【摘要】人工智能的迅速发展使许多人感到担忧，很多人认为这为机器人接管我们的工作创造了条件。据牛津大学的研究人员称，未来十年，美国约47%的就业岗位将实现自动化。但这并不会带来是厄运。高德纳(Gartner)最近的一份报告表明，到2020年，人工智能将取代这各个领域的180万个岗位，同时增加230万新兴岗位。

人工智能主管

他的职位非常适合那些有着丰富人工智能经验、正在寻求职业生涯下一个重大挑战的人。作为一家公司的AI总监，对于AI对业务的影响和数据的利用，你应该充满激情。

如果这还不是全部，AI主管将不得不负责整个专业团队，以监督开发中的各种服务和产品。这份工作还要求求职者对公司的市场产品进行评估。

人工智能总监必须利用公司的数据科学资源，为其他工程团队提供支持，并创造具有实际价值的产品。评估不同的ML工具，存储技术和框架，以实现集体智慧的强大实践。

因此，该职位提供了与高技能团队合作的机会，并承担了在支持质量，创新和增长方面建立业务核心价值的责任。

关键责任是提供一个真正的集体智慧平台，但这个角色预计会随着时间的推移而发生变化。 这就是为什么企业在迭代其智能平台的初始版本以及它补充业务中其他产品的方式时，会搜索执行实际交付的候选人。

此人还必须与研究团队一起很好地评估市场产品，以开发公司的技术架构。

AI产品管理副总裁

AI产品管理副总裁职位提供给了解市场、客户需求和横向业务流程的候选人。他们必须能够识别市场机会，定义产品策略和远景，并构建业务用例、api和数据策略。

副总裁应该与新的人工智能、机器学习技术和工程师合作。

他们还必须能够与垂直领导、服务线领导、工程师和客户一起定义、领导和执行产品的孵化、扩展和构建。还必须具备形成和确定数据合作伙伴关系和技术的能力。

Cybercity分析师

亚利桑那州、多伦多部分地区以及世界其他地区，如都柏林、马德里、纽约市、斯德哥尔摩和巴塞罗那，正在建设智能城市。一旦它们被完全确立，网络城市分析员的职位将非常抢手。

这个职位要求应聘者密切关注潜在的技术，并确保一切处于良好的修复状态。

网络城市分析师还必须保持城市周围健康数据的一致流动，例如有关公民，生物数据和资产数据的信息。 只有候选人精通传输和技术设备功能而不受损害时，才有可能实现这一目标。

数据科学家

企业中的数据科学家使用最新的技术和工具。他们拥有分析和统计方面的高级技能，能够轻松地筛选数据、组织数据，并提取有用的见解，从而使企业能够优化主要的组织流程。此外，这位专业人士必须时刻做出关键决定。

目前，金融机构、电子商务公司、医疗保健公司、营销机构、数据科学供应商和工程公司对数据科学家的需求很大。

此外，数据分析是各种社交网络、搜索引擎和其他依赖零售和移动分析来收集营销活动和销售策略有用见解的组织部署的关键工具。

数据侦探

这个职位非常适合具有执法和基础数据技能背景的人。如果你从失败的线索，解决谜题和排除嫌疑人中获益，那么你会发现数据侦探是你一直想要的梦想工作。你可以帮助锁定一些可怕的人!公司有兴趣雇用有才华和创造力的人，并且可以解决大数据中的谜团。如果你是一名拥有数据知识且正在寻求入门级演出的毕业生，那就试试吧。

深度学习的数据工程师

具有从移动和桌面前端开发到Python后端的全栈Web应用程序的经验的工程师将非常适合这个职位。

深度学习的数据工程师的任务是设计和运行服务和API，持续部署，降低硬件成本，构建大规模可用性工具，扩展和提高系统吞吐量。

基本上，您将负责了解哪些工具可以提高公司的生产力，构建和部署它们，并确保它们与公司工程师一起使用。

较大的公司必须雇用多个数据工程师来覆盖整个服务架构，并提供影响其服务堆栈的机会。深度学习的数据工程师也可以帮助公司的数据科学家和深度学习工程师建立能够进行大规模培训，学习和预测的系统。

人机合作经理

当人和机器人一起工作时，肯定会有一些摩擦。必须有人充当调解人，而裁判的任务就落在了人-机合作经理身上。

公司希望应聘者能够将人工智能的优势与人类的优势结合在一起，在一个共同的环境中实现共同的商业目标。他/她必须创建一个交互系统，使机器和人类能够相互交流他们的目标、能力和发明，并为人机协作设计一个任务规划例程。