2025年值得追求的高薪AI工作和职业

人工智能革命为发展与创新提供了前所未有的机遇，因此从事人工智能相关职业会带来极高的回报。随着从医疗健康到太空探索等各个行业都在使用人工智能技术，对具备专业技能的人才需求也在飙升。成为一名人工智能专业人士，不仅能让你站在技术进步的前沿，还能为你打开通往各种高薪且充满活力的职业道路的大门。本文重点介绍了十大人工智能职业，展示了为何现在是投身这个蓬勃发展的领域并塑造未来的理想时机。同时，也探讨了从事人工

雪兽软件

568人浏览 · 2025-08-13 09:32:27

雪兽软件 · 2025-08-13 09:32:27 发布

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人工智能革命为发展与创新提供了前所未有的机遇，因此从事人工智能相关职业会带来极高的回报。随着从医疗健康到太空探索等各个行业都在使用人工智能技术，对具备专业技能的人才需求也在飙升。成为一名人工智能专业人士，不仅能让你站在技术进步的前沿，还能为你打开通往各种高薪且充满活力的职业道路的大门。

本文重点介绍了十大人工智能职业，展示了为何现在是投身这个蓬勃发展的领域并塑造未来的理想时机。同时，也探讨了从事人工智能工作所能带来的益处，以及它如何能将你的职业生涯提升到新的高度。

人工智能是个好职业吗？

人工智能（AI）被认为是一条前景广阔的职业道路，近年来其相关岗位招聘量增长了 32%，且明显的人才缺口表明市场对合格专业人才的需求旺盛。包括工程师、研究人员和自然语言处理专家在内的人工智能相关岗位薪资丰厚，平均年薪超过 10 万美元，这反映出该行业的价值和经济回报潜力。

这个领域提供了多样化的发展机会和灵活性，专业人士可以以自由职业者、顾问或产品开发人员等多种身份开展工作。此外，在人工智能领域习得的技能可在众多行业中继续延用，使其成为一种兼具多样性和吸引力的职业选择。

人工智能相关工作与职业

尽管人工智能是一个新兴且小众的领域，但该领域的职业并非千篇一律。在人工智能领域内，存在着各种不同的工作，它们需要特定的技能和经验。

机器学习工程师。机器学习工程师处于软件工程和数据科学的交叉领域。他们利用大数据工具和编程框架，创建可用于生产环境的、可扩展的数据科学模型，这些模型能够处理数TB的实时数据。

机器学习工程师岗位最适合那些兼具数据科学、应用研究和软件工程背景的人。人工智能相关工作要求应聘者具备扎实的数学技能，拥有机器学习、深度学习、神经网络和云应用方面的经验，以及 Java、Python 和 Scala 等编程语言的技能。熟悉 Eclipse 和 IntelliJ 等软件开发集成开发环境工具也会有所帮助。通常需要拥有计算机科学或相关领域的学士学位。

在美国，机器学习工程师的平均年薪为 13.1 万美元。苹果、Facebook、Twitter 等公司的薪资明显更高，平均年薪在 17 万至 20 万美元之间。

数据科学家。数据科学家收集原始数据、进行分析，并从中获取各种用途的见解。他们使用各种技术工具、流程和算法从数据中提取知识并识别有意义的模式。这既可以是像识别时间序列数据中的异常这样基础的工作，也可以是像预测未来事件并提出建议这样复杂的任务。数据科学家的主要任职资格要求如下：

（1）学士学位；（2）统计学、数学、计算机科学等领域的高级学位；（3）对非结构化数据和统计分析的理解；（4）具备 Amazon S3 等云工具和 Hadoop 平台的使用经验；（5）具备 Python、Perl、Scala、SQL 等编程语言技能；（6）熟悉 Hive、Hadoop、MapReduce、Pig、Spark 等工具。

数据科学家的平均年薪为 10.5 万美元。随着经验的积累，数据科学总监职位的平均年薪可达 20 万美元。

商业智能开发人员。商业智能（BI）开发人员处理复杂的内部和外部数据以识别趋势。例如，在金融服务公司中，可能是有人监控股市数据以帮助做出投资决策；在产品公司中，可能是有人监控销售趋势以指导分销策略。

然而，与分析师不同，商业智能开发人员不亲自撰写报告。他们通常负责设计、建模和维护复杂的数据，将其存储在高度可访问的基于云的数据平台中，以便业务用户使用仪表盘。商业智能开发人员的任职资格要求如下：

