人工智能崗位能力與知識結(jié)構(gòu)需求

人工智能崗位能力與知識結(jié)構(gòu)需求根據(jù)工信部《人工智能產(chǎn)業(yè)人才崗位能力標(biāo)準(zhǔn)》，人工智能企業(yè)對應(yīng)用開發(fā)及實(shí)用技能型崗位人才的能力遴選要求，同時參考職業(yè)院校人工智能相關(guān)專業(yè)的培養(yǎng)目標(biāo)，人工智能技術(shù)服務(wù)專業(yè)人才崗位能力標(biāo)準(zhǔn)表如下：以計算機(jī)視覺相關(guān)應(yīng)用開發(fā)及技能型崗位為例，具體能力要求如下：1.計算機(jī)視覺開發(fā)工程師計算機(jī)視覺開發(fā)工程師定位于應(yīng)用開發(fā)人才層次。該類人才主要參與各類計算機(jī)視覺應(yīng)用場景開發(fā)過程中的涉及到的工程化實(shí)現(xiàn)環(huán)節(jié)。a）綜合能力——具備在系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計、項(xiàng)目開發(fā)經(jīng)驗(yàn)等領(lǐng)域工程實(shí)踐能力；——能夠準(zhǔn)確理解和進(jìn)行主流人工智能算法模型的訓(xùn)練和應(yīng)用對接方式，理解不同的算法針對不同業(yè)務(wù)領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用價值；——能夠?qū)⒔o定的模型或算法轉(zhuǎn)化為實(shí)際應(yīng)用的場景可以實(shí)現(xiàn)的內(nèi)容，從抽象的算法中提煉出具體的解決方案，實(shí)現(xiàn)對計算機(jī)視覺應(yīng)用場景的業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)。b）專業(yè)知識能力——具備數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法基礎(chǔ)，熟悉軟件工程設(shè)計、開發(fā)、測試、部署上線等流程；——具備計算機(jī)視覺與數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)，熟悉常用計算機(jī)視覺及深度學(xué)習(xí)算法及常用框架；——熟悉圖像，視頻等文件等基本存儲、壓縮方法；——熟悉基本圖像識別方法，如深度學(xué)習(xí)；圖像處理方法，如圖像特征點(diǎn)抽取、仿射變換等；——了解模型訓(xùn)練、模型發(fā)布，模型存儲等過程；——了解GPU相關(guān)的軟硬件基本知識，了解基本網(wǎng)絡(luò)安全、系統(tǒng)安全等相關(guān)知識。c）技能能力——具備優(yōu)秀的編程開發(fā)能力，掌握主流編程語言，如C/C++、Python、Java等；——能夠面向GPU進(jìn)行編程；——熟悉主流操作系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境，如Mac、Linux、Windows及相關(guān)操作系統(tǒng)腳本語言；——熟練掌握關(guān)系型數(shù)據(jù)庫原理及SQL語言，熟練掌握主流數(shù)據(jù)庫如MySQL、Oracle、DB2等；——熟悉Hadoop、Spark等分布式開發(fā)環(huán)境，了解常用的各類開源框架、組件或中間件；——熟悉圖像處理函數(shù)庫OpenCV的使用；——熟悉當(dāng)前比較流行的計算機(jī)視覺平臺，如TensorFlow、MXNet、Keras等；——熟悉容器技術(shù)，如Docker、K8S、Mesos等。d）工程實(shí)踐能力——具備一定的項(xiàng)目實(shí)施經(jīng)驗(yàn)，擁有大型商用人工智能場景的應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)，如文字識別OCR，圖像識別等；——具備大型復(fù)雜業(yè)務(wù)應(yīng)用的設(shè)計與架構(gòu)能力，建議擁有分布式系統(tǒng)研發(fā)經(jīng)驗(yàn)；對架構(gòu)選型、數(shù)據(jù)處理、應(yīng)用系統(tǒng)對接、應(yīng)用運(yùn)行過程的性能優(yōu)化問題能提供解決方案；——能夠選擇并實(shí)現(xiàn)常見的算法模型，準(zhǔn)確理解業(yè)務(wù)需求并轉(zhuǎn)化為可實(shí)現(xiàn)的技術(shù)方案。2.計算機(jī)視覺實(shí)施工程師計算機(jī)視覺實(shí)施工程師定位于應(yīng)用開發(fā)人才層次。該類人才著重于計算機(jī)視覺平臺的部署、調(diào)試、維護(hù)，為數(shù)據(jù)科學(xué)家進(jìn)行建模、開發(fā)工程師進(jìn)行應(yīng)用開發(fā)提供保障。