智能軟件開發就業前景（軟件工程智能軟件開發方向就業前景）
本篇文章給大家談談智能軟件開發就業前景，以及軟件工程智能軟件開發方向就業前景對應的知識點，希望對各位有所幫助，不要忘了收藏本站喔。
本文目錄一覽：
人工智能專業的就業前景
1.AI架構師
AI架構師是未來最熱門的工作之一。隨著所有行業的企業都在推動先進的人工智能系統，熟練的AI架構師需要試驗關鍵任務解決方案，并制定可行、可靠且經濟高效的AI計劃。
信息管理、用戶體驗、分析、安全性和基礎架構等關鍵業務垂直領域都需要強大的AI架構來生成有形的業務解決方案。因此，合格的人工智能架構師將受到高度追捧，并且預期年薪很容易超過10萬美元。
2.機器學習工程師
受到采用AI和ML的企業的高度追捧，機器學習工程師的平均年薪為114,856美元，其中優秀的工程師年薪高達20萬美元。
每個智能企業都需要軟件工程師來開發代碼，并匹配一個數據科學家來收集、分析并從數據滾動的海洋中獲取需要的內容。重要的是這兩者協同工作以產生最佳的AI應用程序，但實際上，這兩個角色很難相互理解。機器學習工程師需要成為這兩個看起來疏遠的兩部分中間的橋梁。
3.數據科學家
數據是新的貨幣，數據科學家是其新的財務主管。這些人員收集、分析并理解極其龐大和復雜的數據集，從而為企業制定戰略規劃提供可操作的見解。
數據科學家的需求非常大，今天絕對每個企業都需要一位數據科學家。難怪數據科學家的平均年薪為120,931美元，而高級管理人員的收入遠不止于此。如果您希望從程序員或軟件開發人員的角色升級，那么，成為數據科學家是下一個重要的步驟。
4.商業智能(BI)開發人員
開發強大的人工智能應用程序在很大程度上取決于分析復雜數據和繪制圖片，以顯示業務發展方向。如果廣告系列產生積極的結果或需要工作，商業智能就會顯示出來。成為一名優秀的BI分析師需要非常敏銳的技術和分析技能，以及在建模、設計和維護復雜的基于云的數據平臺方面的優勢。
5.AI倫理學家
在現代數字領域中發現相關性的另一項非常重要的工作是AI倫理學家。人工智能滲透日常生活的規模之大，以及收集和交換的敏感信息之多，迫切需要劃定一些倫理界限。AI倫理學家將是高薪人士，具有高級學位和成功記錄的研究科學家和人工智能專業人員有望成為AI世界道德規范的守護者。
人工智能軟件就業前景怎么樣？
人工智能專業就業方向有很多，例如：機械制造、科學研究、工程開發、計算機方向、軟件工程、 應用數學 、電氣自動化、通信等。
人工智能的人才培養以研究生教育為主，一方面人工智能的研發具有較大的難度，另一方面人工智能領域的研發需要更多的研究資源，人才培養周期也相對比較長。由于當前人工智能依然處在行業發展的初期，所以學習人工智能專業要想有一個較好的就業出口，可以考慮讀一下研究生。
人工智能，現在已被國家列入發展規劃，國家提出了人工智能三步走的發展戰略，現工智能已經有了國家戰略的背景支持。因此，在今后的發展當中，肯定是會越來越火熱。根據領英發布的全球人工智能人才分布顯示，中國目前的人工智能人才缺口超過五萬人。人才是極度的供不應求。從科研院所到商業巨頭和企業，各行各業都在開發引進人工智能，導致人工智能領域的缺口非常大。而且它作為以計算機技術為基礎的高端技術，工資是絕對不會低的，不僅不會低，是非常高的。
人工智能就業方向
1、搜索方向:搜索是人工智能的重要應用領域，目前初步實現的人工智能產品例如小度小度、小愛同學、天貓精靈等，都是建立在智能搜索和語音搜索的基礎之上的。此外圖片搜索已經基本實現，精準度可以達到90%以上，例如百度識圖、作業幫搜題等。視頻搜索也是搜索領域進一步研究的方向。
