1. 软件工程师/开拓职员:
- 开拓和掩护AI系统的根本架构
- 实现机器学习算法
- 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。