（1）工程、计算机科学或相关领域的学士学位；（2）具备数据仓库设计、数据挖掘、SQL 等方面的工作经验；（3）熟悉 Tableau、Power BI 等商业智能技术；（4）具备扎实的技术和分析技能。

商业智能开发人员的平均年薪为 8.65 万美元，随着经验的增加，年薪可高达 13 万美元。

研究科学家。研究科学家是人工智能领域中学术性最强的职业之一。他们提出新的、有创意的问题，由人工智能来解答。他们是人工智能多个学科的专家，包括数学、机器学习、深度学习和统计学。与数据科学家一样，研究科学家通常需要拥有计算机科学博士学位。

招聘机构希望研究科学家在计算机感知、图形模型、强化学习和自然语言处理方面拥有丰富的知识和经验。具备基准测试、并行计算、分布式计算、机器学习和人工智能方面的知识会更有优势。

研究科学家需求旺盛，平均年薪为 9.98 万美元，但具体薪资可能会有所不同。

大数据工程师 / 架构师。大数据工程专业人员和架构师开发生态系统，使各个业务部门和技术能够有效沟通。与数据科学家相比，这个角色的参与度更高，因为工程师和架构师通常负责在 Hadoop 和 Spark 系统上规划、设计和开发大数据环境。

大多数公司更倾向于招聘拥有数学、计算机科学或相关领域博士学位的专业人员。然而，与研究科学家或人工智能工程师等角色相比，这个角色更注重实践，因此实践经验通常可以很好地弥补高级学位的缺失。大数据工程师需要具备 C++、Java、Python 或 Scala 等编程语言技能，还需要具备数据挖掘、数据可视化和数据迁移方面的经验。

大数据工程师是人工智能领域薪资最高的角色之一，平均年薪为 15.13 万美元。不过，不同行业的平均薪资可能会有所差异。

软件工程师。人工智能软件工程师为人工智能应用构建软件产品。他们将编写代码、持续集成、质量控制、API 管理等开发任务与人工智能任务相结合。他们开发和维护数据科学家和架构师所使用的软件，并及时了解人工智能新技术的最新动态。

人工智能软件工程师需要具备软件工程和人工智能方面的技能，还需要具备编程技能和统计分析技能。公司通常要求应聘者拥有计算机科学、工程、物理、数学或统计学学士学位。要获得人工智能软件工程师的工作，拥有人工智能或数据科学方面的认证也会有所帮助。

软件工程师的平均年薪为 10.8 万美元。根据专业方向、经验和所在行业的不同，年薪最高可达 15 万美元。

软件架构师。软件架构师设计和维护系统、工具、平台和技术标准。人工智能软件架构师则为人工智能技术做这些工作。他们创建和维护人工智能架构，规划和实施解决方案，选择工具包，并确保数据流畅通。

人工智能驱动的公司要求其软件架构师至少拥有计算机科学、信息系统或软件工程学士学位。作为一个注重实践的角色，经验与学历同等重要。具备云平台、数据处理、软件开发、统计分析等方面的实践经验会对你非常有利。

软件架构师的平均年薪为 15 万美元。具备人工智能、机器学习和数据科学方面的专业知识，薪资会显著提高。

数据分析师。长期以来，数据分析师的工作是收集、清理、处理和分析数据以获取见解。在很大程度上，这些工作都是重复性的任务。随着人工智能的兴起，许多简单任务已实现自动化。因此，分析师的角色也得到了升级，加入了新的人工智能职业行列。如今，数据分析师要为机器学习模型准备数据，并根据结果生成有意义的报告。

因此，人工智能数据分析师需要掌握的不仅仅是电子表格操作。他们需要具备以下技能：

（1）SQL 和其他数据库语言，用于提取 / 处理数据；（2）Python，用于数据清理和分析；（3）分析仪表盘和 Tableau、PowerBI 等可视化工具；（4）商业智能，以理解市场和组织背景。

数据分析师的平均年薪为 6.5 万美元。然而，像 Facebook、谷歌等高科技公司为数据分析师岗位支付的平均年薪超过 10 万美元。

机器人工程师。机器人工程师或许是最早的人工智能职业之一，早在 20 世纪 50 年代，工业机器人开始普及。从装配线到英语教学，机器人技术已经取得了长足的进步。医疗领域使用机器人辅助手术，人形机器人正被制造出来充当私人助理。机器人工程师的工作就是让所有这些以及更多的事情成为现实。

