深度学习行业中的各类岗位概览

经过之前的系列文章,相信小伙伴对于深度学习工程师,已经有模糊的画像

(敢说不知道的,打洗你!)

不过,除了工程师们,深度学习从业者还包括哪些岗呢?

今天小编为大家呈上深度学习行业岗位概览,继续为小伙伴们提供关键信息~

深度学习行业岗位全览

算法工程师:深度学习中核心算法的掌握者,模型训练一手抓,让算法达到最优效果。

后端(RD)工程师:让算法工程师产出的代码落到业务中,适用于工业调用(比如配置数据库和设定便捷的交互)

前端(FE)工程师:设计产品在客户端的程序,开发能被大家看见的页面样式,传递有效信息

文档工程师:协调收集各类技术资料,调动技术资源,完成企业项目开发所需的各类文档的编写,同时负责文档质量优化、确保实用性

框架工程师:设计并开发深度学习所需框架,并根据市场需求进行迭代优化,使框架能够支持各类业务相关的深度学习需求

产品经理:除了针对产品相关的功能进行设计外,需要了解深度学习技术及上层AI技术的应用范围及技术边界,能够清晰的定位实际业务场景所需的功能,同时也参与市场生态的搭建,是一个集技术、产品于一身的职位

产品运营:挖掘深度学习B/C端用户需求,搭建完整的深度学习生态环境,从教育、工业、技术及硬件方向入手,让生态完整运行。

深度学习行业中各岗位与技术关联程度

那么,同样都是深度学习行业中的职位,它们对于深度学习技术的要求都一样吗?

小编综合个人经验以及网络信息,对于每个职位与深度学习的关联程度进行大胆猜想,详情如下。

关联度100%的职位:算法工程师、框架工程师。不难理解,这俩职位都要求从业者专业背景出身,还要对深度学习从理论到应用达到炉火纯青的地步。

关联度90%:后端(RD)工程师。虽说后端工程师接触底层代码更多,但是也得懂深度学习理论才能很好的开展后续工作。这就好比一幢大楼的设计图被画好后,同样需要懂行的建筑工程师进行实地考量推进搭建。

关联度80%:文档工程师。文档工程师需要结合业务指定指导性的文档,与深度学习的技术关联程度也要尽可能趋近于100%。

关联度70%:产品经理、产品运营。想要在深度学习领域立足的产品,比照其他行业内的产品来说,更要主动学习技术,虽说会不会撸码看个人修炼成果,但是深度学习其中蕴含的逻辑,以及技术产品的特点分析,还是要非常之纯熟的。

关联度60%:前端工程师。对于FE而言,呈现一个易用的页面相对更重要,想要搞定一个深受用户喜爱的页面,还是要明确深度学习框架的各类使用逻辑,遵循深度学习的特点来做。

岗位受追捧程度一览

说了这么多岗位,市场上他们彼此之间都是同等拉风吗?

同样,小编综合信息,推断出一个深度学习行业岗位热度排序(根据市场上招聘人数及对应待遇等级)

算法工程师>框架工程师>工程RD>FE>文档工程师>产品经理>运营

最受追捧的岗位各职级工作内容和对应价值系数(满分10)

现在,大家对深度学习不同职位已有清晰认识。上篇文章中曾提到算法工程师的需求最明显。这里小编将综合打分算法工程师和框架工程师不同级对应的价值,希望为大家努力方向提供参考~

初级工程师:一边做基础建设一边学习,贡献值可以评分5分

中级工程师:具备独挡一面的能力,不过需要和团队配合好,贡献值可以评分7分

高级工程师:具备带领一个大方向的能力,推动发展,同时带动初级工程师进步,贡献值可以有9分

顶级工程师:这几乎是工程师的顶级水平——成为架构师,规划整个产品技术走向,并解决技术难题,推动产品技术同向前进,贡献值是妥妥的10分。

原文发布于微信公众号 - PaddlePaddle(PaddleOpenSource)

原文发表时间:2018-06-13

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