AI行业包含多种工作类型，以下是一些主要的工作：

一、技术研发类

- AI算法研究员：

- 主要职责是研究和开发新的人工智能算法。例如，研究深度学习中的神经网络架构，像Transformer架构的改进，用于自然语言处理或者计算机视觉等领域。

- 需要具备深厚的数学和统计学知识，熟练掌握编程语言如Python、C++，熟悉常见的机器学习和深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch。

- AI软件工程师：

- 负责将算法实现为实际可运行的软件系统。他们要进行代码编写、算法优化和系统集成。比如开发一个基于AI的图像识别软件，使其能够准确地识别出图像中的物体。

- 要熟练掌握软件开发流程和工具，有良好的编程习惯和代码调试能力，并且能够理解和实现复杂的算法逻辑。

二、数据处理与分析类

- 数据标注员：

- 工作内容是对原始数据进行标注，为AI模型训练提供有标签的数据。例如，在图像识别中，需要对图片中的物体进行框选和分类标注；在自然语言处理中，对文本进行词性标注、情感标注等。

- 这是一个相对入门级的岗位，需要耐心和细心，能够按照规定的标注规则准确地完成标注任务。

- 数据分析师（AI方向）：

- 主要是收集、清理和分析与AI模型训练相关的数据。通过数据分析来评估模型的性能，发现数据中的问题或者潜在的优化方向。例如，分析模型在不同数据集上的准确率变化，找出可能影响准确率的因素。

- 要掌握数据分析工具和方法，如SQL用于数据查询，Pandas和Matplotlib用于数据处理和可视化，并且能够理解AI模型的基本原理。

三、应用开发类

- AI产品经理：

- 负责定义AI产品的功能和特性。需要结合市场需求和技术可行性，规划产品的开发路线。例如，设计一款智能语音助手产品，确定它的功能包括语音识别、语音合成、对话管理等模块，以及每个模块的具体要求。

- 要具备良好的市场洞察力、沟通协调能力和项目管理能力，能够将用户需求转化为产品需求，并且推动技术团队进行产品开发。

- AI解决方案架构师：

- 针对特定的行业和业务场景，设计完整的AI解决方案。比如为制造业设计一个基于AI的质量检测系统，要考虑如何集成图像采集设备、选择合适的AI模型进行缺陷检测，以及如何将检测结果反馈到生产流程中。

- 需要对多种AI技术和行业业务流程都有深入的了解，能够整合不同的技术组件，提供全面的解决方案。

四、模型训练与优化类

- AI训练师：

- 负责使用标注好的数据对AI模型进行训练。调整模型的参数，使模型能够达到预期的性能指标。例如，在训练一个情感分类模型时，通过不断调整神经网络的权重，提高模型对文本情感分类的准确率。

- 要熟悉模型训练的流程和工具，理解不同参数对模型性能的影响，能够根据训练结果进行合理的参数调整。

- 模型优化工程师：

- 主要对已经训练好的模型进行优化，以提高模型的效率和性能。比如对模型进行量化，减少模型的存储空间和计算量，同时尽量保持模型的准确率。

- 要掌握模型压缩、加速等优化技术，能够对模型进行性能评估和瓶颈分析，找到合适的优化策略。