a）綜合能力——具有對計算機(jī)視覺平臺實(shí)施、維護(hù)的經(jīng)驗(yàn)，其中包括大數(shù)據(jù)、操作系統(tǒng)、分布式存儲與計算、微服務(wù)編排及容器虛擬化等方面的實(shí)施與維護(hù)工作經(jīng)驗(yàn)，并可規(guī)劃相應(yīng)部署方案；——具有網(wǎng)絡(luò)診斷能力及排障綜合分析能力；——掌握人工智能平臺的基礎(chǔ)架構(gòu)，熟悉人工智能平臺的使用主流程，熟悉人工智能平臺工作流程；——具備實(shí)施過程中客戶跟蹤及產(chǎn)出標(biāo)準(zhǔn)交付物的能力；——了解計算機(jī)視覺平臺與應(yīng)用系統(tǒng)對接的流程與關(guān)鍵點(diǎn)。b）專業(yè)知識能力——具備網(wǎng)絡(luò)技術(shù)專業(yè)知識基礎(chǔ)、大數(shù)據(jù)專業(yè)知識基礎(chǔ)；——具備操作系統(tǒng)部署、大數(shù)據(jù)部署、分布式存儲部署、微服務(wù)編排及容器虛擬化部署的知識；——具備網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃、系統(tǒng)優(yōu)化、大數(shù)據(jù)及微服務(wù)編排等組件架構(gòu)的知識。c）技能能力——熟練掌握編程語言，如Python等；熟練掌握Shell腳本編寫，并根據(jù)需求編寫輔助腳本；——熟悉主流操作系統(tǒng)，如Linux、UNIX等，熟練掌握操作系統(tǒng)中的基礎(chǔ)命令、基礎(chǔ)服務(wù)配置與基本內(nèi)存排障、日志分析技巧以及系統(tǒng)防火墻、磁盤管理、網(wǎng)絡(luò)管理等技巧；——熟悉數(shù)據(jù)庫技術(shù)，掌握基本SQL語句編寫、服務(wù)安裝配置、優(yōu)化排障；——熟悉Docker及Kubernetes技術(shù)，包括部署安裝、服務(wù)配置、日志分析等；——熟悉大數(shù)據(jù)技術(shù)，包括HDFS、YARN等組件工作原理，服務(wù)配置、參數(shù)優(yōu)化；——熟悉常用網(wǎng)絡(luò)協(xié)議和典型的網(wǎng)絡(luò)通信過程。d）工程實(shí)踐能力——具備豐富的項(xiàng)目實(shí)施經(jīng)驗(yàn)，能夠獨(dú)立完成項(xiàng)目實(shí)施階段的方案設(shè)計、部署實(shí)施、文檔編寫及相應(yīng)的故障應(yīng)對處理方案；能夠控制項(xiàng)目實(shí)施階段環(huán)境、設(shè)備、軟件等問題風(fēng)險范圍；——具備企業(yè)級實(shí)施部署的技術(shù)能力與規(guī)范約束力，包括解決技術(shù)問題、遵守安全制度及產(chǎn)出規(guī)范文檔等；——具備獨(dú)立安裝部署大數(shù)據(jù)平臺的能力，擁有人工智能場景的應(yīng)用實(shí)施經(jīng)驗(yàn)。3.計算機(jī)視覺測試工程師計算機(jī)視覺測試工程師定位于應(yīng)用開發(fā)人才層次。該類人才需要對各類計算機(jī)視覺平臺主流程的功能和性能測試，保證被測系統(tǒng)的質(zhì)量，并具備通過測試流程和方法創(chuàng)新來提升研發(fā)的質(zhì)量和效率。a）綜合能力——具有對各種人工智能平臺的功能和性能測試的經(jīng)驗(yàn)，其中包括大數(shù)據(jù)方面和分布式場景方面的測試；——具有對接口的功能測試和性能測試經(jīng)驗(yàn)；熟悉掌握人工智能平臺的主流程；——具備測試過程中進(jìn)行缺陷跟蹤和軟件質(zhì)量分析的能力。b）專業(yè)知識能力——具備計算機(jī)視覺算法模型的基礎(chǔ)知識和應(yīng)用；——具有前端測試方案、接口測試方案、大數(shù)據(jù)測試方案、分布式測試方案的設(shè)計知識和能力；——熟悉掌握標(biāo)準(zhǔn)化的測試流程，包括需求分析、案例設(shè)計與編寫、測試案例執(zhí)行、回歸測試、生產(chǎn)上線驗(yàn)證。c）技能能力——熟悉掌握前端自動化測試工具、接口自動化測試工具，能夠獨(dú)立編寫自動化測試案例與腳本，部署執(zhí)行自動化測試案例，定位排查問題；——熟悉性能測試工具，具備根據(jù)需求設(shè)計性能測試方案，獨(dú)立編寫性能測試腳本并執(zhí)行結(jié)合性能測試數(shù)據(jù)給出調(diào)優(yōu)意見，并輸出標(biāo)準(zhǔn)性能測試報告；——熟悉了解自動化測試框架，并能夠獨(dú)立搭建自動化測試框架；——熟練掌握編程語言，并根據(jù)需求獨(dú)立研發(fā)測試輔助工具；——熟悉Linux或UNIX操作系統(tǒng)，掌握操作系統(tǒng)中的基礎(chǔ)命令。