ai工程师是做什么的？

一、ai工程师是做什么的？

ai即人工智能，ai工程师的工作职责是：从事图像处理及模式识别项目的开发；负责识别算法的训练、优化；协助完成项目开发和相应的文档管理；从事人工智能深度学习项目的开发；负责数字图像及视频处理算法开发，应用模块实现。

“人工智能工程师是指从事与人工智能相关算法、深度学习等多种技术的分析、研究、开发，并对人工智能系统进行设计、优化、运维、管理和应用的工程技术人员。”

AI算法工程师需要学习的内容包括数学、计算机科学、统计学、机器学习、深度学习，以及计算机图形学等内容；同时理解AI算法的基本原理，具备实现AI算法及其系统设计开发的能力，并懂得如何使用大数据、网络环境等技术来有效应用AI算法。

1. 专业要求：硕士及以上学历，数学、计算机、电子信息、软件工程、新能源、自动化、电力系统等理工科相关专业。

2. 技能要求：1）熟悉机器学习常用算法，熟悉深度学习开发平台，如Caffe/TensorFlow/Theano/Pytorch等，有深度网络开发经验；

3. 优选条件：1）有过FPGA开发、计算架构设计经验者优先；2）对小样本、域迁移学习、视觉Transformer、无监督/半监督学习、神经网络可解释性等其中某领域有深度了解者优先；3）具有互联网公司或能源行业算法实习经验优先；算法比赛中取得top10%名次优先。

据报道，近日，一份2018届互联网校招高薪清单在网络流传，清单显示了众多知名互联网企业技术类岗位的年薪水平，动辄30万以上的出价，引起了不少高校应届生的关注。

报道称，根据校招薪水公号称，2018届互联网校招已经陆陆续续的开展了，中新经纬通过对高薪岗位梳理发现，有20多家企业年薪突破了30W，其中包括谷歌中国、微软、google、腾讯他们给校招生开出的年薪水平均在30万以上。

分析人士称，谷歌中国的人工智能岗位年薪最高，达56万元人民币，其次是微软的算法工程师岗位，年薪51万，第三是谷歌的算法工程师岗位，年薪50万，排在第四、第五的是腾讯公司的基础应用研究（SSP）岗位和腾讯云后台研发工程师岗位，年薪分别是45-50万、32.4万。整体来看，算法工程师岗位最吃香。

多位参加今年互联网科技企业校招的2018届毕业生表示，这份高薪清单还是比较准确的，在某“双一流”大学控制科学与工程专业读研的李航（化名）介绍，这份网传的高薪清单在我们应届毕业生中间比较受关注，里面显示的年薪水平还是比较准确的。

随着时代的进步，再也不是学好数理化走遍天下都不怕了！

个人认为人工智能算法是让机器通过学习掌握某种技能的本事，而做这件事的人就是AI算法工程师。

人工智能算法中的仿生学和统计学可分为两类，而统计学属于传统的机器学习，也就是基于大量的数学理论。算法工程师也要基于这些理论去设计框架解决问题。而主流的人工智能算法更多基于仿生学（神经网络）。

数据科学家和算法工程师是两个密切相关但有所区别的职业角色，它们在技能、职责和工作重点上有所不同：

1. **数据科学家**：

- **技能**：数据科学家通常具备统计学、机器学习、数据挖掘和数据分析的深厚知识。他们能够理解和解释复杂数据，并从中提取有价值的信息。

- **职责**：数据科学家的工作重点是理解业务问题，通过数据分析来提供洞察力，支持决策制定。他们可能会设计实验、建立模型、分析数据集、解释结果并提出基于数据的建议。

- **工作重点**：数据科学家更侧重于数据的探索性分析和解释，以及将数据分析转化为可操作的策略和洞察力。

2. **算法工程师**：

- **技能**：算法工程师通常具备计算机科学和软件工程的深厚背景，擅长于设计、开发和应用算法来解决技术问题。

- **职责**：算法工程师的工作重点是开发高效、可扩展的算法和系统，以处理和分析大量数据。他们可能会编写代码、优化现有算法、实现新算法，并确保系统的稳定性和性能。

- **工作重点**：算法工程师更侧重于算法的实现和优化，以及构建能够处理大规模数据集的可靠系统。

**区别**：

- **应用领域**：数据科学家通常在商业分析、市场研究、医疗保健、金融等领域工作，而算法工程师则更多在科技公司、研发部门、人工智能等领域工作。

- **技能侧重点**：数据科学家更侧重于统计分析、数据挖掘和机器学习，而算法工程师更侧重于计算机科学、编程和系统设计。

- **工作成果**：数据科学家的工作成果通常是数据驱动的洞察力和决策支持，而算法工程师的工作成果是高效运行的算法和软件系统。

尽管数据科学家和算法工程师有各自的专长，但在实际工作中，两者往往需要紧密合作，以确保数据分析和算法应用能够有效地结合，共同推动项目或产品的成功。