作者: 刘培 AI创业企业算法工程师 西安电子科技大学光电图象专业,硕士 毕业后就职于爱立信 2018年初加入AI创业企业,从事图象处理领域的研发工作 2017年8月17日,主讲人曾经做过一个分享:《我 在今年初,主讲人再次前进一大步,成为了AI工程师。本文呈现给大家这一年的工作历程。 ---- 偶入人脸识别领域 ? ---- Q3:你入门AI花了多长时间,通过哪些资料学习的? A3:入门AI,我之前也看过一些书,比如吴恩达的公开课,但是我觉得你真的想入门AI的话,不如去一个公司实习。 A8:”女生不适合做程序员,女生更别想着有去做AI工程师”——我觉得这些都是谬论。 女孩,有自己的优势,即使女生要面对生孩子问题。 但是在开始招聘的时候,可能因为想把算法做到最好,算法工程师比较多,专门做后台、做终端的工程师就非常少。 现在我们公司在向工程方面倾斜,要成为一个产品,工程必须要过硬。
夸张的是,现在某些高考填报志愿指南就有一个考量:这个职业是否会被AI取代,比如平民考生填报志愿的3个关键点这篇文章就认为将被AI取代的职业有:财会、英语、法律、人力资源等等,不建议报考。 我只是一介小民,担忧人类未来的事情轮不到我来操心,也不是业界大佬,泛泛而谈没什么意义,只是最近看到一篇关于Cloud AutoML的文章,突然想到一个问题:AI会让AI工程师失业吗? 中,AI工程师分为三个层级:科学家(专家)、算法实现及改进者、算法应用者。然而,AutoML改变了机器学习的游戏规则。 然而二十年过去了,市场对软件工程师的需求逐年增加,至今仍没有看到下降趋势。 ? 当年的Visual Basic界面,看起来那么亲切 观察整个计算机技术发展的进程。 2.0 平民考生填报志愿的3个关键点
AI研发工程师成长指南 本文为数据茶水间群友原创,经授权在本公众号发表。 关于作者:Japson。某人工智能公司AI平台研发工程师,专注于AI工程化及场景落地。 0x00 前言 首先,《AI研发工程师成长指南》这个题目其实有些标题党了,准确地来说,本文内容应该是:“要想成为一名AI研发工程师,需要具备哪些技能”。 其次,本文对“AI研发工程师”这个title的定义,也并不是大家第一印象中的“算法工程师”、“数据科学家”。 0x01 关于AI行业的思考 算法工程师的门槛 AI算法工程师年薪百万,应届毕业生年薪都有80w… 去年AI人才缺口就已经过百万,今年将达500w… 加入《XXX训练营》,XX天打造AI算法工程师… 在网络上充斥着各种类似上面那样的吸引眼球的文章标题 因此,我认为了解AI工程化场景、解决方案;熟悉AI项目流程、机器学习Pipline;掌握AI系统研发、服务部署上线能力的工程师将会逐渐成为AI团队的中坚力量。
AI 时代已经到来!人工智能已经不是只有在科幻小说和电影中才会出现的东西,现在它离我们越来越近,而且已经渗透到各行各业。 从百度的无人驾驶车,到现在的阿里人脸识别的无人售货超市,AI 技术越来越趋于成熟。 ? 即将带来的产业变革,也促使市场对于 AI 工程师的需求异常强烈。 根据统计,毕业1 ~ 3年 AI 工程师的平均月薪在15k ~ 25k,更资深的工程师年薪甚至可以达到百万。 ? 也正是因为充满想象力的发展前景和高薪诱惑,许多程序员都希望可以转型 AI 领域。 但你对AI真的了解吗? 具体来讲,人工智能包含以下三个部分: 机器学习 机器学习,简单来说就是让机器产生智能。 这也预示着强化学习在金融、游戏 AI、机器人等领域有着广阔的应用前景。 ? (图:AlphaGo 战胜人类围棋冠军李世乭)
