人工智能相关职位概览
一、机器学习工程师
机器学习工程师是负责开发和实施机器学习算法的专家。他们利用各种机器学习技术，如监督学习、无监督学习、强化学习等，来解决各种实际问题。机器学习工程师需要具备扎实的数学基础，熟悉各种编程语言和工具，如Pyho、R、Sciki-lear等，并需要了解各种机器学习算法的原理和应用场景。
二、深度学习工程师
深度学习工程师是专注于深度学习算法的专家。深度学习是机器学习的一个分支，它使用神经网络模型来模拟人类神经系统的结构和工作方式。深度学习工程师需要熟悉各种深度学习框架，如TesorFlow、PyTorch等，并需要了解各种深度学习模型的原理和应用场景。
三、自然语言处理专家
自然语言处理专家是负责处理和分析人类语言的专家。他们使用自然语言处理技术，如文本分类、情感分析、机器翻译等，来解决各种实际问题。自然语言处理专家需要具备扎实的语言学基础，熟悉各种自然语言处理技术和工具，如LP库、分词器等。
四、计算机视觉专家
计算机视觉专家是负责开发和实施计算机视觉算法的专家。他们使用计算机视觉技术，如图像识别、目标跟踪、三维重建等，来解决各种实际问题。计算机视觉专家需要具备扎实的数学和计算机基础，熟悉各种计算机视觉技术和工具，如OpeCV、TesorFlow等。
五、语音识别工程师
语音识别工程师是负责开发和实施语音识别算法的专家。他们使用语音识别技术，如语音识别、语音合成等，来解决各种实际问题。语音识别工程师需要具备扎实的信号处理和语音学基础，熟悉各种语音识别技术和工具，如Kaldi、TesorFlow等。
六、智能推荐算法工程师
智能推荐算法工程师是负责开发和实施智能推荐算法的专家。他们使用各种推荐算法，如协同过滤、内容过滤、混合过滤等，为用户提供个性化的推荐服务。智能推荐算法工程师需要了解用户行为和市场趋势，熟悉各种推荐算法和工具，如TesorFlow、Sciki-lear等。
七、机器人开发工程师
机器人开发工程师是负责开发和实施机器人系统的专家。他们使用各种机器人技术，如机械设计、电子控制、感知和认知等，来设计和开发机器人系统。机器人开发工程师需要具备扎实的机械和电子基础，熟悉各种机器人技术和工具，如ROS、Gazebo等。
八、人工智能运维工程师
人工智能运维工程师是负责维护和管理人工智能系统的专家。他们需要确保人工智能系统的稳定性和可用性，及时解决各种问题和故障。人工智能运维工程师需要熟悉各种运维工具和技术，如Docker、Kuberees等，并需要了解各种人工智能系统的原理和应用场景。
九、人工智能产品经理
人工智能产品经理是负责管理和推广人工智能产品的专家。他们需要了解市场需求和用户需求，制定产品策略和计划，并协调各个团队的工作。人工智能产品经理需要具备市场分析和产品管理的能力，熟悉各种人工智能技术和应用场景，并需要了解各种产品推广和营销策略。