隨著人工智慧在各個領域的進步，對於這方面人才的需求預計將大幅上升。到2025年，人工智慧工作需求將推動醫療、金融、教育和娛樂等行業的變革。隨著組織領導者持續尋求更有效的人工智慧應用，人才的發展對於實現這一變革的全面效益至關重要。人工智慧有多種職業道路，專業人士設計和開發人工智慧系統，並管理這些系統的負責任使用，這些開發者將定義機器學習、機器人技術和自然語言處理等不同領域的未來。本文將探討一些最受歡迎的人工智慧相關職業，並討論這些職位候選人需要具備的主要任務和技能。
1. 人工智慧工程師 (AI Engineer)
薪資範圍：每年 $100K – $200K (Glassdoor)
人工智慧工程師是人工智慧系統的設計師。他們開發、實施和運營人工智慧模型和基礎設施，架起抽象數據科學與具體應用之間的橋樑。
他們的研究包括自然語言處理、機器學習、神經網絡和雲服務。這項工作的主要編程語言是 Python、Java、R 和 C++。
成功的關鍵在於軟體開發技能和對先進人工智慧算法的理解。許多有志於數據工作的專業人士被人工智慧工程吸引，因為這是一個非常實用的領域。
2. 機器學習工程師 (Machine Learning Engineer)
薪資範圍：每年 $101K – $257K (Indeed)
機器學習工程師建立算法，讓系統能夠自主學習和行動，而不需要明確的編程。他們通常會處理大型數據集，以適應和調整機器學習模型。
主要任務包括實現預測模型、優化算法以及在應用中使用機器學習框架（如 TensorFlow 和 PyTorch）。
在這個領域成功工作需要對 Python、Java 和 Scala 有很高的熟練度，並且對統計和概率有深入的了解。
3. 數據科學家 (Data Scientist)
薪資範圍：每年 $95K – $100K (Glassdoor)
數據科學家從數據中提取見解，這些見解可以用來做出商業決策或驅動人工智慧模型。他們專注於數據清理、準備和分析，將技術專業與商業智慧結合起來。
數據科學家常用的工具包括 Python、R 和 SQL，視覺化工具則是 Tableau。除了編程技能，對機器學習算法和統計的知識也非常重要。
這個角色可以被視為企業中基於人工智慧的決策的基礎。
4. 機器人技術工程師 (Robotics Engineer)
薪資範圍：每年 $88K – $100K (Glassdoor)
機器人技術工程師負責創建、建造和編程機器人，經常使用人工智慧，使其能夠自主做出決策並解決複雜問題。他們的研究涵蓋製造、醫療和物流等不同領域。
對機械工程、電氣系統和編程工具（如 C++ 和 Python）的知識非常重要。對機器人模擬軟體（如 ROS，機器人操作系統）的經驗也非常重要。
人工智慧和機器人技術的領域正在快速擴展，這增加了對高專業人才的需求。
5. 人工智慧研究科學家 (AI Research Scientist)
薪資範圍：每年 $62K – $238K (Indeed)
專注於人工智慧領域進步的研究科學家對創新研究和理論工作感興趣。他們提出新的算法，改進現有模型，並經常在學術期刊上發表結果。
這個職位通常需要在人工智慧或計算機科學或相關領域擁有博士學位。研究科學家涉及深度學習、強化學習和量子人工智慧等主題。
他們的貢獻是現代最先進的人工智慧技術和應用的根源，從而不斷推動行業發展。
6. 深度學習工程師 (Deep Learning Engineer)
薪資範圍：每年 $99K – $234K (Indeed)
深度學習工程師專注於創建和訓練人工神經網絡，這些網絡的識別模式與人類大腦的組織方式相似，能夠識別模式。這些模型驅動著從圖像識別到語音合成再到自動駕駛車輛設計的應用。
這個角色的關鍵工具包括 TensorFlow、Keras 和 PyTorch，並專注於 Python 和 R 等編程語言。對線性代數、微積分和統計的扎實基礎對於成功至關重要。
深度學習工程師是推動創新、將人工智慧推向可能邊界的最終推動者。
7. 計算機視覺工程師 (Computer Vision Engineer)
薪資範圍：每年 $75K – $213K (Indeed)
計算機視覺工程師專注於使機器能夠讀取和處理來自環境的視覺信息（例如圖像、視頻）的技術。他們的研究對於面部識別、物體檢測和擴增實境等應用非常有用。
必要的工具和流程包括 OpenCV、TensorFlow 和 PyTorch，並且使用 Python、C++ 和 MATLAB 的經驗會帶來很大的好處。對圖像處理、相機系統和深度學習算法的良好理解是必不可少的。
