1） 大模型应用开发工程师

岗位定位

大模型应用开发工程师是当前人工智能行业 需求旺盛、入门友好度高的高薪方向之一。岗位聚焦大模型技术的落地应用，无需深入钻研底层算法，更侧重技术的实践与落地。

核心工作内容

• 在技术落地与产品优化层面，聚焦核心能力搭建与效能提升， 推进各项关键工作 。

• 同时针对性开展交互指令优化工作，提升输出内容的准确性、实用性与场景贴合度。

• 此外，搭建完善的企业级知识库体系，融合智能检索与内容生成技术，助力 实现数字化高效办公与服务升级 。

• 基于成熟的智能交互技术，深度开发行业专属应用产品，持续推进产品功能迭代升级，不断优化产品运行性能。

技能要求与适配人群

•核心技能：Python编程基础、大模型API调用能力、提示词工程、知识库搭建、基础的 前后端开发能力；

•适配人群：零基础转行、应届毕业生、不想深耕底层算法、擅长动手实践的人群，是 快速入行人工智能的优选方向。

2）计算机视觉开发工程师

岗位定位

计算机视觉是人工智能领域技术 落地成熟、薪资水平偏高的方向，广泛应用于安防、自动驾驶、智能制造、医疗影像等多个行业。

作为人工智能高薪岗位的核心代表，其岗位需求随产业落地加速持续增长。

核心工作内容

• 围 绕图像处理与人工智能技术，完成图像识别、目标检测、图像分割等核心任务；

• 针对 业务需求进行模型训练、调优与部署，提升模型识别准确率与运行效率；

• 处理 图像数据，完成数据标注、增强与数据集构建，保障模型训练的数据质量；

• 解决视觉项目中的 实际技术问题，优化模型性能，适配不同硬件环境的部署需求。

3） 机器学习算法工程师

岗位定位

机器学习算法工程师是人工智能项目的核心技术支撑，岗位技术深度强、薪资天花板高，是高薪岗位的核心代表。

核心 工作内容

• 针对业务场景设计机器学习算法，解决实际业务中的 预测、分类、聚类等问题；

• 开展特征工程，筛选有效特征，提升模型性能与泛化能力；

技能要求与适配人群

•核心技能：Python编程、机器学习经典算法、深度学习基础、数学基础、模型优化方法；

•适配人群：有 扎实数学基础、愿意深耕技术、走长期技术路线的人群，数学基础薄弱者建议先补全数学基础再逐步学习。

4）人工智能数据分析师

岗位定位

人工智能 数据分析师是人工智能企业的刚需岗位，是 连接数据与模型的核心环节。

岗位需求量大、稳定性强、入门门槛低，是零基础转行人工智能的最佳切入点之一，且 可逐步向算法、数据挖掘等方向晋升。

核心工作内容

•  数据预处理：将原始数据整理成符合模型训练要求的标准化格式；

•  特征工程：对模型训练有价值的特征进行筛选，构建特征体系，提升模型性能；

•  数据可视化：通过可视化工具呈现数据规律，并为模型设计、业务决策提供数据支撑；

•  数据标注与数据集管理：完成数据标注，构建高质量数据集，辅助模型训练与优化。

技能要求与入门优势

• 核心技能：Python编程、SQL数据查询、数据分析工具、数据可视化工具、基础统计学知识；

• 入门优势：零基础友好，学习难度适中，核心是掌握 数据处理与分析思维，薪资随技能进行提升稳步增长。

5）嵌入式AI开发工程师

岗位定位

嵌入式AI开发工程师岗位小众但稀缺，需要同时掌握软件开发、硬件开发与人工智能模型部署能力。

核心工作内容

• 将人工智能模型部署到端侧嵌入式设备中，实现本地智能计算， 摆脱对云端服务器的依赖；

• 针对嵌入式硬件进行模型优化与裁剪，适配不同硬件的算力与存储限制；

• 完成嵌入式设备的软件开发、调试与维护，保障人工智能功能的稳定运行；

技能要求

核心技能：C/C++编程语言、嵌入式Linux系统、Python基础、人工智能模型部署与优化、硬件驱动开发基础。

6.人工智能解决方案工程师

岗位定位

人工智能解决方案工程师是 技术与业务结合的复合型高薪岗位，是 人工智能项目落地的核心推动者。

核心工作内容

•  需求调研 ：精准捕捉客户业务需求，将业务需求转化为可落地的技术需求；

•  方案设计 ：结合人工智能技术与行业场景，输出完整的人工智能解决方案；

•  项目推进 ：协调技术、产品、客户等多方资源，推动项目的落地实施与交付；

•  文档输出 ：撰写规范的解决方案文档、项目汇报材料，保障项目的标准化推进。

核心能力要求

• 扎实的人工智能技术基础，理解各类人工智能技术与模型的适用场景；

• 优秀的业务理解能力与沟通协调能力；

• 方案设计与文档撰写能力，能够输出专业、可落地的解决方案。