工作职责区别 人工智能应用工程师 人工智能应用工程师需聚焦特定行业场景（如电力、智能制造等），通过技术研究与开发，实现AI技术与业务需求的深度融合，支撑上层应用落地。
主要职责 技术研发与应用知识图谱与推理技术：构建行业多模态知识图谱，研究图机器学习推理技术，支撑智能运检等应用。 数据融合与业务应用：研发状态评估、故障诊断、态势推演等模型，解决实际业务问题。大模型适配与优化：针对行业场景（如设备检修、智能调度）微调大模型，设计适配算法与架构。技术追踪与创新跟踪生成式AI、因果推理等前沿技术，推动技术与业务需求结合。探索AI在智能制造、机器人控制等领域的创新应用
人工智能算法工程师
人工智能算法工程师工作围绕AI技术落地与产品化展开 技术研发：探索AI在智能制造、视频监控、电信等领域的创新应用，如工业机器人智能规划、图像缺陷检测、目标识别等。 模型构建：攻坚机器学习/深度学习算法（如遗传算法、神经网络、强化学习），开发高精度模型并优化性能。 工程落地：将算法与业务场景结合，完成模型部署、产品研发及现场调测，形成标准化AI解决方案。
适合人群 1.对人工智能技术感兴趣的人士。 2.希望在内容创作、设计、媒体等领域应用的从业者。 3.涉及市场营销、数据分析、内容创作、设计、客户服务等各行各业的职场人士。 4.从事计算机科学、人工智能、深度学习等领域的技术开发者、研究人员和学者。 5.愿意不断学习和提升自己的大学生、研究生及职场新人。
可报考专业
Python技术应用工程师
机器学习工程师
人工智能应用工程师
大数据分析师
大数据技术应用工程师
提示工程师
大模型应用工程师
大模型开发工程师
AIGC应用工程师
数字技术应用工程师
大数据工程师
大数据治理工程师
大数据采集工程师
数据安全工程师
商务数据分析师
人工智能算法工程师
人工智能训练工程师
AI智能体应用工程师
生成式人工智能应用工程师
人工智能标注工程师
大数据平台运维工程师
财务大数据分析师
旅游大数据分析师