机器人工程师负责制造和维护人工智能驱动的机器人。对于这类岗位，招聘机构通常要求应聘者拥有工程、计算机科学或相关领域的高级学位。除了机器学习和人工智能方面的资质外，机器人工程师可能还需要了解 CAD/CAM、2D/3D 视觉系统、物联网（IoT）等。

机器人工程师的平均年薪为 8.7 万美元，随着经验的积累和专业方向的明确，年薪可高达 13 万美元。

自然语言处理工程师。自然语言处理（NLP）工程师是专注于人类语言（包括口头和书面信息）的人工智能专业人员。致力于语音助手、语音识别、文档处理等工作的工程师都会用到自然语言处理技术。对于自然语言处理工程师岗位，招聘机构通常要求应聘者拥有计算语言学专业学位，也可能会考虑拥有计算机科学、数学或统计学资质的应聘者。

除了一般的统计分析和计算技能外，自然语言处理工程师还需要具备语义提取技术、数据结构、建模、n 元语法、词袋模型、情感分析等方面的技能。具备 Python、ElasticSearch、Web 开发等方面的经验会有所帮助。

自然语言处理工程师的平均年薪为 7.8 万美元，随着经验的增加，年薪可超过 10 万美元。

人工智能相关的其他工作有哪些？

人工智能相关工作包括应用或集成人工智能技术，但可能并非完全专注于人工智能开发。这些工作可能涉及使用人工智能系统，或将人工智能工具作为更广泛工作内容的一部分。

人工智能产品经理：负责监督人工智能驱动产品的开发和推出，确保其与业务目标保持一致。通过定义产品需求和策略，在技术团队和利益相关者之间架起沟通的桥梁。

数据分析师（人工智能方向）：利用人工智能和机器学习工具分析复杂数据集，发现趋势，并为业务决策、市场营销或运营改进提供可操作的见解。

商业智能分析师（人工智能工具方向）：使用人工智能驱动的分析平台自动生成数据报告，识别关键业务指标，并预测趋势，以优化绩效和推动战略规划。

营销专员（人工智能增强工具方向）：利用人工智能驱动的平台进行客户细分、个性化营销和营销活动优化，通过数据驱动的策略提高参与度和转化率。

要获得入门级人工智能岗位，你需要具备哪些技能？

虽然并非所有人工智能岗位的要求都相同，但入门级岗位的要求存在一些共性。为了更好地了解招聘信息中常见的技能、工具和一般要求，我们让 ChatGPT 分析了一组来自 OpenAI 和 Honda 等公司的人工智能岗位招聘信息，并返回了最常见的要求列表。

以下是分析结果：

技能和知识：（1）对人工智能 / 机器学习概念和算法的理解。（2）出色的分析和问题解决能力。（3）精通编程语言，尤其是 Python，可能还包括 R 或 Java。（4）具备机器学习框架（如 TensorFlow、Keras、PyTorch）的使用经验。（5）熟悉数据处理和分析工具（SQL、Pandas、NumPy）。（6）了解大数据技术和分布式计算框架（如 Hadoop、Spark）。（7）具备科学软件开发 / 分析经验。（8）能够向非技术人员传达技术概念。（8）高度关注细节，能够处理复杂数据。（9）具备自然语言处理（NLP）、计算机视觉或其他人工智能子领域的经验者优先。（10）熟悉基于云的机器学习平台（AWS SageMaker、Azure Machine Learning）。

工具：（1）机器学习框架：TensorFlow、Keras、PyTorch。（2）数据分析：SQL、Pandas、NumPy。
大数据技术：Hadoop、Spark。（3）云平台：AWS SageMaker、Azure Machine Learning。（4）开发工具：Jupyter Notebook、用于机器学习运维的 GitHub。（5）商业智能工具：Tableau、PowerBI（用于呈现数据见解）。

一般要求：（1）拥有计算机科学、工程、物理、数学或相关技术领域的学士学位。更专业的岗位优先考虑高级学位（硕士、博士）。（2）1-3 年人工智能或机器学习领域的工作经验。（3）出色的口头和书面沟通能力。（4）热衷于为复杂的工程问题开发解决方案。（5）能够与跨职能团队有效协作。（6）遵守与数据隐私、安全和模型偏见相关的伦理和法律标准。

虽然以上内容不应被视为完整的列表，但它是一个很好的清单，供有抱负的人工智能专业人员确保自己掌握了基础知识和技能。