世界各地的优秀公司都在招聘的人工智能研究职位

  发布时间:2026-11-13   作者:玩站小弟   我要评论
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人工智能指的是在机器人中重建人类的理解能力,这些机器人被编程成像人一样思考和行动。人工智能已经将一项曾经默默无闻的技术转变为软件工程和设计的通用工具包。毫无疑问,人工智能是自动化的未来。

人工智能职业是新兴IT创新的核心,如机器人化、DevOps阶段、世界互联网Chabot和机械技术。人工智能研究工作是一个快节奏、高风险的领域,正在对我们的日常生活产生重大影响。在这里,我们将提到一些全球优秀的人工智能研究工作。

 

1. 渗透公司人工智能(计算机视觉)经理

地点:印度卡纳塔克邦班加鲁

关于该公司:Infl各地ect由两名博士和前IBM研究科学家创建,旨在创建可扩展的可视AI系统,从而改善世界。

角色和责任:

管理一个由4到6名AI开发人员组成的团队,为零售行业创建一个计算机视觉平台(深度学习、数据操作、MLOps) 与数据标签团队、产品工程经理、产品经理和CTO合作,开的优发、设计并促进基于模块化深度学习的图像识别平台的部署。

资格:6-10年机器学习经验,2-4年深度学习经验

2. RapidInnovation的人工智能数据分析师

地点:印度

关于该公司:RapidInnovation是一家区块链应用程序开发公司,专门帮助企业家和秀公初创企业创建创新解决方案,以实现互联网的分散。

角色和责任:

就各种与人工智能相关的技术、战略和政策挑战,向C-suite和公司领导提供建议。 与高级工程团队和高级领导合作,进行功能设计、流程设计原型、测试、培训和开发支持流程。

资格:

需要计算机科学学士学位。 2司都年以上的人工智能应用专业知识,在现实和全面的技术方面 3. smartSense咨询解决方案的人工智能和机器学习专家

地点:印度甘地那格古吉拉特

关于公司:smartSenseConsultingSolutions是一家著名的IT公司,为不同行业的客户提供服务。

角色在招和责任:

设计和设计机器学习模型的架构,该架构将使用CI和CD部署在停靠容器中。 为各种文本分类和实体识别场景创建模型。

资格:至少3年的机器学习、数据集准备和模型开发专业经验

4. DIMAAG-AI高级人工智能工程师

地点:印度卡纳塔克邦班加鲁

关于公司:DI聘的MAAG-AI致力于将我们的尖端人工智能技术顺利集成到您的组织中。

角色和责任:

能够作为团队的一部分开展工作,以实现共同目标。 自我管理和以结果为导向的执行。

学历:工程专业硕士或学士学位。

5. 仙人掌通信公司人工智能研究员

地点:印度

关于公司:CactusC人工ommunications是一家帮助科学家更快进步的技术公司。

角色和责任:

沉浸在为现实世界中的大规模问题开发尖端解决方案中。 你必须与工程师和研究人员一起完成一些重要且有价值的工作。

资格:计算机科学硕士或博士学位。

6. 亚马逊网络服务公司(AWS)人工智能(AI智能)和机器学习(ML)的AWS分析师关系经理

地点:德克萨斯州奥斯汀

关于该公司:亚马逊网络服务(AWS)于2006年开始以网络服务的形式向企业提供关键的基础设施服务,现在通常被称为云计算。

角色和责任:

制定并实施一项全球AR活动,向分析师社区提供人工智能和机器学研究习方面的教育。 主动管理供应商评估,并确保AWS在关键报告中得到积极提及。

资格:本科学历或同等工作经验。

7. 人工智能高级顾问,Avanade顾问

地点:伊利诺伊州芝加哥

关于公司:在微软生态系统中,Avanade是创新数字和云服务、业务解决方案和设计导向体验的首职位要提供商。

角色和职责:您必须与高级客户管理人员(C级、副总裁、董事)合作,定义客户的数据和分析或人工智能战略、转型计划、投资和运营模式,以支持其业务目标。

资格:要求相关学科的学士学位,最好是MBA学位。

8. 人工智能,查尔斯河分析公司的科学家

地点:马萨诸塞世界州剑桥

关于公司:CharlesRiverAnalytics执行尖端人工智能、机器人技术和人机交互研究与开发,然后利用这些研究为您的公司创建独特的解决方案。

角色和责任:

使用符号和亚符号的人工智能技术 为了描述新型人工智能系统,正在开发编程语言和领域特定语言。各地 开发智能交互式虚拟代理

资格:博士。在计算机科学或类似的人工智能或适应性培训的专业经验是必需的。

9. Facebook人工智能(Ph.D.)客座研究员

地点:纽约

关于公司:Facebook的宗旨,从2004年成立开始,一直是授权个人创建社区,让全球更紧密地的优团结在一起。

角色和责任:

在智能系统科学和技术领域开展研究。 就现有研究项目进行合作,以提高生产力。 开展研究以增强计算理解和数据表示。  

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