AI 概括 文章以工程师视角回顾自己与 AI 协作的实践历程,从谨慎试用到高频使用,效率显著提升。 核心观点是:AI 能放大能力、完成大量体力工作,但无法替代架构思维、系统设计与边界判断。 面对 AI 时代的职业焦虑,作者建议拥抱工具,同时通过扎实基础、清晰拆解与严格审查保持竞争力。 结论是 AI 会成为必备工具,但真正的决策与责任仍需由人类工程师承担。 结合一些观察与观点,我做个阶段性总结(偏个人判断,不代表定论): 独立的“超级个体”会变多:一个人指挥多个 Agent 解决不同问题,个人创意型产品会更容易出现; 初级工程师的岗位要求可能会提高:重复性编码工作减少 可能轻松完成项目前 70%,但剩下 30%(边界情况、性能优化、安全性)更依赖经验丰富的工程师。 AI 可能会像 IDE、Git、Docker 一样成为工程师的标配。重要的不是“会不会被 AI 取代”,而是“如何用好 AI 放大自己的价值”。 保持学习,保持思考,保持本真。
3)连接主义 连接主义认为人工智能应模拟大脑连接结构,从而建立了神经网络模型。早在计算机诞生前,心理学家 W·Mcculloch 和数理逻辑学家 W·Pitts就提出神经元的数学模型。 也是这一年,Quinlan 提出了著名的 ID3 决策树算法,开启了学习道路的另一条分支。这条树模型的分支持续演化到了今天,依然在人类工业实践和学术研究中扮演着重要角色。 笔者个人认为应该称为机器学习算法工程师更加恰当。这个职位和机器学习工程师类似。另外一个职位是深度学习工程师。 3)搜索引擎 搜索引擎更是一个工业级的大系统。不把搜索引擎、推荐系统和广告系统并列在一起,是因为机器学习并不是搜索引擎的核心部件。 在3月30日及3月31日分别走进腾讯众创空间及华中科技大学,携手腾讯AI实验室及腾讯优图为你揭秘腾讯人工智能,也许还有进入鹅厂从事AI的机会等着你哟! 后台回复“武汉站”,即可提交报名! ?
工程师Daves Armoury有一只肥猫叫Henry 他希望自己的肥猫可以在家里锻炼身体,于是想到用机械臂、激光臂,利用人工智能,做一个AI逗猫机械臂!
按照什么顺序问,哪些方面可以高效的生成需要的代码,这一次,笔者以IP解析需求为例,沉淀一个实践案例,供大家参考 当然,其实也不局限于copilot本身,类似的VsCode插件有很多,本文也只是拿chat的AI 需要对三个库解析的结果进行优先级判断,确保把最优结果进行输出 前期准备 这一步很重要,因为很多时候当我们拿到需求文档的时候,希望直接给到IDE的AI助手,结果一般事与愿违,因为AI助手适合在一个限定范围内学习和给出高质量意见 把相关的文件放到copilot中,选择deepseek- v3模型 这里Copilot类似工具有很多,笔者用的是VSCode的IDE,大家可以随意选择,本质上是DeepSeek-v3模型就好 开始提效 3. 在切换数据源时增加 nil 检查,提高代码健壮性。 很简单: 我想总结下我们今天的对话,沉淀成一篇关于程序员与AI对话撰写一个业务逻辑的文章,帮我列个提纲 对,我在套娃
3)连接主义 连接主义认为人工智能应模拟大脑连接结构,从而建立了神经网络模型。早在计算机诞生前,心理学家 W·Mcculloch 和数理逻辑学家 W·Pitts就提出神经元的数学模型。 也是这一年,Quinlan 提出了著名的 ID3 决策树算法,开启了学习道路的另一条分支。这条树模型的分支持续演化到了今天,依然在人类工业实践和学术研究中扮演着重要角色。 笔者个人认为应该称为机器学习算法工程师更加恰当。这个职位和机器学习工程师类似。另外一个职位是深度学习工程师。 3)搜索引擎 搜索引擎更是一个工业级的大系统。不把搜索引擎、推荐系统和广告系统并列在一起,是因为机器学习并不是搜索引擎的核心部件。 在3月30日及3月31日分别走进腾讯众创空间及华中科技大学,携手腾讯AI实验室及腾讯优图为你揭秘腾讯人工智能,也许还有进入鹅厂从事AI的机会等着你哟! 后台回复“武汉站”,即可提交报名! ?
