簡介
2024 年的人工智慧工作形勢競爭激烈，許多人都在尋找高薪、創新性的職位。我們可以追溯到 50 年代的人工智慧起源。 “人工智慧”一詞於 1956 年首次提出。從那時起，人工智慧已將其魔力融入我們日常生活中的無數方面，從即時應用到深度學習的突破性發展。當我們深入閱讀時，我們將探索人工智慧工作的多樣化世界。我們將闡明從資料科學家到計算機視覺工程師的眾多職位。因此，如果您對人工智慧工作帶來的令人興奮的機會感到好奇，請繼續閱讀並發現這個不斷發展領域巨大的潛力。
目錄
2024 年頂級人工智慧工作
在人工智慧行業，對於那些對尖端技術和智力追求充滿熱情的人來說，有許多不同的有益的職位在等待著他們。人工智慧領域是一幅充滿活力的圖景，為智力探索、持續學習和職業成就提供了無與倫比的機會。
根據普華永道的全球人工智慧研究，到 2030 年，人工智慧將成為幕後指揮，為全球 GDP 帶來驚人的15.7 萬億美元增長。這相當於驚人的 26% 的激增！從某種程度上來說，這個數字超過了中國和印度這兩個強國的 GDP 總和！
但這裡更加迷人的地方在於，雖然 40% 的增長來自生產力的飛躍，但高達 60% 的增長將由消費驅動。
人工智慧行業為我們所有人提供了貢獻、成長和產生影響的空間。讓我們深入研究一些頂級人工智慧工作。
資料科學家
資料科學家是一位熟練的專業人士，他們使用統計分析和機器學習從複雜的資料集中提取見解。他們清理和預處理資料，構建預測模型，並透過資料視覺化傳達發現結果。資料科學家擁有領域專業知識和解決問題的能力來應對業務挑戰。他們不斷更新最新工具和技術，不斷創新以推動資料驅動的決策和業務增長。
先決條件
成為一名成功的資料科學家需要哪些先決條件？
- 教育：資料科學、統計學、數學或相關領域的學士或碩士學位是成為一名熟練資料科學家的基石之一。
- 數學和統計基礎：對數學概念和統計建模有深入的理解。
- 程式設計技能：熟練掌握 Python 或 R 用於資料操作和機器學習。
- 機器學習和資料分析：深入瞭解機器學習演算法、資料分析技術和資料視覺化。
- 領域知識：熟悉行業或應用領域以將資料分析置於情境中。
- 軟體工程技能：為了確保系統強度和可擴充套件性，必須掌握軟體工程原則，使用像 Git 這樣的版本控制系統，並遵循合理的軟體開發方法
- 溝通和協作技能：與不同利益相關者進行有效的溝通、團隊合作和協作。
- 持續學習：致力於不斷更新資料科學領域不斷發展的技術和進步。
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全球市場
(來源：fortunebusinessinsights.com/data-science-platform-market-107017)
該圖表描繪了 2022 年至 2029 年全球資料科學平臺市場從814.7 億美元到預計的4841.7 億美元的急劇上升。這種軌跡突出了在預測期內 29% 的強勁複合年增長率。
開啟資料科學家的職業生涯可能非常有意義，尤其是考慮到為應屆畢業生提供的豐厚薪酬。
作為一名初級資料科學家，您在美國的年平均工資可以從94,000 美元到103,000 美元不等，而在英國的年平均工資可以從46,000 英鎊到52,000 英鎊不等。這些數字說明了選擇這條道路的人們所期待的誘人的財務前景。
高需求、熟練專業人員的短缺以及資料科學家在推動以資料為中心的決策方面發揮的寶貴作用的結合；使它成為有抱負的個人尋求有價值且在財務上令人滿意的職業選擇的熱門選擇。
計算機視覺工程師
計算機視覺或 CV 工程師專門從事開發演算法和系統，以幫助機器或計算機裝置解釋和從視覺資料（如影像和影片）中獲取見解。他們執行諸如目標識別、影像分類和影片分析等任務。