d）工程實(shí)踐能力——具備深厚的項(xiàng)目測試組織經(jīng)驗(yàn)，能夠應(yīng)對與協(xié)調(diào)項(xiàng)目中單人或多人測試工作，把握測試進(jìn)度和質(zhì)量，控制項(xiàng)目測試風(fēng)險并給出風(fēng)險解決方案；——具備企業(yè)級測試文案的輸出能力，包括測試計劃書、測試案例、功能測試報告、性能測試報告、UAT測試報告等。4.計算機(jī)視覺建模應(yīng)用工程師計算機(jī)視覺建模應(yīng)用工程師定位于實(shí)用技能人才層次。該類人才著重于業(yè)務(wù)應(yīng)用和建模能力，包括業(yè)務(wù)問題的轉(zhuǎn)化，特征工程，計算機(jī)視覺算法原理的掌握和靈活應(yīng)用。a）綜合能力——能夠?qū)I(yè)務(wù)問題轉(zhuǎn)化為一個圖像應(yīng)用的問題，并制定優(yōu)化目標(biāo)，建立模型改善業(yè)務(wù)，從而提升業(yè)務(wù)效率；b）專業(yè)知識能力——扎實(shí)的數(shù)學(xué)功底，精通計算機(jī)視覺算法中的數(shù)學(xué)方法，如矩陣、隨機(jī)過程等；——熟悉掌握深度學(xué)習(xí)算法原理和應(yīng)用；——精通圖像處理基本概念和常用算法；——掌握圖像分類，物品識別和檢測的基本算法和原理。c）技能能力——熟悉Python及OpenCV、Skimag等常用圖像處理庫；——熟悉TensorFlow、Caffe、Torch、MXNet等深度學(xué)習(xí)框架，并能夠在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)算法；——熟練掌握編程語言，如Java、Python、Scala、C++等，具有良好的代碼規(guī)范，熟悉Linux開發(fā)環(huán)境；——熟練掌握常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，如鏈表、堆棧樹等。d）工程實(shí)踐能力——能夠結(jié)合實(shí)際問題，應(yīng)用圖像算法，通過調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)等完成對圖像的定位、識別等，并能夠根據(jù)業(yè)務(wù)效果持續(xù)做參數(shù)調(diào)整從而優(yōu)化效果。5.計算機(jī)視覺數(shù)據(jù)處理工程師計算機(jī)視覺數(shù)據(jù)處理工程師定位于實(shí)用技能人才層次。該類人才著重于業(yè)務(wù)應(yīng)用，包括對圖片、視頻的數(shù)據(jù)處理，并運(yùn)用標(biāo)注工具對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注。a）綜合能力——充分理解數(shù)據(jù)標(biāo)注的背景和標(biāo)準(zhǔn)；——具有較強(qiáng)的推進(jìn)能力和責(zé)任心，具有優(yōu)秀的溝通能力和解決問題的能力。b）專業(yè)知識能力——具備計算機(jī)基礎(chǔ)知識；——掌握計算機(jī)視覺應(yīng)用工具或產(chǎn)品的工作原理。c）技能能力——根據(jù)需求，對圖片、視頻進(jìn)行搜集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)篩選等工作；——能夠制定數(shù)據(jù)采集策略、制定采集管理規(guī)范等；——運(yùn)用標(biāo)注工具，進(jìn)行圖片數(shù)據(jù)標(biāo)注工作，并進(jìn)行標(biāo)注結(jié)果統(tǒng)計；——熟悉Windows操作系統(tǒng)、常用辦公軟件；——了解腳本編程，如Python、Shell等。d）工程實(shí)踐能力——具有標(biāo)注文案指定、數(shù)據(jù)標(biāo)注、視頻審核、圖片分類整理、數(shù)據(jù)分析整理等相關(guān)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。參考一：領(lǐng)英中國整理了過去五年的大量數(shù)據(jù)，總結(jié)出中國最熱門的新興職業(yè)及相關(guān)核心技能如下圖所示。認(rèn)識這些新興熱門職業(yè)，也有助于對人工智能領(lǐng)域相關(guān)崗位人才能力模型形成獨(dú)到的洞察。參考二：根據(jù)現(xiàn)階段51Job中970個與人工智能相關(guān)的崗位進(jìn)行分析（見下圖），廣東、上海、浙江、江蘇、北京等一線城市對于人工智能崗位的人才需求量較大；對于人才需求的企業(yè)主要呈現(xiàn)在民企；學(xué)歷要求，本科學(xué)歷的需求量最大，?？拼沃?；而薪資主要以15K甚至更高為主。崗位方向主要集中在開發(fā)，銷售，產(chǎn)品，運(yùn)營，算法，人工智能訓(xùn)練，具體見下圖所示