自从2022年11月30日Gatchap发布，AI如同一股强劲的浪潮，带着危机席卷了各行各业，不仅重塑了商业模式和工作流程，更是颠覆了传统就业思维，同时带来了前所未有的就业新机遇。

麦肯锡全球研究院发布的《工作的新未来》报告显示：“在2030年至2060年间，将会有50%的现有职业被AI取代。”算一下就5年时间了，取中是2045年，也只是20年后。

AI市场规模持续扩大是必然趋势，这直接带动了AI人才需求的增长。无论是大型跨国企业还是初创公司，都在积极招募具有AI相关背景的人才来推动技术创新和业务优化。

今天，【拾得生涯】作为专业的职业生涯规划咨询和求职加速平台，将带你一起探索AI行业就业的多样性和无限可能。

人工智能的就业方向——

我们从3大方向：AI技术岗、AI技术支持岗、AI相关岗，来全方位的介绍就业岗位。

一、AI技术岗

1、算法

算法是一系列指令和规则的集合，用于让计算机系统模拟人类智能的某些方面，如学习、推理、决策、感知等。这些算法能够处理和分析数据，从中发现模式、规律，并利用这些发现来执行各种任务，如语音识别、图像分类、自然语言处理、机器翻译等。

简单来说，AI 算法就像是一个智能的 “菜谱”，数据是 “食材”，计算机按照这个 “菜谱” 的步骤对 “食材” 进行加工处理，最后输出我们期望的 “菜肴”（如预测结果、分类标签等）。

算法岗位：

【搜索算法工程师】

【检索架构工程师】

【搜索推荐算法工程师】

【推荐算法工程师】

【图像算法工程师】

【OCR算法工程师】

【脑影像算法工程师】

【热成像图像算法工程师】

【求解器算法开发（SPH）】

【算法开发工程师（人脸三维重构）】

【语音识别算法工程师】

【多模态算法工程师】

【自动化标注算法岗】

2、机器学习

机器学习是人工智能的一个核心分支，它使计算机系统能够自动地从数据中学习并改进其性能，而无需进行明确的编程，实现从数据中提取特征、发现规律，并据此做出预测或决策。

就业岗位：

【机器学习工程师】

【机器学习算法工程师】

【机器学习架构工程师】

【机器学习框架开发工程师】

【机器学习平台研发工程师】

【感知算法数据前处理工程师】

【机器视觉算法工程师】

【方案架构师】

【数据科学家】

【数据处理】

3、深度\强化学习

深度学习是机器学习的一个子领域，它使用深度神经网络模型来模拟人脑神经元的连接和工作方式。深度神经网络通过多层非线性处理单元对数据进行学习，能够自动地从原始数据中提取出高层次的抽象特征。

就业岗位：

【深度学习工程师】

【深度学习架构工程师】

【算法工程师（Python）】

【算法研究员】

【嵌入式系统工程师】

【深度学习应用工程师】

4、自然语言处理（NLP）

自然语言处理是人工智能领域中的一个重要方向，它研究如何使计算机能够理解和生成人类自然语言的技术。NLP技术包括文本分类、情感分析、命名实体识别、机器翻译、问答系统等，涉及语音识别、语义分析、机器翻译和文本生成等。

就业岗位：

【NLP工程师】

【文本数据分析师】

【NLP标注工程师】

【NLP处理工程师】

【NLP模型开发工程师】

【NLP算法工程师】

【NLP算法工程师（理解）】

【NLP算法工程师（对话）】

【对话系统开发工程师】

【语言模型研究员】

【大语言模型专家】

5、知识图谱

本质上是结构化的语义知识库，以图数据结构形式存储和表示知识，通过节点和边来描述实体及其之间的关系，为人工智能系统提供了更丰富、更深入的知识支持，有助于提高系统的理解、推理和决策能力

就业岗位：

【AIGC算法工程师】

【AI推理框架研发工程师】

【大模型提示词优化工程师】

【大模型解决方案架构师】

6、计算机视觉

是使计算机能够“看”并理解图像和视频的技术。它包括图像识别、物体检测、图像分割、场景理解、视频分析等任务。通过运用图像处理、模式识别、机器学习等技术，计算机视觉系统能够自动地从图像和视频中提取出有用的信息。

就业岗位：

【计算机视觉工程师】

【视觉感知算法工程师】

【视觉生成推理引擎工程师】

【机器视觉算法开发工程师】

【视觉业务场景工程师】

【自动驾驶视觉系统工程师】

【视觉导航算法工程师】

【工业视觉智能】

【视觉质检算法工程师】

【行为视觉分析技术工程师】

7、机器人

机器人是一种能够自动执行任务的机器装置。它可以在预先编程的指令下，或者通过感知环境并根据环境反馈的信息进行自主学习和调整，来完成各种复杂程度不同的任务。这些任务包括但不限于工业生产中的焊接、装配、搬运，家庭服务中的清洁、陪伴，以及在危险环境（如灾区救援、太空探索、深海探测）中的数据采集等。

