?人工智能可以从事哪些岗位❓职业发展怎么样？
1️⃣AI运维工程师
⭕搭建并维护整合了数据采集工具与 AI 模型框架的 AI 运维平台；
⭕采集服务器、应用、网络等运维数据，开发异常检测、故障预测、根因定位等 AI 模型；
⭕将AI 模型落地到实际运维场景，实现自动化与智能决策能力；
⭕监控 AI 运维系统运行状态，优化模型精度与运维流程，保障业务系统稳定运行。
2️⃣AI测试工程师
⭕结合深度学习、机器学习等 AI 模型特性，制定涵盖数据、算法、功能的专属测试方案；
⭕开展数据与模型测试，检测模型训练过程的稳定性；
⭕系统集成与性能测试，验证 AI 模型与业务系统集成后的端到端功能是否达标；
⭕记录测试中发现的模型缺陷或系统故障，协助算法工程师、开发工程师推动迭代优化。
3️⃣AI模型训练师
⭕收集符合任务需求的原始数据，确保数据质量与可用性；
⭕根据业务场景（如分类、预测、生成）选择合适的模型架构；
⭕运行训练流程，优化模型性能，解决过拟合或欠拟合问题；
⭕测试集验证模型泛化能力并生成评估报告，跟踪上线后模型表现，按需完成迭代更新。
4️⃣AI应用解决方案专家
⭕深入了解客户业务现状，挖掘并转化模糊需求为清晰可量化的技术需求文档；
⭕配合销售团队推动签约，跟踪项目进度并解决技术问题与风险，确保项目高质量按期交付；
⭕持续跟踪 AI 技术趋势与行业动态，推动公司 AI 解决方案的优化完善。
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1️⃣AI运维工程师
⭕搭建并维护整合了数据采集工具与 AI 模型框架的 AI 运维平台；
⭕采集服务器、应用、网络等运维数据，开发异常检测、故障预测、根因定位等 AI 模型；
⭕将AI 模型落地到实际运维场景，实现自动化与智能决策能力；
⭕监控 AI 运维系统运行状态，优化模型精度与运维流程，保障业务系统稳定运行。
2️⃣AI测试工程师
⭕结合深度学习、机器学习等 AI 模型特性，制定涵盖数据、算法、功能的专属测试方案；
⭕开展数据与模型测试，检测模型训练过程的稳定性；
⭕系统集成与性能测试，验证 AI 模型与业务系统集成后的端到端功能是否达标；
⭕记录测试中发现的模型缺陷或系统故障，协助算法工程师、开发工程师推动迭代优化。
3️⃣AI模型训练师
⭕收集符合任务需求的原始数据，确保数据质量与可用性；
⭕根据业务场景（如分类、预测、生成）选择合适的模型架构；
⭕运行训练流程，优化模型性能，解决过拟合或欠拟合问题；
⭕测试集验证模型泛化能力并生成评估报告，跟踪上线后模型表现，按需完成迭代更新。
4️⃣AI应用解决方案专家
⭕深入了解客户业务现状，挖掘并转化模糊需求为清晰可量化的技术需求文档；
⭕配合销售团队推动签约，跟踪项目进度并解决技术问题与风险，确保项目高质量按期交付；
⭕持续跟踪 AI 技术趋势与行业动态，推动公司 AI 解决方案的优化完善。
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