計算機視覺工程師在醫療、汽車和零售等依賴視覺數據分析的領域中扮演著重要角色。
8. 自然語言處理工程師 (NLP Engineer)
薪資範圍：每年 $76K – $100K (Glassdoor)
NLP 工程師專注於機器學習習慣、分析和推理人類語言的能力。他們的貢獻為聊天機器人、虛擬助手、情感分析器和翻譯系統等應用奠定了基礎。
主要技術包括 SpaCy、NLTK、Hugging Face Transformers 等庫，或 TensorFlow 和 PyTorch 等框架。對 Python 的熟練掌握，以及詞彙和統計思維的能力是必需的。
NLP 工程師在促進人機互動的演變中處於前沿，提供的技術不僅更易於訪問，還更直觀。
9. 人工智慧倫理學家 (AI Ethicist)
薪資範圍：每年 $80K – $120K (deel.com)
人工智慧倫理學家確保人工智慧系統的負責任開發和部署，考慮到偏見、透明度和公平性等倫理問題。他們位於技術、法律和哲學之間的交匯處。
他們的任務包括評估人工智慧模型的倫理可接受性、撰寫政策並提供減少傷害的專業建議。通常需要在人工智慧、倫理或法律等領域的背景知識。
人工智慧倫理學家在建立公眾對人工智慧系統的信任和確保技術進步尊重社會價值方面發揮著重要作用。
10. 人工智慧產品經理 (AI Product Manager)
薪資範圍：每年 $85K – $200K (Launchnotes)
人工智慧產品經理負責人工智慧產品的創建和交付。他們填補技術團隊和商業利益相關者之間的溝通空白，確保人工智慧解決方案滿足客戶需求，並與組織目標一致。
核心職能包括設定產品路線圖、排名功能、與人工智慧工程師和數據科學家合作，以及控制產品生命周期。對人工智慧技術、市場趨勢和敏捷項目管理的專業知識是必需的。
人工智慧產品經理的角色對於成功將人工智慧的力量帶入消費者和企業產品至關重要。
結論
人工智慧的快速發展正在改變勞動力市場，提供了多樣且豐富的機會。從技術性工作如人工智慧工程師和機器學習專家，到更專業的角色如人工智慧倫理學家和產品經理，人工智慧生態系統中有許多機會。這些工作不僅提供良好的薪酬，還讓專業人士有機會在不同的行業中塑造世界。
隨著人工智慧在商業中越來越多地被用來推動創新，未來的專業人士將非常需要具備正確的技術技能、創造力和倫理意識。通過了解新興趨勢並投資於持續學習，個人可以在這個變革時代中找到成功的機會。無論你是在思考自己的職業旅程，還是制定實際的勞動力策略，人工智慧的未來在增長和成功方面都非常廣闊。
關鍵要點
- 發現預計到2025年將主導勞動力的熱門人工智慧職位。
- 了解在人工智慧驅動的角色中取得成功所需的核心技能和能力。
- 探索需求旺盛的人工智慧職位如何改變醫療、金融和娛樂等行業。
- 獲得對新興趨勢的見解，以及人工智慧專業人士在塑造技術進步中的日益重要性。
常見問題
Q1. 追求人工智慧職業通常需要什麼資格？
A. 大多數人工智慧相關工作都需要扎實的計算機科學、數學或相關科學背景。學士學位通常是最低要求，但像人工智慧研究科學家這樣的高級職位可能需要碩士或博士學位。關鍵技能包括熟練掌握編程語言（Python、Java、R）、理解機器學習框架（TensorFlow、PyTorch）以及統計和算法的知識。
Q2. 人工智慧中有入門級職位。我需要在開始之前有很多經驗嗎？
A. 確實，人工智慧中有初級職位，特別是像初級數據科學家、機器學習實習生或人工智慧軟體開發者等工作。開發項目作品集、獲得人工智慧（AI）和機器學習（ML）的證書，以及參加黑客馬拉松將有助於新手進入這個領域。
Q3. 準備面對人工智慧職業中的倫理困境有哪些關鍵挑戰？
A. 理解人工智慧倫理變得越來越重要。專家應該了解人工智慧偏見、數據隱私和算法透明度等問題。關於人工智慧倫理的課程和證書，以及了解立法框架和良好實踐，可能會幫助人們應對這一部分的人工智慧職業。
Q4. 哪些行業預計對人工智慧專業人士的需求最高？
A. 醫療、金融、汽車、電子商務和娛樂等行業是採用人工智慧的主要行業。機器人技術、自主系統和自然語言處理等領域也在快速增長，對人工智慧人才的需求激增。
本文由 AI 台灣 運用 AI 技術編撰，內容僅供參考，請自行核實相關資訊。
歡迎加入我們的 AI TAIWAN 台灣人工智慧中心 FB 社團，
隨時掌握最新 AI 動態與實用資訊！
