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工业AI领域需要的人才岗位多种多样，涵盖了从研发到应用、从技术到管理的各个方面。以下是一些主要的人才岗位：
1. **AI算法工程师**：负责开发和优化人工智能算法，需要具备扎实的数学基础和编程能力。
2. **数据科学家**：专注于数据分析和模型构建，利用大数据技术来提取有价值的信息。
3. **机器学习工程师**：使用机器学习方法来解决实际问题，通常要求对统计学和数据分析有深入理解。
4. **自然语言处理工程师**：专注于让机器理解和响应人类语言的工程师。
5. **计算机视觉工程师**：处理图像识别、图像分析等相关任务，使机器能够“看”和理解图像内容。
6. **AI产品经理**：结合AI技术和产品管理知识，负责人工智能产品的规划和设计。
7. **AI项目经理**：管理AI项目的进度、成本和团队，确保项目目标的实现。
8. **AI研究员**：在学术研究机构或企业研究部门，进行人工智能的基础或应用研究。
9. **物联网架构师/工程师**：设计和实施物联网解决方案，包括传感器集成、数据传输和处理等。
10. **智能芯片架构设计工程师**：专注于设计和开发适用于AI应用的芯片和硬件。
此外，除了上述提到的技术岗位，还需要具备商业洞察力和行业经验的商业人才，以及对AI领域有深入了解的人力资源专家和猎头。随着AI技术的不断发展和应用范围的扩大，未来还会出现更多新的、深度的、创意性的人才需求。
综上所述，在准备这些岗位的过程中，潜在的求职者可以通过参加相关的培训课程和认证考试来提升自己的技能和知识水平。例如，谷歌的TensorFlow Developer Certificate、微软的Certified: Azure AI Engineer Associate、亚马逊的AWS Certified Machine Learning - Specialty等认证，都是业界认可的资格证书。同时，了解不同公司的研究领域和岗位要求，如Google在搜索引擎、自然语言处理、计算机视觉等领域的职位，也有助于求职者更精准地定位自己的发展方向。
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