转自:AI 有道,作者:红色石头 之前我曾在《分享集锦:哈佛 Web 开发教程、HTTP 状态码速学、阿里 AI 算法工程师手册、机器学习书籍》中提及过一本由阿里巴巴工程师撰写的一本算法手册,前两天看到红色石头写了一篇较为详细的文章来介绍这边手册 目前这本《AI 算法工程师手册》已正式开源,无需购买纸质书籍,可以直接在线阅读,体验感爆棚。 书籍介绍 这本《AI 算法工程师手册》是作者多年以来学习总结的笔记,经整理之后开源于世。 既然本书是 AI 算法工程师的手册,因此内容非常丰富,基本涵盖了机器学习、深度学习等领域的很多重要理论知识和实战经验,同时也介绍了工程应用中经常使用的 AI 工具和编程库。 最后 不得不说,这本《AI 算法工程师手册》是一本比较完备的 AI 书籍,既包含了算法理论,也有实战 AI 算法库的使用。作为一份参考手册还是非常不错的! 更重要的是本书完全开源,直接在线阅读就好了。
寻求加入Linux基金会的AI工程师基金会,通过启动一个与技术无关的AI代理协议(AI Agent Protocol)开始了它的工作。 这就是本月AI工程师峰会宣布成立的AI工程师基金会的作用所在。 AI工程师如何填补AI工程师岗位需求 AI工程师基金会也正在开发一系列课程,致力于培训传统软件工程师,以帮助填补2700万AI工程师空缺。 这样的一个课程可能是帮助开发者培训成为代理工程师。 代理工程师和提示工程师可能只是近期未来的过渡工作,但将帮助传统软件开发者拓宽业务范围并进入AI领域。随着AI的进步,主题专家 - 在软件开发之外可能根本不需要技术知识 - 将在未来训练这些模型。 AI工程师基金会的下一步 AI工程师基金会正在寻找开源软件项目申请加入该基金会,类似Linux基金会,将有三个阶段: 沙箱、孵化和毕业。
GenAI 还没有(至少现在还没有)取代人类,而且在很长一段时间内也不会取代数据工程师。如果你是一位愿意尝试一些新工具并知道在哪里首先使用 GenAI 的数据工程师,你将会没事的。 更好的 AI 成果会提升最终用户对每次电子商务体验的满意度。 要点——数据工程师的 GenAI 和 AI 集成指南 在看到这些和其他 GenAI 项目之后,这是我的建议。 1. 投资核心数据工程技能 AI无法取代数据工程师。这些项目仍然需要了解数据工程基础知识的数据工程师——包括数据建模、DataOps最佳实践,以及SQL优化。确保您继续培养这些核心技能。 3. 尝试使用GenAI驱动的工具 本教程使用Nexla构建您的GenAI RAG管道,并且管道的几个部分实际上是使用GenAI为您“开发”的。不要害怕尝试新的AI驱动的集成工具。 有些人说2025年将是自主式AI之年。这意味着您有一些时间学习。 似曾相识 虽然有些人说AI正在改变世界,但它并没有改变对数据工程师的需求。这些核心技能仍然是必需的。
年薪最高的岗位是谷歌中国的人工智能工程师,达到56万人民币,一些算法工程师也是30万起步。 这张高薪表告诉我们:想进入大公司拿高薪,一定把握机会,跟紧技术潮流与方向 。 对于这些高薪职位,一些非计算机的网友只有羡慕的份: 毫无疑问,去年是互联网人工智能领域热火朝天的一年,而人工智能也一定会成为未来发展的主流方向之一,但这是否就意味着 AI 相关的算法人才会一直受到如此青睐呢 笔者斗胆做出预测: 1、AI 算法岗位的数量在 5 年内会持续增加,会有更多的公司参与到 AI 的这次浪潮当中。同时,人工智能也会不断结合其他领域,在更多方面展现出优秀的科技成果。 3 技术的竞争也是人才的竞争,目前处于大环境中,建议有此转行AI工程师的同学们抓紧时间踏足AI领域与学习!
