人工智慧（ArtificialIntelligence）

2025-06-27 06:36 WallStreetTequila

在當今數字化時代
人工智慧（AI）無疑是最熱門的話題之一
但究竟什麼是人工智慧？
它有哪些核心崗位？
又有哪些公司在這個領域處於領先地位呢？
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行業介紹
人工智慧自20世紀50年代提出概念，初期因晶片算力不足發展受限，後隨著GPU及AI晶片出現迎來爆發。AI是Artificial Intelligence的縮寫，它是一種模擬人類智慧的技術，使機器能夠像人一樣學習、思考和做出決策，從而能夠自主地執行各種任務。
人工智慧不僅僅是一種單一的技術，還包括了深度學習、機器學習、計算機視覺、自然語言處理等多種技術和演算法。總的來說其發展依賴演算法、資料和算力三大要素：
  • 演算法上Transformer架構和生成對抗網路（GAN）等取得突破；
  • 海量資料為AI提供學習資料；
  • 算力的提升則大幅縮短模型訓練時間
如今，人工智慧已從理論研究走向實際應用，在各行業展現出巨大的商業價值與發展潛力，成為推動科技進步和社會變革的重要力量 。
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細分領域
人工智慧的受歡迎程度不僅在科技行業快速增長，其他行業諸如金融、諮詢、會計事務所等皆是如此，因為各大行業都正在迅速採用該技術以簡化業務流程：
  • 高盛在全公司範圍內推出的名為“GS AI Assistant”的AI助手，用於總結複雜文件、起草初稿內容以及進行資料分析；
  • Citi推出了Citi Assist和Citi Stylus，用於搜尋內部政策和流程，專注於文件總結和比較；
  • BofA的虛擬助手Erica則服務於零售客戶的日常交易需求；
  • McKinsey內部有生成式AI工具Lilli，用於提供資訊、見解、資料、計劃，甚至推薦最適合諮詢專案的內部專家；
  • ……
隨著AI的普及，它也增加各行業對相關角色的需求，以幫助在企業中設計、開發、實施和維護人工智慧。以下介紹幾個人工智慧時代的熱門崗位。
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演算法工程師Algorithm Engineer
演算法工程師是人工智慧領域的核心人才，主要負責研究、開發和最佳化各種人工智慧演算法。他們需要深入理解機器學習、深度學習等演算法原理，針對不同的業務場景設計和實現合適的演算法模型。他們的工作包括：
  1. 分析業務需求並轉化為數學模型；
  2. 選擇合適演算法（如深度學習、強化學習等），進行資料清洗和特徵工程；
  3. 使用Python/C++和TensorFlow/PyTorch等框架編寫程式碼；
  4. 訓練和調優模型；
  5. 最終將演算法部署到實際應用中……
這一崗位要求從業者具備紮實的數學基礎（線性代數、機率統計）和機器學習理論，精通Python等程式語言，熟悉TensorFlow、PyTorch等深度學習框架，並且能夠從海量資料中挖掘有價值的資訊來最佳化演算法。學歷上本科是門檻，頭部企業更傾向碩士/博士。
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資料科學家Data scientist
資料科學家是運用資料分析和機器學習技術解決商業問題的專業人才。他們的核心工作包括：
  • 資料清洗
  • 特徵工程
  • 統計分析
  • 建模預測和結果視覺化
企業招聘時注重候選人的統計學基礎、程式設計能力和業務理解，要求能透過AB測試、資料探勘等方法驅動決策。相比演算法工程師更側重業務落地，需具備將資料洞察轉化為商業價值的能力。
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機器學習工程師Machine Learning Engineer
機器學習工程師是專注於將機器學習模型落地應用的技術專家，主要負責模型訓練、最佳化和部署。他們需要紮實的Python/Java程式設計能力，精通TensorFlow/PyTorch框架，熟悉資料預處理、特徵工程和模型調優。
與演算法工程師相比更側重工程實現，與資料科學家相比更專注技術落地。核心技能包括分散式計算、模型壓縮和雲端部署，需掌握Docker/Kubernetes等工具。
企業招聘時看重工程能力和專案經驗，薪資範圍20-60萬，自動駕駛、推薦系統等領域需求旺盛，需具備將演算法轉化為實際產品的能力。
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提示詞工程師Prompt Engineer
提示詞工程師（Prompt Engineer）是AI時代的新興職業，負責設計、最佳化和調整與大模型（如GPT、Claude等）互動的提示詞（Prompt），以提升AI輸出的精準度和實用性。他們的核心工作包括：
  • 分析業務需求
  • 設計高效提示詞策略
  • 最佳化模型響應效果
  • 透過A/B測試持續迭代改進
企業招聘時通常要求本科及以上學歷（計算機、AI、語言學相關專業優先），熟悉Python程式設計及主流大模型（如LLaMA、DeepSeek）的調優方法，掌握思維鏈引導、角色扮演等Prompt Engineering技巧。  
未來，隨著AI應用深化，提示詞工程師的需求將持續增長，掌握多模態提示設計（文字+影像/影片）和垂直領域知識的人才更具競爭力。
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自然語言處理工程師NLP Engineer
