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人工智能工程技術人員是指從事與人工智能相關算法、深度學習等多種技術的分析、研究、開發，并對人工智能系統進行設計、優化、運維、管理和應用的工程技術人員。人社部近日將這一行業擬為了，被越來越多的人所認識。那么人工智能工程技術員究竟是個什么工作？

1.分析、研究人工智能算法、深度學習等技術并加以應用；

2.研究、開發、應用人工智能指令、算法；

3.規劃、設計、開發基于人工智能算法的芯片；

4.研發、應用、優化語言識別、語義識別、圖像識別、生物特征識別等人工智能技術；

5.設計、集成、管理、部署人工智能軟硬件系統；

6.設計、開發人工智能系統解決方案。

1、機器管理能力

人工智能作為企業或組織的一項能力，在很大程度上仍處于起步階段。這就意味著，在大多數情況下，人工智能的使用是一種在組織內的擴散。相應地，其系統性仍是不成熟且分散的。IT企業有能力開發技術體系結構，并且開啟整個行業智能機器的未來。然而，這種能力并不是IT組織與生俱來的。CIO和IT行業必須聯合其發展路徑，通過對人工智能的訓練和開發，使其從傳統簡單的“開燈”行為，在將來高效勞動的人工智能主宰時期，轉變為能夠作出正確決斷的范例的角色。

2、流程資訊能力

人工智能可以通過合成數據、作出基本決策等方式，在操作流程中增加人類決策的比例。這也意味著人類必須重新設計其操作、重塑其能力，來支持集成的方法和應對更加復雜的決策。人工智能正在以人類尚未掌握的方法，改造著傳統的以客戶為中心的、內部的操作過程。這顯然是傳統的企業操作管理與RPA操作的融合。更廣泛地說，除了RPA以外還有很多例子，比如說客戶語音識別身份驗證系統，它能在一些行業中極大地改善客戶溝通服務的質量。

3、平臺及數據管理能力

技術人員必須具備強大的信息處理和技術平臺管理能力。機器學習方法只能生成與輸入數據質量相當的預測模型。組織和數據質量對企業來說顯然不是一個新的挑戰了。如果一個人不具備支持和處理模型及平臺的能力，人工智能將會遭遇瓶頸，盡管如此，人們還是會冒險一試。IT企業將自己重新打造成一個有組織的云供應商，新的技術和架構概念需要IT團隊企業的數據管家，并終打破部門隔閡，利用機器學習的力量。

4、算法意識

并不是所有人都要成為一個數據科學家，但是對于技術人員來說，擁有基本的數據處理能力和描述人工智能算法從創建到終輸出數據全過程的能力，確實非常重要的。一個企業有著兩個核心的利益來源。第一，IT能夠向企業描述人工智能能力，并與企業合作不斷地改進模型。第二，對驅動機器學習的數學概念的基礎性理解，能夠開啟知識和創造力。

5、領導力和判斷力

日常的行政工作占用了我們大量的時間，但在將來，機器會幫我們處理這些工作，成為我們的“好同事”。到那時候，公司的所有員工不僅需要接受一個機器掌握決策權的新世界，還需要在更具挑戰性的決策中運用自己的判斷力。完成這樣的轉變，你需要具備更加專注的解決問題的能力，同時掌握像機器能夠西安職高處理并終得出正確的指導性回應一樣的、構建問題的技巧。

內容摘自：電子工程世界

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