AI取代了許多高度重複且不需要創意的工作，但也創造了許多工作機會。
隨著人工智慧的不斷發展，人才競爭將進一步加劇。許多企業傾向招募能夠應用人工智慧技術解決實際問題的專業人才。
關鍵就是：
拓展你的職涯：人工智慧帶來的工作轉變與機會。
掌握新技能：面對快速變化的人工智慧領域，如何備戰就業市場
以下整理出未來人工智慧領域前10大工作機會，就過往的職業經驗，選擇一條合適的職涯發展路徑。
1. AI產品經理：負責管理人工智慧產品和服務的開發和交付。
具備經驗：專案管理、軟體開發和人工智慧技術。
合作對象：人工智慧軟體工程師、資料科學家和銷售人員，確保人工智慧產品和服務滿足客戶需求，並準時以及在預算內交付。
2. AI銷售總監：銷售人工智慧產品和服務給企業。
具備經驗：銷售和行銷背景，並具備人工智慧技術和軟體應用經驗。
合作對象：與人工智慧產品經理和軟體工程師密切合作，瞭解人工智慧產品和服務的特點和優勢，並利用這些知識向潛在客戶銷售。
3. AI顧問：
具備經驗：紮實的人工智慧、企業管理和專案管理背景。
合作對象：企業合作，幫助他們將人工智慧和機器學習技術應用於業務，確保利用人工智慧提高效率、降低成本和增加收入。
4. AI資料分析師：
具備經驗：分析和解釋大型資料集，提供有關客戶行為、市場趨勢和其他重要資訊的見解。具有SQL和Python等資料分析工具經驗，並具備統計學、機器學習或資料科學背景。
合作對象：與資料科學家和人工智慧軟體工程師合作，開發能夠讓企業做出資料驅動決策的模型和應用。
5. 用戶體驗專家：負責為人工智慧應用程式開發使用者友好的介面。
具備經驗：設計、人機協作或用戶體驗背景，並具備Sketch和Adobe XD等用戶體驗設計工具的經驗。
合作對象：與人工智慧軟體工程師和產品經理密切合作，設計使用者友善的介面。
6. NLP處理專家：
具備經驗：具備語言學、電腦科學或人工智慧背景，擁有Python和Java等程式設計語言的經驗。開發能夠分析文本資料、理解人類語言並提供客戶行為見解的人工智慧模型。
7. 機器學習工程師：
開發、測試和部署能夠分析大型資料集並進行預測的機器學習模型。
具備經驗：具有Python、R和Scala等程式設計語言經驗，擁有機器學習演算法、統計學和資料分析的背景。
合作對象：與資料科學家和軟體工程師緊密合作，開發可集成到軟體應用程式中的機器學習模型。
8. AI軟體工程師：
負責設計和開發使用人工智慧和機器學習技術的軟體應用程式。
具備經驗：具有電腦科學或工程背景，並具備Python、Java和C++等程式設計語言的經驗。開發能夠解決實際問題的人工智慧演算法和應用程式。
9. AI研究科學家：
負責開發和實施人工智慧演算法和模型。
具備經驗：持有電腦科學、工程或數學等學位，並具備機器學習、深度學習和統計學等背景。從事最新的研究項目，開發新的人工智慧技術，如自然語言處理、電腦視覺和機器人技術。
10. AI資料管理員：
具備經驗：AI資料管理員負責管理大型資料集，為分析準備資料，確保資料整潔、有序、可用。具備資料採集、清洗和處理經驗。
合作對象：與資料科學家、機器學習工程師和人工智慧研究人員緊密合作，幫助他們獲得所需的資料。
人工智慧的快速發展帶來了工作機會的增加，同時也改變了許多傳統工作的性質。
人才競爭在人工智慧領域將進一步加劇。
面對這一趨勢，現有的人才需要及時調整自己的職業發展方向，並提升自己在人工智慧領域的技能。這包括深入瞭解人工智慧的原理和應用，掌握相關的程式設計語言和工具，積累實際工作經驗，並持續學習和追蹤最新的AI發展趨勢。
此外，跨學科的知識和技能也將變得越來越重要。人工智慧領域涉及到電腦科學、資料科學、統計學、數學等多個領域，因此擁有多樣化的背景和能力將為個人在人工智慧職業領域中帶來更多機會和競爭優勢(我們熟知的π型人才)。
隨著人工智慧的持續發展，人才需求將不斷增長。不斷學習和提升自己在人工智慧領域的專業知識和技能，以及靈活適應市場需求的能力，將是未來人才在這個快速變化的領域中取得成功的關鍵。
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