人工智能岗位主要分为技术类、应用类和辅助类，涵盖算法研发、硬件开发、产品管理等多个方向。以下是具体分类及核心岗位：
机器学习工程师
负责设计、实现和优化机器学习算法，从海量数据中提取知识，为应用提供预测和决策支持。
深度学习工程师
专注于深度学习算法（如神经网络）开发，解决复杂非线性问题，应用于图像识别、自然语言处理等领域。
算法工程师
设计和优化计算机算法，涵盖数学、计算机科学等知识，保障AI系统高效稳定运行。
数据科学家
运用统计学和机器学习分析海量数据，挖掘价值信息，如疾病预测、市场分析等。
人工智能硬件工程师
负责芯片、传感器、智能终端等硬件研发与优化，是AI系统“心脏”技术支持。
AI加速器工程师
管理算力基础设施，提升大模型训练效率，满足人工智能对算力的高需求。
AI产品经理
将技术转化为实际产品（如语音助手、自动驾驶），协调市场需求与技术实现。
AI伦理顾问
研究技术伦理与法律影响，确保AI发展符合社会规范。
人工智能运维工程师
负责系统运维、工具开发及质量保障，提升AI产品稳定性。
AI数据标注工程师
负责数据分类、标注及质量检验，为算法训练提供基础数据支持。
智能机器人研发工程师
开发工业/服务机器人，涵盖控制系统、硬件设计及集成。
注 ：部分传统岗位（如基础数据录入员、简单客服）因AI技术替代面临变革，但AI相关岗位需求持续增长。
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