一、岗位简介

AI数据类分析师/工程师是负责应用人工智能和大数据技术解决复杂问题的专业人员。他们在不同行业中发挥关键作用，从数据收集和处理到机器学习和深度学习模型的开发和部署。

二、工作内容

• 收集、存储和处理大规模数据集。
• 运用机器学习和深度学习技术来构建预测模型和智能系统。
• 利用数据分析技能揭示数据中的模式和趋势。
• 协助团队在数据驱动的决策中提供支持和建议。
• 负责将人工智能模型部署到实际应用中，并进行性能调优。

三、主要职责

• 数据处理和管理：AI大数据工程师需要处理多源数据，确保数据的完整性、质量和可用性。
• 机器学习和深度学习：构建、训练和优化机器学习模型和深度学习神经网络。
• 数据分析和可视化：揭示数据的内在模式，为决策提供可视化报告。
• 模型部署和维护：将AI模型部署到实际应用中，并确保其性能和稳定性。
• 业务应用和战略规划：将数据驱动的解决方案应用于业务，并制定长期AI和数据战略。

四、核心技能

AI数据类分析师/工程师需要具备数据分析、机器学习、深度学习、编程和问题解决等多方面的技能。此外，他们还需要了解领域特定的业务知识。

五、从业条件

1.学历要求

• 本科及以上学历，通常要求在计算机科学、数据科学、人工智能等领域。

2.技能要求

• 熟练掌握编程语言如Python、R等。
• 精通数据处理工具，如Hadoop、Spark等。
• 深刻理解机器学习和深度学习原理及相关框架，如TensorFlow、PyTorch等。

3.相关认证

• 机器学习或深度学习相关认证，如Google的TensorFlow Developer证书。

4.专业分布情况

（以算法工程师为例↓）

六、职位发展

1.薪资变化趋势

（以算法工程师为例↓）

2.岗位细分

• 数据科学家：专注于数据分析和建模，提供数据驱动的决策支持。
• 深度学习工程师：专注于深度学习技术，构建和部署神经网络模型。
• 数据工程师：专注于数据处理和架构设计，确保数据的高效存储和可用性。
• 自然语言处理工程师：应用自然语言处理技术解决文本数据分析问题。
• 机器学习工程师：专注于机器学习技术，开发预测性模型和分类器。

3.相关行业

AI大数据工程师在各行各业都有广泛的应用，包括互联网、金融、医疗保健、制造业、能源、交通、媒体等领域。

七、常用工具

• 编程语言：Python、R、Java
• 数据处理工具：Hadoop、Spark、Pandas
• 机器学习框架：TensorFlow、PyTorch、Scikit-Learn
• 数据库：SQL、NoSQL数据库