2、計算機視覺和模式識別方向:這個方向是從技術層面劃定的方向，其應用領域包括:智能辦公、智能交通、智慧城市等等。技術的表現層有指紋識別(常見如智能辦公中的打卡、公安系統中的案件處理)、人臉識別(常見如各種互聯網工具認證、規?；藛T管理)、虹膜識別(常見如影視劇中密碼鎖)、車牌識別(交通系統中的違章判定以及電子化處理)等等。
3、醫學圖像處理:醫療設備和醫療器械很多都會涉及到圖像處理和成像技術，諸如西門子、飛利浦等企業都會有專門的人工智能研發部門。
4、無人駕駛領域:無人駕駛是近些年國內比較熱點的話題，也是人工智能重點應用領域之一，某些汽車品牌已經在無人駕駛領域得到了應用并且真正獲得上路資格，但是由于目前的人工智能技術并無法支撐真正的無人駕駛，因此在無人駕駛車輛出現事故后，無人駕駛的應用目前再次回歸實驗室。
5、智慧生活和智慧城市等:阿里集團已經與杭州簽訂智慧城市的合作協議。包括交通、商業、生活的諸多領域將會出現人工智能的影子。此外智慧生活包括智能家居等領域也已經逐步推廣應用于人們的日常生活中。
人工智能軟件就業前景怎么樣
人工智能這個業非常不錯。最熱門就業方向主要是在IT行業、金融行業。其他的就業方向包括：設備制造（從重型設備到智能家居設備）、通信等等。但是，這個業的就業近些年也會存在一個問題。
為什么說這個業不錯
各行各業的發展趨勢就是自動化、智能化。這些年隨著算力的大幅提升，使得過去數十年積累的一些人工智能理論能夠落地實現、并達到成熟商用的程度，從而帶動了這一次的人工智能浪潮。這里面最典型的、當前技術能支撐落地的理論是1943年提出的神經網絡模型，產出的最典型的產品是圖像識別。
而人工智能業就是因應這個趨勢產生的，其最現實的目的是：充分利用現有的理論和技術加速覆蓋各個行業的自動化、智能化程度，同時積極探索研究進行進一步的突破。
大白話講：有空白要填補、有不足要突破，所以需要人去干活、所以人力產銷兩旺。
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就業方向的說明
說白了自動化、智能化本來就是IT的份事，所以自然而然人工智能這個業最適合的就是IT行業。目前主要集中在研發圖像識別、語音及語義識別、（含商品）推薦等相關產品。
而對于金融行業，它本質上是一個非常復雜的非線性系統--比如股市，能夠影響到它的因素非常非常多，所以這個行業一直有一個量化的夢想--即通過數學模型實現最大化規避風險、同時最大化獲利，并且這一切還要由計算機來自動完成。所以也對人工智能有強烈的需求。
至于設備制造、通信等領域，都是期望通過人工智能技術提升其自動化、智能化水平。這個易理解，比如和普通人關系最近的智能家居設備
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就業存在的問題
這部分于潑冷水。前文已經提到，這一次人工智能的浪潮是因為算力夠了，所以去實現N多年前的理論。而這一次成熟的技術實際上很少，主要是：圖像識別、語音及語義識別，后者實際上并不算很成熟（語音識別只能識別普通話、語義識別其實不算很成熟），另外還有一些推薦相關的數據分析挖掘技術，等等。
而這些成熟的技術迅速被無論是獨角獸也好、還是頭部公司也好，給做成了通用平臺或產品--如：商湯的人臉識別產品。
那么對于后來者實際上機會不多了，這也是李開復童鞋在2018年說18個月后會有大量的AI公司倒閉的原因--并且這一次他說的很準。
改變這種情況只能有兩種方式：1)理論再次突破；2)改造、調優成熟技術；3)應用技術到特定的領域或場景。比如，基于圖像識別的垃圾分類自動識別。2)和3)的機會、空白點還是很多；而1)也需要頂尖人才完成。所以即便存在這些問題，仍然要說這是個好業。
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