就业岗位：

【机器人算法工程师】

【机器人软件工程师】

【机器人硬件工程师】

【机器人控制系统工程师】

【电机控制算法工程师】

【运动控制算法工程师】

【飞控系统算法工程师】

【AEB算法工程师（规划控制）】

【AGV 工程师】

【计算机视觉算法工程师】

【工业机器人工程师】

【模型算法岗】

【Slam算法专家】

【机器人AI算法专家】

【FEM求解器算法工程师】

【系统集成工程师】

【人机协作机器人研究员】

【多机器人系统研究员】

（二）AI技术支持岗

AI技术支持是指在产品或服务的整个生命周期内，为技术实现、产品稳定以及用户（包括客户、合作伙伴、内部员工等）提供关于技术相关问题的帮助和解决方案的一系列活动。它涵盖了从产品安装、调试、使用过程中的故障排除，到技术咨询、性能优化建议等多个方面。

就业岗位：

【AI 训练师】

【AI 产品测试】

【AI 产品运维】

【AI 安全专家】

【AI研究科学家】

【AI 伦理与合规专家】

【隐私计算/密码/安全算法工程师】

（三）AI相关岗

是AI行业非专业技术研发型岗位，但是对从事人员的技术知识要求还是有的，起码要懂得计算机理论基础。

就业岗位：

【AI 产品经理】

【AI 产品销售】

【AI 产品售前】

【AI 项目管理】

【AI 解决方案】

【AI 产品运营】

【AI 咨询顾问】

【智能硬件工程师】

【数据分析师】

【商业智能分析师】

以上就AI方向就业岗位，近100个岗位可以参考选择，供大家做职业规划学习和参考。

标题接下来，再看看哪些工作可以被AI优先替代

01.信息录入员

数据输入、文档扫描和信息整理等工作，现在已经实现对数据的扫描录入和信息整理了。

02.客服

AI 聊天机器人和虚拟助手已经能够高效地处理客户各种问题，还能不休息提供24h全天候服务，做到即时响应。对人工在线客服的需求量越来越少了。

03.基础销售

传统基础的销售也是AI替代重灾区，相信大家已经接到过虚拟人的销售电话了。

04.初级平面设计

AI 工具如今能生成基本的设计元素，一些曾经需要设计师的简单平面设计任务，如徽标设计、社交平台发帖图片设计、甚至网站布局等，可通过 AI 实现自动化，满足许多基本设计需求。

05.会计

基本会计工作通常涉及一些基于用户输入的简单流程，如账目记录、凭证生成、报表编制等，AI 在数据处理和规则遵循方面的优势使其能够替代部分会计工作，尤其是一些重复性高、标准化程度高的会计核算工作。

06.律师助理

负责对大量的法律文件进行初步审查，查找其中的关键信息、条款对比等工作，工作包括处理大量信息和整理法律摘要等，AI 可以通过自然语言处理和文本分析技术快速准确地完成这些任务。

07.教培咨询辅助人员

对于一些提供在线课程的机构，AI 可以通过分析学生的学习行为和问题反馈，为学生提供基本的学习指导和答疑，取代部分在线教育辅导员的工作。

08.流水线工人

AI 的机器人可以比人类更精确、高效地完成产品组装、焊接、包装等重复性的体力工作，智慧工厂已经在产业升级中淘汰了大量的意向操作工人。

09.仓库管理员

AI 和机器人技术已经实现仓库的货物存储、检索和盘点等工作，实现自动化的库存管理，减少对人工仓库管理员的依赖，提高仓库运营效率。

10.物流配送员

随着自动驾驶技术应用于汽车和无人机，一些简单的货物运输和配送任务，如在固定路线和区域内的快递配送、仓库搬运等，会被AI取代。

11.翻译员

AI 翻译可以处理多种语言，提供实时翻译服务，配合视听设备，翻译准确度和时效都得到了大大的提高。

大家不必慌张，AI现在还不至于就完全把以上这11个岗位方向替代，事物总有个发展的过程，距离2045年还有20年呢。不过，大家在做职业规划的时候最好尽量避开这方面的工作。

如果你有下列求职问题：

• 不知道找什么工作？
• 不知道自己能做什么？
• 简历不会写或写不好！！
• 面试机会少！！
• 错过校招！！！
• 面试发挥不好！！

如何学习AI大模型？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

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