這些任務在自動駕駛汽車、監控和增強現實等各個領域都有應用。
先決條件
成為一名計算機視覺工程師需要什麼？
- 教育：計算機科學、電氣工程或相關領域的學士或碩士學位。
- 紮實的程式設計技能：熟練掌握 Python、C++ 或 MATLAB 程式語言。
- 數學：對線性代數、微積分和機率論的基本理解，以及對演算法和資料結構的瞭解。
- 影像處理和計算機視覺：深入瞭解影像處理技術、特徵提取、分割和目標檢測方法是必須掌握的一些基礎主題。
- 機器學習庫和框架：熟悉 TensorFlow、PyTorch 或 scikit-learn 等流行的機器學習庫和框架對於有效地實現和部署機器學習模型至關重要。
- 軟體工程技能：掌握軟體工程基礎知識，熟練使用版本控制工具（例如，Git），並遵守最佳軟體開發協議是設計健壯且可適應的框架的基石。
- 計算機視覺庫和工具：使用 OpenCV、Dlib 或 PCL（點雲庫）等庫和工具的經驗
- 解決問題的能力：必須具備分析複雜的計算機視覺問題、批判性思考和開發創新解決方案的能力。
- 溝通和協作：有效的溝通技巧，以便在跨學科團隊中工作，並與研究人員、開發人員和利益相關者合作。
- 持續學習：致力於不斷更新計算機視覺領域的最新進展，參加會議和研討會，並與計算機視覺社群互動。
這些先決條件為計算機視覺工程師的職業生涯奠定了基礎。但是，值得注意的是，具體的工作要求可能會根據行業、組織和專案需求而異。持續學習和探索新技術的熱情是該領域取得成功的寶貴品質。
全球市場
(來源：mordorintelligence.com/industry-reports/computer-vision-market)
該柱狀圖說明了 2023 年至 2028 年計算機視覺市場規模從146.5 億美元到預計的331.2 億美元的穩定上升。這種進展反映了預測期內 17.72% 的預計複合年增長率 (CAGR)。
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在工作前景方面，對 CV 工程師的需求正在飆升，收入潛力也在飆升。在美國，一名初級計算機視覺工程師的年收入約為152,000 美元到168,000 美元。同時，英國的年薪在48,000 英鎊到57,000 英鎊之間。
這些數字突出了計算機視覺工程職業的有利可圖的性質，吸引了有才華的個人希望在這個令人興奮的領域抓住不斷擴充套件的機會。
總之，計算機視覺工程提供了一條令人興奮且有意義的職業道路。該領域的動態性質、高需求、跨學科協作、智力刺激、有競爭力的薪酬以及對未來技術的貢獻使其成為尋求有價值且面向未來的職業的人們的一個有吸引力的選擇。
機器學習工程師
機器學習或 ML 工程師是一位負責設計、實現和部署機器學習模型和系統的專業人士。他們擁有機器學習演算法、資料處理和軟體工程原則的紮實基礎。
先決條件
讓我們找出成為一名 ML 工程師需要什麼。
- 數學和統計學基礎：對線性代數、微積分、機率論和統計學的深入理解對於有效地理解和實施機器學習演算法至關重要。
- 程式設計熟練度： 紮實的程式設計技能，尤其是 Python 和 R 等語言，對於實現演算法、操作資料和構建可擴充套件系統至關重要。
- 機器學習演算法： 深入瞭解各種機器學習演算法，如迴歸、分類、聚類和深度學習，對於根據不同的任務選擇合適的模型至關重要。
- 資料操作和預處理： 掌握資料處理、清洗和預處理技術，對於將原始資料轉換為機器學習模型的合適格式至關重要。擁有 Pandas 或 NumPy 等資料操作庫的經驗很有價值。
- 軟體工程技能： 瞭解軟體工程原理、版本控制系統（例如 Git）和軟體開發實踐對於構建健壯和可擴充套件的機器學習系統至關重要。
