人工智能领域，薪酬最高的5个岗位，闭眼选一个都前途无量

　　人工智能是一个广义术语，包括通用人工智能、机器学习、数据挖掘等多个方面，目前我们在游戏、机器人、人脸识别、语音识别、视觉识别、搜索引擎、智能推荐上都能看到AI的身影。
　　一般来是，一个顶级的AI专家，需要具备这4种基本技能：编程语言（Python、R、Java是最必要的）线性代数和统计信号处理技术神经网络架构
　　但是呢，你在掌握这些通用技能之余，不同的AI岗位还有不同的技能需求哦
　　1。机器学习工程师
　　作为人工智能领域最受欢迎的工作之一，机器学习工程师必须具备强大的软件技能，能够应用预测模型，并在处理海量数据集时利用自然语言处理。此外，机器学习工程师还需要了解软件开发方法、敏捷实践以及全套现代软件开发工具。
　　平均工资：31000元
　　岗位要求：招聘公司更喜欢拥有计算机科学数学硕士博士学位的候选人，并具备Python、Java和Scala等现代编程语言的知识，具有强大计算机编程技能、专业数学技能、云应用程序和计算机语言知识，出色的沟通技能、分析技能也是必不可少，而且大工厂通常要求应聘者拥有认证证书。
　　2。机器人科学家
　　自动化离不开机器人，而机器人离不开背后的程序员，即机器人科学家。机器人可以应用的领域可太广了，从物流到医疗保健再到太空探索，简直无所不能。它们主要是执行人类写好的各类命令，负责写这个命令的，就是机器人科学家啦。
　　平均工资：29000元
　　岗位要求：机器人工程机械工程机电工程电气工程学士学位，这是入门条件。具有高等数学、物理科学、生命科学、计算机科学、计算机辅助设计和绘图（CADD）、物理学、流体动力学和材料科学以及相关AI认证的专业人士，企业优先考虑。
　　3。数据科学家
　　数据科学家通过使用机器学习来收集、分析和解释大量数据，以透过数据看到本质。数据科学家需要会使用这些工具：Hadoop、Pig、Hive、Spark和MapReduce，此外，数据科学家还需要精通编程语言，包括结构化查询语言（SQL）、Python、Scala和Perl，以及统计计算语言。
　　平均工资：31500元
　　优先资格：数据科学家通常要求硕士或博士学位，但如果能力特别强，也可以放宽到本科学士学位。数据科学家最需要的技术技能是对SAS和R、Python编码、Hadoop平台的深入了解，拥有使用亚马逊S3等云工具的经验以及理解非结构化数据的能力。此外，还需要拥有强大的沟通和分析能力、求知欲和商业头脑。当然，数据科学家认证证书是硬性条件。
　　4。研究科学家
　　研究科学家需要拥有机器学习、计算统计和应用数学的相关知识，如果拥有深度学习、图形模型、强化学习、计算机感知、自然语言处理、图形模型、强化学习、计算机感知的知识与技能，将会受到企业欢迎。
　　平均工资：22000元
　　优先资格：计算机科学或相关技术领域的硕士或博士学位，如果学历达不到，拥有同等的实践经验也是可以的。公司也倾向于选择拥有并行计算、人工智能、机器学习、算法知识、分布式计算和基准测试等技能的专业人士。
　　5。商业智能开发人员
　　商业智能开发人员的需求量很大。他们的主要工作是分析复杂数据并寻找当前的业务和市场趋势，从而提高组织的盈利能力和效率。他们不仅拥有强大的技术和分析能力，而且还具有良好的沟通和解决问题的能力。他们负责为复杂的基于云的数据平台设计、建模、构建和维护数据。
　　平均工资：25000元
　　首选资格：需要计算机科学、工程或相关领域的学士学位，具有数据仓库设计、数据挖掘、BI技术知识、SQL查询、SQLServerReportingServices（SSRS）和SQLServerIntegrationServices（SSIS）方面的经验，数据科学认证是硬性条件。
　　未来，市场对人工智能人才的需求将越来越大，同时，随着竞争的加大，企业对应聘者的要求也越来越高，Indeed产品高级副总裁RajMukherjee表示：入行AI的门槛有一定的标准技术要求，例如计算机科学学位或编程技能，拥有Python、Java、CC等编程语言的背景和经验，拥有人工智能、机器学习或自然语言处理方面的知识与应用经验。您想学习人工智能吗？
　　如果你对这些人工智能创业公司很感兴趣，对接触新兴技术感到兴奋，想加入公司成为其中一员，而自己没有人工智能相关知识，请不必担心，Simplilearn圣普伦的人工智能和机器学习训练营联合IBM和加州理工学院CTME共同创办，经过系统学习，你也能成为AI和ML专家。
　　该训练营涵盖了人工智能的最新工具和技术，所学习的课程包括但不限于，如统计学，Python数据科学，机器学习，深度学习，NLP和强化学习等等，此外，大家还可以参加加州理工学院和IBM专家的大师班，以及由IBM主办的黑客马拉松和AskMeAnything会议，与世界顶级AI大牛同台圆桌讨论。