習和適應用戶偏好的智慧家庭設備。
展望未來，人工智慧預計將推動量子運算的創新，透過預測威脅分析增強網路安全，並透過先進的擴增實境（AR）和虛擬實境（VR）應用進一步模糊虛擬世界和物理世界之間的界限。
如果您正在尋找學習資源，這就是如何成為人工智慧工程師。
製造業中的人工智慧
渴望進入製造業人工智慧領域的個人需要深入掌握工業工程、機器學習演算法和機器人技術，以及數據分析和物聯網設備管理的實用技能。
人工智慧在製造業中的整合目前專注於預測性維護以防止設備故障、透過即時分析優化生產流程以及透過視覺系統實現自動化品質控制。
未來的趨勢包括採用數位孿生來模擬製造流程，採用先進的機器人技術來實現更靈活和自主的生產線，以及採用人工智慧驅動的供應鏈優化來動態響應市場變化。
這是一個很好的資源，可以幫助您 阿塞拜疆電話號碼列表 更多地了解人工智慧在製造業中的應用。
零售業中的人工智慧
人工智慧在零售業的應用需要數據科學、消費者心理學和電子商務技術的專業知識。機器學習、客戶服務機器人 NLP 以及庫存管理預測分析的技能至關重要。
人工智慧透過個人化推薦增強客戶體驗，透過需求預測優化庫存，並透過自動結帳系統簡化營運。
人工智慧在零售業的未來預計將透過擴增實境 (AR) 提供更身臨其境的購物體驗，透過數據驅動的洞察提高供應鏈的可持續性，並根據個人消費者行為模式進一步個人化行銷策略。
如果這個行業激起了您的興趣，請了解有關電子商務中的生成式人工智慧的更多資訊。
7 個頂尖人工智慧職位
幾乎沒有哪個產業沒有因人工智慧的快速發展而發生翻天覆地的變化。了解人工智慧基礎知識很快對每個人都至關重要。
對於人工智慧特定的工作角色，要求會更高，通常需要相關學科的具體和高水平知識。考慮到這一點，讓我們來看看 2024 年您可以從事的 7 種人工智慧最佳工作。
在深入研究細節之前，讓我們先概述一下我們將要討論的工作：
職稱
薪資範圍（美元/年）
關鍵技能
重點
人工智慧工程師
11.4 萬美元 - 21.2 萬美元
程式設計、NLP、ML、神經網路、雲
設計和建構人工智慧系統
數據科學家
11.8 萬美元 - 20.6 萬美元
統計學、機器學習、資料處理、編程
分析數據並制定數據驅動策略
機器學習工程師
12.6 萬美元 - 22.1 萬美元
ML理論、演算法、模型部署、程式設計
建置和部署 ML 模型以供實際使用
人工智慧研究員
10 萬美元 - 18.6 萬美元
博士，研究，編程，數據分析
用新演算法突破人工智慧的界限
機器人工程師
10.9 萬美元 - 20 萬美元
軟體開發、硬體工程、機器人原理
設計與實現智慧機器人
人工智慧產品經理
13.8 萬美元 - 23.8 萬美元
AI/ML 專業知識、產品管理、團隊領導力
制定和管理人工智慧產品策略
人工智慧倫理專家
8.5 萬美元 - 17 萬美元
人工智慧科技、道德、溝通
確保負責任地開發和使用人工智慧
1.人工智慧工程師
薪資範圍：$114K - $212K/年 (Glassdoor)
人工智慧工程師是人工智慧系統的架構師。他們設計、實施和維護人工智慧模型和基礎設施，以彌合理論數據科學和實際應用之間的差距。
他們的工作涉及自然語言處理、機器學習、神經網路和雲端應用程式。該學科最重要的程式語言是Python、Java、R和 C++。
軟體開發技能和對先進人工智慧演算法的理解的結合對於這一角色的成功至關重要。然而，許多有抱負的數據專業人士對人工智慧工程感興趣，因為它的實際應用。
如需擴展，請查看您需要了解的 13 項基本 AI 工程師技能，並學習如何成為 AI 工程師。
2. 資料科學家
薪資範圍：$118K - $206K（Glassdoor）
數據科學家是調查員，將原始數據轉化為見解和策略。他們使用統計分析、機器學習和資料處理技術來發現模式並預測趨勢。
他們的角色對於制定指導業務策略的數據驅動決策至關重要。為此，Python 或 R 等程式語言的經驗以及統計和機器學習方面的堅實基礎是這條職業道路的核心要求。
DataCamp 的課程可以幫助您白手起家，成為Python 資料科學家或R 資料科學家。
3. 機器學習工程師
薪資範圍：$126K - $221K（Glassdoor）
機器學習工程師專注於創建演算法和預測模型，使電腦無需針對特定任務進行明確程式設計即可學習。這一角色對於將數據科學模型轉變為可跨不同平台和環境擴展的適用人工智慧解決方案至關重要。
成功的候選人對機器學習理論以及大規模部署機器學習的實際方面有深入的了解。