- 資料結構和演算法： 掌握資料結構和演算法有助於最佳化程式碼效率、設計算法和有效地管理大規模資料集。
- 解決問題和分析思維： 培養強大的解決問題的能力和分析思維。它們是有效解決複雜機器學習挑戰的關鍵。這是一個加分項。
- 持續學習和好奇心： 機器學習不斷發展，機器學習工程師應該渴望持續學習，不斷了解最新的研究、技術和最佳實踐。
透過滿足這些先決條件，有志於成為機器學習工程師的人可以打下必要的基礎，並掌握在該領域取得成功併為開發智慧系統和資料驅動解決方案做出貢獻所需的技能。
全球市場
(來源：fortunebusinessinsights.com/machine-learning-market-102226)
以下水平條形圖展示了 2022 年至 2030 年全球機器學習市場規模的預計增長情況。
該市場在 2022 年的規模為 192 億美元，並且每年都在持續增長。預計到 2030 年，該市場規模將達到約 2259.1 億美元。
對機器學習工程師的需求正在飆升，潛在的回報同樣誘人。在美國，經驗豐富的機器學習工程師的年收入可以從 110,000 美元到 137,000 美元不等。這些數字突出了該領域的利潤豐厚性質以及提供給有志於成為機器學習工程師的人的豐富機會。
總之，有志於成為機器學習工程師的人擁有一個充滿希望的職業發展道路。行業需求、誘人的薪資、創新的機會、持續學習、解決問題的挑戰、協作工作以及塑造未來的能力使其成為一個誘人的選擇。
大資料工程師
在當今資料驅動的世界中，組織和公司不斷被海量資訊淹沒，這就是大資料的本質。
但是，如何處理所有這些資料呢？品牌如何提取有意義的見解，從而推動其業務走向成功？
這就是大資料工程師發揮作用的地方。憑藉他們的專業知識，他們能夠幫助公司透過構建和維護用於收集和分析海量資訊的系統來利用大資料的潛力。這是一個關鍵角色，將大資料工程師與傳統的資料科學家區分開來，因為前者專注於利用由後者用於做出與組織目標相一致的關鍵業務決策的資料。
先決條件
那麼，成為一名大資料工程師需要什麼？
- 程式設計能力： 強大的程式設計背景是絕對必須的。掌握 Java、Python、R 和 Scala 等語言使您能夠有效地操作和分析資料，為大資料領域打開了通往無數機會的大門。
- 資料庫管理和 SQL 知識： 熟悉資料庫管理系統和結構化查詢語言 (SQL) 是必不可少的。這種理解使您能夠有效地分析和維護由資料庫支援的資料，確保其完整性和可訪問性。
- 分析工具精通： 作為一名大資料工程師，您必須瞭解 Hadoop 等強大分析工具的複雜性。瞭解如何有效地利用這些工具是釋放大資料潛力的關鍵。
- 即時處理框架精通： 能夠使用 Apache Spark 等框架是任何有志於成為大資料工程師的人的必備技能。Spark 是一種專為處理海量資料而設計的分析引擎，使您能夠即時處理資訊，從而為明智的決策提供及時的見解。
- 軟體工程技能： 軟體工程的堅實基礎、對 Git 等版本控制系統的熟悉以及對最佳開發實踐的遵守是建立強大且可擴充套件解決方案的關鍵。
- 雲計算專業知識： 隨著組織越來越多地採用基於雲的解決方案，大資料工程師應該精通利用雲計算平臺。透過利用雲的力量，您可以有效地管理、儲存和處理海量資料集。
- 資料倉庫技能： 構建和使用資料倉庫進行必要的提取、轉換和載入 (ETL) 操作是大資料工程師職責的關鍵。這項技能可確保資料得到組織和準備，以便進行分析，為提取有價值的見解奠定基礎。
- 資料探勘和整理能力： 使用各種技術獲取、清理資料並推斷見解是大資料工程師職責的核心。掌握資料探勘和整理的技巧使您能夠處理複雜的資料集並獲得可操作的智慧。
全球市場
(來源：fortunebusinessinsights.com/big-data-analytics-market-106179)