IT派 - {技术青年圈} 持续关注互联网、大数据、人工智能领域 作者|洪亮劼 出处|极客时间专栏《AI 技术内参》 洪亮劼,电子商务平台 Etsy 的数据科学主管(Head of Data Science 他拥有 3 项美国专利。 ? 今天我们来讨论 AI 工程师和算法工程师在应聘方面的问题。一起来看看,作为 AI 工程师,在面试一家公司时,究竟应该怎么准备,有哪些信息是需要了解的。 希望今天的内容对正在思考进入这个行业的年轻学者、工程师有所帮助,从大的方向上为你的应聘提供一些可借鉴的内容。 1AI 工程师应聘的“硬”实力 对于 AI 工程师来说,最核心的竞争力无疑是他们对人工智能、机器学习等技术的知识积累以及融会贯通的能力。 这往往是被 AI 工程师和算法工程师彻底遗忘的一个内容。我们要熟悉假设检验的基本设定和它们背后的假设,清楚这些假设在什么情况下可以使用,如果假设被违背了的话,又需要做哪些工作去弥补。
为什么AI工程师要懂一点架构? 有人用 Python 3 做了算法,没法在客户的 Python 2 的环境中做测试;有人的算法只支持特定格式的数据输入,到了客户现场,还得手忙脚乱地写数据格式转换器、适配器;有人做了支持实时更新、自动迭代的机器学习模型 原因三:工程师需要最快、最好、最有可扩展性地解决问题 AI 工程师的首要目的是解决问题,而不是显摆算法有多先进。 原因四:架构知识,是工程师进行高效团队协作的共同语言 AI 工程师的确可以在工作时专注于算法,但不能不懂点儿架构,否则,你跟其他工程师该如何协同工作呢? (2)在 Google 做无人驾驶这类前沿 AI 研发,工程师的幸福感要比其他厂的工程师高至少一个数量级。
很多人问:AI智能体运营工程师到底做什么?理论听了一堆,还是不知道怎么上手。智能体来了公司创始人黎跃春认为,AI智能体运营工程师的价值在于"落地",在于把AI变成真正能解决业务问题的工具。 本文通过3个真实场景,拆解黎跃春对于AI智能体运营工程师工作方法的理解。 企业希望用AI智能体提升响应率。黎跃春的AI智能体运营工程师思路第一步:场景分析黎跃春建议先做数据分析,不是所有问题都适合AI回答。 黎跃春的AI智能体运营工程师思路第一步:梳理高频数据需求黎跃春让数据部门统计了过去3个月的查询需求,发现80%是这5类:某产品的销售趋势(按周/月/季度)不同区域的销售对比某促销活动的ROI用户画像分析 黎跃春对AI智能体运营工程师的方法论总结通过以上3个案例,黎跃春总结了AI智能体运营工程师的5个核心原则:1.从业务痛点出发,不是从技术出发先问"这个智能体能解决什么问题、带来什么价值",再问"用什么技术实现
前言 在全球首位AI软件工程师和人类历史上首位具身智能AI机器人出现后,AI的高速发展已经逐渐在很多方面影响和改变着我们的工作和生活的方式。 与之同时出现了很多开源版本的AI软件工程师,如:Open Devin—一个少编码、多创造的开源AI软件工程师和本文要介绍的Devika—一款代理人工智能软件工程师。 目录 •关于[1]•关键特性[2]•系统架构[3]•快速开始[4]•安装[5]•入门[6]•配置[7]•底层原理[8]•AI规划和推理[9]•关键词提取[10]•浏览器交互[11]•编写代码[12]•社区 Discord服务器[13]•贡献[14]•许可证[15] 关于 Devika是一位高级AI软件工程师,能够理解高级别的人类指令,将其分解成步骤,搜索相关信息,并编写代码以实现给定目标。 为了获得最佳性能:使用Claude 3系列模型。
前几年,几乎所有人都在谈 AI:自动驾驶、智能客服、ChatGPT、智能投顾……仿佛谁不招 AI 工程师就要落伍。 AI 工程师会写模型,但未必懂得大规模数据处理的工程化难题。而 ETL 工程师天生就是解决“数据脏乱差”的人。3. 三、ETL 工程师 VS AI 工程师:不是对立,而是配合不是说 AI 工程师不重要,而是企业发现:如果数据层不打牢,AI 工程师再多也白搭。 AI就是喝水的人,要是水本身就是脏的,AI又如何发挥价值?企业对 ETL 工程师的需求不是降低了,而是比以往更急迫、更高端。 所以,别再小看 ETL 工程师——在很多场景里,他们是比 AI 工程师更稀缺、更核心的岗位。
本文约1300余字,阅读需要约3.2分钟; 系统资料领取见文末; 关键词:人工智能,机器学习,深度学习,数学,学习建议,微专业 01.机器学习工程师的边界是什么? 大多数的事物都是有边界的。 其中,Y=w1*身高+w2*品德+w3*财富+w4*颜值+w5*就可以表达为多项式Y=w1*x1+w2*x2+w3*x3+w4*x4+w5*5,通过Sigmoid函数后,转化为该男生可能成为优秀女婿的概率问题
Linux运维工程师面试题(3) 祝各位小伙伴们早日找到自己心仪的工作。 持续学习才不会被淘汰。 地球不爆炸,我们不放假。 机会总是留给有有准备的人的。 加油,打工人! 3 LVS 相关的术语有哪些 DS:Director Server,指的是前端负载均衡器节点。 RS:Real Server,后端真实的工作服务器。 HAproxy --- 关于我 全网可搜《阿贤Linux》 公众号:阿贤Linux 个人博客:blog.waluna.top https://blog.waluna.top/ --- 原文链接: Linux运维工程师面试题 (3).