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(fā)，并對人工智能系統進行設計、優(yōu)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(yè)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？

人工智能工程技術員主要工作內容

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(fā)、應用人工智能指令、算法；

3.規(guī)劃、設計、開發(fā)基于人工智能算法的芯片；

4.研發(fā)、應用、優(yōu)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(fā)人工智能系統解決方案。

人工智能工程技術員應具備的五項能力

1、機器管理能力

人工智能作為企業(yè)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(yè)有能力開發(fā)技術體系結構，并且開啟整個行業(yè)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(yè)必須聯合其發(fā)展路徑，通過對人工智能的訓練和開發(fā)，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?yōu)槟軌蜃鞒稣�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(yè)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(yè)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(yè)來說顯然不是一個新的挑戰(zhàn)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(yè)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(yè)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(chuàng)建到終輸出數據全過程的能力，確實非常重要的。一個企業(yè)有著兩個核心的利益來源。第一，IT能夠向企業(yè)描述人工智能能力，并與企業(yè)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(chuàng)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(zhàn)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