點狀圖展示了 2022 年至 2030 年全球大資料分析市場的預計增長情況。從 2022 年的 2718.3 億美元開始，隨後幾年出現了明顯的上升趨勢。預計到 2023 年，市場規模將達到 3075.2 億美元。增長趨勢持續，預計到 2030 年，市場規模將幾乎翻三倍，達到驚人的 7451.5 億美元。該圖的持續上升突出了大資料分析在全球範圍內越來越重要，並得到了各個行業和部門的廣泛採用。
成為大資料工程師的回報在智力上令人興奮，在經濟上也很誘人。在美國，經驗豐富的大資料工程師的平均年薪在 108,000 美元到 123,000 美元之間。這些數字說明了一切，證實了它成為人工智慧領域收入最高的職位之一。
成為大資料工程師是一段令人興奮的旅程，它將技術專長、分析能力和對釋放資料隱藏潛力的熱情融為一體。透過擔任這個角色，您將成為組織的寶貴資產，使他們能夠將資料轉化為可操作的見解，從而推動他們在快節奏的數字環境中取得成功。
NLP 工程師
您是否曾經想過 SIRI 或 Alexa 如何輕鬆地理解您的語音命令並提供所需的輸出？這確實令人印象深刻。自然語言處理 (NLP) 為這種非凡的能力提供了動力。
自然語言處理工程是資料科學和計算機科學領域融合的地方，創造出能夠理解人類語言複雜性的程式。它們彌合了機器語言和人類交流方式之間的差距。
NLP 是電視、移動和網路應用程式中語音到文字和語音識別應用程式的支柱。您猜對了。將所有這些整合在一起的是自然語言處理工程師。
但究竟什麼是自然語言處理工程師呢？
自然語言處理工程師肩負著構建強大的自然語言處理系統的重任，設計和改進模型，並執行細緻的評估，以滿足這些系統的精確要求。他們的專業知識在於熟練地利用高階演算法來推動這些模型向前發展，並實現最佳效能。
先決條件
那麼，成為一名專業自然語言處理工程師需要什麼？
- 教育和認證： 資料科學、工程、計算機科學學士或碩士學位，以及來自知名課程的自然語言處理相關認證，都是非常有價值的資格。
- 程式設計熟練度： 與任何其他技術角色一樣，掌握 Python、Java、C 或 C++ 等程式語言對於自然語言處理工程師至關重要。這項技能使他們能夠建立健壯且高效的自然語言處理解決方案。
- 統計學理解： 對統計學的基本理解對於進行有見地的資料分析至關重要。它使自然語言處理工程師能夠得出有意義的結論並做出資料驅動的決策。
- 文字表示技術對於自然語言處理工程師處理和理解書面語言、提取有意義的見解至關重要。利用詞袋、詞嵌入和語言模型等方法，他們可以捕捉語言細微差別以進行機器學習分析，從而實現準確的解釋和開發複雜的自然語言處理應用程式。
- 大資料框架： 自然語言處理通常處理海量資料。因此，熟悉 Hadoop 和 Spark 等大資料框架是有利的，這使自然語言處理工程師能夠高效地處理和處理海量資訊。
- 軟體工程技能： 構建具有彈性和可擴充套件的架構需要深入瞭解軟體工程概念、Git 等版本控制機制以及標準開發實踐。
- 編譯器和機器翻譯： 掌握編譯器和機器翻譯技術是一個額外的優勢。這些技能有助於開發高階語言模型和翻譯系統。
- 機器學習框架和庫： 熟悉機器學習框架和庫對於開發智慧自然語言處理模型至關重要。瞭解 TensorFlow 和 PyTorch 等工具使自然語言處理工程師能夠建立尖端的解決方案。
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- CI/CD 管道： 瞭解持續整合/持續交付 (CI/CD) 管道對於確保自然語言處理系統的無縫開發和部署非常有價值。
全球市場
