一、AI技术研发与工程类
AI算法工程师：开发多模态大模型、端到端学习技术，应用于自动驾驶、智能机器人等领域。自然语言处理工程师：构建智能客服、法律文书生成等工具，推动语言技术商业化。AI训练师：标注医疗影像、法律卷宗等高价值数据，优化工业质检、农业病虫害识别等垂直领域模型性能。二、AI+行业融合型职业
1. 医疗健康
AI辅助诊断医师：分析医学影像、基因数据，提升基层诊疗能力。例如AI系统可识别3毫米以下肺结节，敏感度较传统诊断提升20%。 精准医疗研发专家：利用AI加速新药开发，缩短癌症靶向药研发周期至传统方法的1/3。2. 智能制造与物流
工业机器人运维工程师：维护自动化产线（如富士康自动化率超60%）。AI预测性维护可降低设备故障率20%，提升生产效率15%。 智能仓储设计师：开发AGV搬运系统优化电商物流（如Amazon Kiva系统）。3. 金融与法律
智能风控分析师：AI预测信贷风险，降低坏账率30%以上。 法律科技顾问：AI合同审查系统处理效率较人工提升20倍，如京师律所通过AI实现合同智能审查、类案检索。三、新兴服务与创意产业
AIGC内容工程师：生成短视频脚本、广告文案，支持MCN机构工业化生产。例如生成式AI动画制作员可通过文字描述直接生成3D动画场景。 虚拟偶像运营师：管理AI驱动的虚拟IP，拓展元宇宙演唱会等场景。 AI教辅设计师：开发个性化学习系统，促进教育资源均衡分配。四、技术支撑与跨界领域
智能算力运维工程师：维护超算中心、智算集群（如长沙200P算力集群）。 碳资产管理师：AI监测企业碳排放，服务碳中和目标。五、其他典型应用场景
智能客服：中关村科金AI客服通过领域大模型、多模态交互技术，实现服务效率提升40%。 医疗随访：康策AI系统可自动处理80%重复性工作，集成12项医疗系统功能。 制造业流程优化：空客利用AI将飞机空气动力学预测时间从1小时缩短至30毫秒，提升设计迭代效率。AI技术正持续重塑职业形态，未来将有更多岗位与AI协同。企业需关注技术迭代，员工需掌握AI工具链以保持竞争力。
