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一图读懂AI岗位分类与能力要求
技术类——要求最高，门槛硬核
算法工程师是要求最深的岗位，需要扎实的数学基础（线性代数、概率统计、优化理论）、熟练掌握PyTorch/TensorFlow等框架，还要能从零实现和改进模型。机器学习、计算机视觉、NLP等细分方向各有专精要求，通常需要硕士甚至博士背景。
AI开发工程师相对偏工程侧，更强调用AI能力落地产品，比如搭建AI平台、数据中台、模型部署等。编程能力要求极高，但对算法原理的深度略低于算法工程师。
高级数据分析师介于两者之间，需要懂统计建模和机器学习，但重心在从数据中提炼业务洞察，对前沿深度学习研究的要求相对低一些。
管理类——要求"够用"，贵在懂业务
AI项目经理、产品经理这类岗位不需要亲自写代码或训练模型，但必须能听懂技术团队说什么、能判断方案可行性、能和技术侧有效沟通。图中的能力要求也印证了这一点——了解算法原理、有项目经验优先。
算法工程师是要求最深的岗位，需要扎实的数学基础（线性代数、概率统计、优化理论）、熟练掌握PyTorch/TensorFlow等框架，还要能从零实现和改进模型。机器学习、计算机视觉、NLP等细分方向各有专精要求，通常需要硕士甚至博士背景。
AI开发工程师相对偏工程侧，更强调用AI能力落地产品，比如搭建AI平台、数据中台、模型部署等。编程能力要求极高，但对算法原理的深度略低于算法工程师。
高级数据分析师介于两者之间，需要懂统计建模和机器学习，但重心在从数据中提炼业务洞察，对前沿深度学习研究的要求相对低一些。
管理类——要求"够用"，贵在懂业务
AI项目经理、产品经理这类岗位不需要亲自写代码或训练模型，但必须能听懂技术团队说什么、能判断方案可行性、能和技术侧有效沟通。图中的能力要求也印证了这一点——了解算法原理、有项目经验优先。
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Britney
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