1. 软件工程师/开拓职员:

- 大部分韶光确实在编写代码

- 开拓和掩护AI系统的根本架构

- 实现机器学习算法

夏日生活打卡季AI公司的员工确实有很多人在编写代码

- 创建用户界面和API

2. 机器学习工程师:

- 编写代码实现机器学习模型

- 调度和优化模型性能

- 处理大规模数据集

- 支配模型莅临盆环境

3. 数据科学家:

- 剖析数据并提取有代价的见地

- 设计和实验机器学习模型

- 可能会编写一些代码,但更多韶光用于数据剖析和建模

4. 研究科学家:

- 开拓新的AI算法和方法

- 撰写研究论文

- 可能会编写观点验证代码,但不一定进行大规模编程

5. 产品经理:

- 定义产品需求和功能

- 与工程团队和其他利益干系者互助

- 常日不直接编写代码

6. UX/UI设计师:

- 设计用户界面和用户体验

- 创建原型和线框图

- 常日不编写代码,除非是前端开拓

7. 数据工程师:

- 构建和掩护数据根本举动步伐

- 确保数据质量和可访问性

- 编写代码,但紧张集中在数据处理和管道构建上

8. DevOps工程师:

- 管理云根本举动步伐

- 自动化支配和监控流程

- 编写脚本和配置文件,但不一定是传统意义上的运用程序代码

9. 质量担保(QA)工程师:

- 测试AI系统和运用程序

- 可能编写自动化测试脚本

- 但大部分韶光用于设计测试用例和实行测试

10. 项目经理:

- 折衷团队事情

- 管理项目进度和资源

- 常日不直接编写代码

11. 业务剖析师:

- 剖析市场趋势和商业机会

- 评估AI技能的商业运用

- 常日不编写代码

12. 伦理专家:

- 评估AI系统的伦理影响

- 制订负任务的AI开拓指南

- 常日不编写代码

总的来说,虽然编码是AI公司中许多角色的主要部分,但并非所有员工都大部分韶光都在编写代码。
成功的AI公司须要多种专业知识的结合,包括技能开拓、研究、设计、业务策略等多个方面。
每个角色都为公司的整体目标做出主要贡献,无论他们是否紧张从事编码事情。