(來源：fortunebusinessinsights.com/industry-reports/natural-language-processing-nlp-market-101933)
條形圖顯示了 2023 年至 2030 年全球自然語言處理市場的強勁增長，預計市場規模將從 241 億美元增長到期末令人印象深刻的 1123.7 億美元。這反映了自然語言處理技術在全球範圍內的重要性日益提高和採用率不斷上升。
毫無疑問，自然語言處理是人工智慧社群中最熱門的職位之一。在美國，自然語言處理工程師的年薪可以在 109,000 美元到 117,000 美元之間，而在英國，薪資範圍從 54,000 英鎊到 61,000 英鎊不等。
隨著自然語言處理的不斷發展，自然語言處理是一個令人興奮的領域。對自然語言處理工程師的需求遠遠超過供應，使其成為當今就業市場上最受歡迎的職位之一。如果您對語言、資料和尖端技術充滿熱情，那麼在自然語言處理領域發展職業生涯可以引領您走向創新的新領域和取得成功。
作為一名自然語言處理工程師，您將塑造人機之間溝通的未來。
機器人工程師
還記得史詩般的《變形金剛 - 墮落者的復仇》中的戰鬥，汽車人勇敢地保衛人類，對抗霸天虎嗎？無論您是汽車人的粉絲還是霸天虎的粉絲，引人入勝的真相仍然存在：它們做到了它們被程式設計要做的事情。
機器人工程體現了這種非凡的潛力。它涉及設計、開發和維護機器人系統，這些系統專門用於執行特定任務，這些任務通常對人類來說是重複的、危險的或繁瑣的。
機器人領域將觸角擴充套件到醫療保健、航空航天、採礦，甚至軍事等行業，徹底改變了我們在這些領域的操作方式。
但是誰掌握著完成這項龐大任務的關鍵？
你猜對了，是機器人工程師。他們與機器人和自動化技術攜手合作，利用程式設計、控制系統和感測器的強大功能來建立複雜的機器人系統。從初始設計到製作控制軟體，這些工程師一直處於推進機器人和自動化領域的最前沿，為改變我們生活和工作方式的變革性創新鋪平了道路。
先決條件
那麼，成為一名成功的機器人工程師需要什麼？
- 教育和專業化：計算機科學、機器人工程、航空航天工程的學士或碩士學位，或機器人領域的專業課程，為這條職業道路奠定了堅實的基礎。
- 數學能力：對代數、統計學和機率的理解為有效解決機器人工程問題奠定了基礎，使工程師能夠自信地應對複雜的挑戰。
- 程式語言精通：精通程式語言是機器人工程師必備的技能。無論是 Python、C++ 還是其他語言，編碼能力使工程師能夠為機器人系統注入生命。
- 軟體工程技能：為了構建健壯且可擴充套件的系統，必須精通軟體工程基礎知識、像 Git 這樣的版本控制工具以及已建立的開發實踐。
- 好奇心：對事物內部運作機制的深刻好奇心和探索欲是成功機器人工程師的關鍵特質。他們不斷尋求理解為什麼以及如何突破機器人技術的可能性邊界。
- 分析技能：強大的分析能力使機器人工程師能夠識別改進領域，最佳化效能，增強機器人系統的功能，充分發揮其潛力。
全球市場
(來源：mordorintelligence.com/industry-reports/robotics-market)
垂直條形圖展示了市場規模每年增長的趨勢。從 2023 年的 1146.7 億美元 開始，每年穩步增長，預計到 2028 年將達到約 2583.6 億美元，與給定的 17.64% 的複合年增長率一致。
追求機器人工程事業的回報不僅是經濟上的，還有成就感和為突破性進步做出貢獻的機會。在美國，機器人工程師的薪資可以從 82,000 美元 到 94,000 美元 不等，而在英國，對機器人工程師的需求正在蓬勃發展，薪資範圍在 59,000 英鎊 到 66,000 英鎊 之間。
總之，機器人工程為人類智慧與技術實力交匯的世界開闢了一條激動人心的道路。透過沉浸在這個充滿活力的領域，你將成為變革的催化劑，塑造行業未來，開創突破機器人能力邊界的創新。
