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人工智能行业工作实践情况小结 人工智能行业有哪些岗位工作?

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对于人工智能工作问题,按照自己的想法。从目前在工作中实践情况来看,如果工程辅助没有外包给团队的第三方,工程师自己也应该承担工程辅助的责任。或者,尽管内部有分工,工程师和工程助理属于一个团队,其实在职称上没有明显的区别。

对于AI的具体岗位,到并不一定指XX公司的XX岗位,而是指同一类型公司同一技术角色的相对普遍要求。

AI行业的技术岗位,按角色可以简单地分为三类:

角色1:科学家——研究理论,开发/改进算法
角色2:工程师——结合业务,训练模型
角色3:工程辅助——选择、清洗、标注数据等

一般来说,如果一个人没有专业背景,也没有从学校相关学科毕业,比如没有相关专业博士学位毕业,那么当他进入这个行业时,就不需要指望人工智能科学家了。对于普通人来说,绝大多数人的选择都在角色2和角色3。

学历只是一个敲门砖,文凭只是一张纸,学习力才是技术类工作的核心,一个初中生况且可以来学习人工智能技术,那么多专科、本科生却总是对人工智能技术(模型、算法、理论)望而却步,老实说人工智能相关工作至少要硕士学历!

我承认做ai学历是越高越好,但是不代表只要高学历就能干,也不代表没有高学历就没有任何进入的机会,如果我是老板,一个是初中毕业但是对人工智能技术掌握得非常好,做了很多ai相关的实战项目,具有非常强的动手能力和实际调参经验,一个是硕士毕业但是对人工智能技术一知半解,说不出个所以然,我现在马上要上一个ai项目,很急,缺人干活,你说我会选择谁?

另外,其实人工智能的人才分为三个层次:

1、学术研究者

他们的工作是从理论上诠释机器学习的各个方面,试图找出“这样设计模型/参数为什么效果更好”,并且为其他从业者提供更优秀的模型,甚至将理论研究向前推进一步。能够做到这一步的人,可以说凤毛麟角,天赋是绕不过去的大山,机遇和努力也缺一不可。

2、算法改进者

他们也许无法回答出“我的方法为什么work”,也许没有Hinton,LeCun那样足以载入史册的重大成果,但是却能根据经验和一些奇思妙想,将现有的模型玩出更好的效果,或者提出一些改进的模型。这些人通常都是各个机器学习巨头公司的中坚力量或者成长中的独角兽,使用什么模型对他们来讲也不是问题,根据所处的环境,通常都有固定的几个选择。在这个层面,insight和idea才是重要的东西,各种工具的区别,影响真的没那么大。可能会让一个结果早得到或者晚得到几天或者几周,却不可能影响“有没有成果”。

3、工业实现者

这些人基本上不会在算法领域涉入太深,也就是了解一下各个算法的实现,各个模型的结构。他们更多地是根据论文去复现优秀的成果,或者使用其他人复现出来的成果,并且试图去在工业上应用它。

对于刚刚进入ai领域的,我都是建议大家的目标是第三类层次的人才,之后随着时间的推移,努力成为第二层次的人才,如果你对人工智能有自己的什么想法,欢迎交流。

 

历史上的今天:

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本文由 格娜小屋 作者:子轩 发表,转载请注明来源!

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