大数据工程师
- 职责:负责数据收集、存储、处理与分析。需搭建与维护数据架构,如数据仓库、数据湖等,运用Hadoop、Spark等工具处理海量数据,挖掘有价值信息以支持企业决策。
- 技能要求:熟练掌握数据存储与管理技术(如SQL、NoSQL数据库),精通数据处理框架,具备数据建模与ETL(抽取、转换、加载)能力,了解数据可视化工具方便呈现分析结果。
人工智能工程师
- 职责:聚焦于开发智能系统与算法。包括设计、训练与优化机器学习、深度学习模型,使其能完成图像识别、语音识别、自然语言处理等任务,应用于医疗、金融、交通等多领域。
- 技能要求:扎实的数学基础(如概率论、线性代数等),熟练掌握编程语言(Python常见),深入理解机器学习、深度学习算法与框架(如TensorFlow、PyTorch),有数据处理与模型评估等能力。
两者有一定交集,都需处理数据且在一些项目中协同工作,比如利用大数据为人工智能模型提供充足训练数据等。