人工智慧研究工程師
在快速發展的 人工智慧領域，AI 研究工程師在推動創新和塑造智慧系統未來方面發揮著至關重要的作用。顧名思義，這些專業人員致力於開發新的演算法，為機器學習的進步奠定基礎，並使模型能夠從海量資料集中學習。
AI 研究工程師專注於可靠性和準確性，確保這些演算法能夠無縫整合到生產環境中，產生現實世界的影響。
先決條件
為了踏上成為一名成功的 AI 研究工程師的旅程，以下幾個先決條件至關重要。
- 教育：紮實的教育背景，通常是計算機科學、工程學或相關 STEM 領域的學位，為理解複雜的 AI 概念和技術奠定了基礎。
- 程式設計能力：AI 研究工程師必須具備出色的程式設計技能。精通 Python、C++ 等語言以及 TensorFlow 和 PyTorch 等框架，能夠實現和最佳化尖端的演算法。
- 實踐經驗：在機器學習、深度學習和強化學習方面的實習或工作經驗非常寶貴。這些實踐經驗為有抱負的 AI 研究工程師提供了寶貴的洞察力，讓他們瞭解現實世界中的挑戰，並培養對構建智慧系統複雜性的更深入理解。
- 軟體工程技能：掌握軟體工程原理、像 Git 這樣的版本控制工具以及開發方法，對於構建健壯且可擴充套件的系統至關重要。
- 機器學習專業知識：對機器學習技術的紮實背景，特別是處理大型嘈雜資料集，至關重要。對將這些技術應用於解決財務問題的自然好奇心表明了將 AI 應用於不同領域的的能力。
- 雲環境精通：在當今的 AI 環境中，熟悉雲環境和多機設定越來越重要。AI 研究工程師應該能夠熟練利用雲平臺來擴充套件他們的實驗並有效地部署模型。
- 積極參與開源社群：參與開源社群突出表明了對協作和持續學習的熱情。它表明了能夠為集體知識庫做出貢獻並從中受益的能力，從而促進作為 AI 研究工程師的成長。
全球市場
(來源：mordorintelligence.com/industry-reports/ai-infrastructure-market)
水平條形圖描繪了從 2023 年到 2028 年 AI 基礎設施市場規模的增長軌跡。從 2023 年的 576.2 億美元 開始，市場呈現出持續向上的趨勢，由 17.57% 的複合年增長率支撐。到預測期末的 2028 年，市場規模預計將幾乎翻番，達到約 1294.3 億美元 的可觀價值。
AI 研究工程師的未來一片光明，在美國的薪資範圍在 127,000 美元到 135,000 美元之間，在英國的薪資範圍在 46,000 英鎊到 52,000 英鎊之間。隨著各行各業的組織都認識到 AI 的變革潛力，對其專業知識的需求不斷增長。
擁抱 AI 研究工程師的角色，為您提供一個塑造 AI 未來激動人心的機會。透過將技術專長、求知慾和對突破 AI 邊界的熱情結合起來，您可以在尖端技術的領先地位上開創一份充實的事業。
結論
AI 已經成為我們日常生活不可分割的一部分，滲透到從移動裝置的安全功能（如指紋掃描器和麵部識別）到購物平臺上的虛擬試穿的方方面面。隨著技術的進步，可能性似乎無限，特斯拉等自動駕駛汽車和 Siri 等語音識別應用程式引領著潮流。應用程式的激增催生了大量 AI 工作，為專業化提供了前所未有的機會。
在這篇博文中，我們探討了多樣化且令人興奮的 AI 工作，從揭示隱藏見解的資料科學家到設計尖端模型的 AI 研究工程師。
希望這篇閱讀能為您提供有價值的見解，併為您在 AI 領域開啟職業生涯奠定堅實的基礎。無論您渴望成為計算機視覺工程師、NLP 工程師還是機器人工程師，機會都十分豐富。
AI 的未來一片光明，創新無極限。現在就是行動的時候，可能性無限。您的 AI 冒險之旅在等著您！
敬請期待。更多精彩閱讀即將到來。願 AI 與您同在！
下次再見。
乾杯！
