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2026/01 大模型算法工程师：负责模型架构设计与优化，需掌握Transformer、MoE等前沿技术。
AIGC算法工程师：设计多模态生成模型，如文本-图像-视频跨模态生成，优化扩散模型等。
边缘AI算法工程师：针对移动端或嵌入式设备进行模型压缩，优化推理速度与能耗，需熟悉TFLite、MNN等框架。
量子机器学习工程师：开发混合量子-经典算法，应用于药物分子模拟、材料设计等领域。
AI产品经理：职责包括提示词设计、应用生态构建等，需要具备行业洞察和产品设计能力。
行业应用工程师：将通用大模型适配到金融、医疗、教育等垂直领域，需具备领域知识和AI技术。
人工智能训练师：从事数据标注、模型调优、效果评估等工作，人才缺口较大。
医学影像AI分析师：结合深度学习分析CT、MRI影像，辅助疾病诊断。
AI数据工程师：构建高质量、多模态的训练数据集，是模型性能的基础。
AIGC内容创作者：利用生成式AI工具进行短视频制作、文案创作等。
Prompt工程师：通过精准指令设计提升模型输出质量，需掌握领域知识与语言逻辑。
数字人技术工程师：开发高逼真度虚拟形象，融合语音合成、动作捕捉与情感计算。
AI伦理审计师：依据相关法规评估算法公平性，生成透明度报告。
数据隐私合规专家：处理跨境数据流动，设计隐私计算方案，确保数据合规。
人机协作架构师：定义人类与AI的决策权限，优化人机协作系统。
AI系统验证员：测试自动驾驶、医疗诊断等关键领域的模型鲁棒性。
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地理空间AI应用：YOLO vs. SAM
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