Question

深度学习的就业方向是什么？

Answer 1

深度学习工程师就业路径

目前，成为深度学习工程师有两条路径：一是通过春秋两季的校园招聘，另一种是借助社会招聘跨行业转型。前述文章曾经将深度学习工程师分为算法工程师、后端工程师和前端工程师。综合目前市面上各大公司招聘和咨询报告结果，目前工作3-5年左右的工程师为人工智能的市场主力，而应届毕业生更多还在成长之中。

深度学习工程师就业情况

开启这个话题，咱们先拿小编身边深度学习工程师的举例，在上大数据分析。

小A同学，本科专业属于工科，对深度学习有强烈的兴趣，随即选择自学并同时报名培训班，研究生毕业后，加入创业公司，但是后续的工作其实和深度学习没关系了。

小B同学去年入职NLP自然语言处理方向的算法工程师，本科到博士均是国内985大学就读，后进入大厂最终成为了一名深度学习工程师，主攻算法方向。

这里大家就发现了，其实个例之间相差还是很大的。于是小PP纵览招聘机构以及权威咨询机构的报告，为大家分析总结了如下内容。

Answer 2

　　深度学习是机器学习的一个分支，信息时代大数据为深度学学习提供了广阔的用武之地。可以预见，深度学习在未来几十年仍会保持旺盛的势头。
　　对于在校生或者想转行的人员，如果想往深度学习发展，未来的职业发展方向有哪些呢?主要有以下几种
　　1)深度学习工程师。主要负责深度学习框架搭建、机器学习、图像处理等的算法和系统研发，支持公司相关产品在深度学习领域的研究。
　　2)机器视觉研发工程师。主要从事图像分析与理解领域的技术研发与工程落地，将深度学习技术运用到人脸识别、OCR、物体检测、分类、分割等具体领域，构建与优化深度学习模型，提升效果、性能与易用性。
　　3)语音识别工程师。主要负责语音识别核心模型的算法优化，跟踪业界领先的语音识别算法技术，推动语音识别研究进展。
　　4)自动驾驶工程师。主要负责高可靠自动驾驶软件系统的设计和实现、系统的优化与维护，根据自动驾驶功能需求，规范细化软件开发，完成计算平台软件开发环境的搭建，将算法移植到指定硬件平台，并进行性能优化。

Answer 3

AI技术中的应用、AI技术强势落地的行业、AI技术方向所需工程师、未来值得投入的AI技术方向

Answer 4

1.如果对一些科研感兴趣可以搞科研2.也可以任职大学老师，传授知识，而且又可以做一些副业