自然語言處理工程師（NLP Engineer）是專注於讓計算機理解、生成和處理人類語言的技術專家。他們主要負責開發和最佳化文字分析、機器翻譯、智慧對話等NLP系統，核心工作包括語料處理、模型訓練和演算法最佳化。
需要精通Python和PyTorch/TensorFlow等框架，熟悉BERT、GPT等預訓練模型。相比演算法工程師更專注語言領域，與資料科學家相比更側重工程實現。企業招聘時看重文字處理經驗和模型調優能力，需具備將語言技術轉化為實際產品的能力。
隨著大模型發展，掌握Prompt工程和多語言處理的工程師更吃香。
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可就職的公司
在人工智慧時代，美國有多家值得留學生加入的公司，這些企業不僅在行業內處於領先地位，還為員工提供了廣闊的發展空間與豐厚的待遇：
1、OpenAI
OpenAI在人工智慧領域處於世界領先地位，作為人工智慧研究與部署的先鋒，2015年成立的OpenAI 由Sam Altman等人創立。自2019年從非營利模式轉向有限營利模式並獲Microsoft 10億美元投資後，發展迅猛。
旗下ChatGPT聊天機器人引發全球AIGC變革，還推出了Sora影片生成模型、具備語音克隆能力的“語音引擎”、GPT-4o多模態大模型等。
公司致力於推動人工智慧前沿研究與創新應用，在自然語言處理領域不斷突破，對AI演算法工程師、NLP工程師、資料科學家等核心崗位人才求賢若渴。這些崗位要求從業者具備紮實程式設計能力，熟練掌握 Python 及 PyTorch、TensorFlow 等深度學習框架。
2、Google
Google是總部位於美國加州山景城的跨國科技公司，由在斯坦福大學攻讀理工博士的拉里·佩奇和謝爾蓋·布林共同建立，為Alphabet的子公司，業務範圍涵蓋網際網路廣告、網際網路搜尋、雲計算等領域，開發並提供大量基於網際網路的產品與服務，其主要利潤來自Ads等廣告服務。
這家1998年創立的跨國科技公司，如今已成為全球人工智慧領域的巨頭。由於在人工智慧領域的市場主導地位、資料收集和技術優勢，它被稱為“世界上最強大的公司”和世界上最有價值的品牌之一。
Google長期以來在人工智慧領域投入巨大，取得了豐碩成果，其開發的BERT模型在自然語言處理的語義理解方面具有重要意義，廣泛應用於搜尋最佳化、智慧助手等多個領域。此外，Google在計算機視覺、機器學習演算法等方面也擁有深厚的技術積累，推出了一系列先進的技術和產品，極大地推動了全球人工智慧技術的發展和應用普及。
3、Amazon
Amazon是一家美國跨國科技公司，專注於電子商務、雲計算、線上廣告、數字流媒體和人工智慧。Amazon被稱為“世界上最具影響力的經濟和文化力量之一”，並且被認為是世界上最有價值的品牌之一。
在戰略佈局上，亞馬遜積極透過內部創新與外部收購擴充 AI 實力，內部成立多個AI研發團隊，涵蓋自然語言處理、計算機視覺、機器學習等領域，鼓勵團隊開展前沿研究與應用探索。外部則收購相關技術公司，獲取先進技術與人才，例如收購自動駕駛技術公司Zoox，進一步推動其在自動駕駛領域的技術研發與業務拓展，為未來可能的無人配送等業務奠定基礎。
對留學生而言，加入亞馬遜意味著參與到前沿的人工智慧專案中，接觸頂尖技術和優秀人才，獲得寶貴的實踐經驗和廣闊的職業發展空間。
4、Scale AI
Scale AI是一家資料標註公司，在2024年的營收為8.7億美元，這家公司的真正優勢在於，它已經從一家單純的資料標註公司，一躍成為能夠深度參與資料管理與模型訓練流程的資料基礎設施企業。
2025年6月中旬，Meta出資143億美元（約合人民幣1028億元）獲得資料標註公司Scale AI的49%無投票權股份，將Scale AI的估值一舉推高到了290億美元（約合人民幣2082億元）。這是Meta歷史上第二大投資，僅次於2014年以190億美元收購WhatsApp。作為交易的一部分，Scale AI創始人兼CEO Alexandr Wang在保留原公司董事會成員身份的同時，也將攜部分公司成員加入Meta。
Alexandr Wang，19歲從MIT輟學並創立了Scale AI，在經歷了初期的探索後，這家公司開始專注於與自動駕駛相關的資料標註工作，隨後又開始將業務重心轉向生成式AI。24歲時，Alexandr Wang成為全世界最年輕的白手起家億萬富翁。Alexandr Wang也以其過人的社交能力在圈內著稱，OpenAI的CEO Altman就和他關係密切。Scale AI能夠接連從AI巨頭和美國政府手裡接下訂單，與Alexandr Wang強大的人脈也不無關係。
我們也有學生拿到了Scale AI公司的Offer，收購前1、2年入職的RSU直接飛起，入職可能就退休了。
*RSU期權是一種常見的股權激勵形式，相當於公司承諾未來給員工一定數量的股票作為回報，目的是吸引和留住員工。但員工不會立即獲得其RSU授予的全部價值，而是隨著時間的推移而歸屬。
在人工智慧時代，還有多個領域許多值得留學生關注的高科技公司：
自動駕駛與機器人公司：特斯拉（Tesla）、Waymo（Google旗下）、Zoox（亞馬遜旗下）、Shield AI、Uber
軟體與服務公司：Palantir、Snap、Intuit、Cisco、SAP、Salesforce
AI基礎設施與晶片公司：英偉達（NVIDIA）、Celestial AI、EnCharge AI、Dell、
雲計算與AI平臺公司：微軟（Microsoft）、Snowflake、Databricks、VMware
AI醫療與生物科技公司：Insilico Medicine、Hippocratic AI、Abridge
AI初創公司與獨角獸：Anthropic、Runway、Anysphere
……
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