对人工智能人才的需求正在激增 77% 根据Pega AI的全球消费者调查，有一半的消费者服务或设备由人工智能驱动. 随着模型的范围和精度的增加, 生成式人工智能的扩散, 自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)的进展, it is pertinent, if not urgent, 在你的团队中加入一个人工智能工程师. 人工智能领域只会继续增长，全球人工智能支出预计将超过 $300 billion idc表示，到2026年，人工智能开发者将帮助企业保持竞争力.
如何为你的项目选择最好的AI开发人员?
为你的项目选择最好的人工智能专家, 你应该评估候选人在编程方面的熟练程度, data science, mathematics, 深度学习框架, and cloud computing. 他们应该掌握一种或多种编程语言.g.(Python, R, Java或c++)，并对计算机科学基础有扎实的理解. 所需的数据科学技能包括数据结构知识, algorithms, and ML models, 必要的数学背景包括线性代数的知识, calculus, and statistics. 最后，人工智能专家应该有使用顶级深度学习框架的经验.g.， TensorFlow, PyTorch, Keras)和云计算平台(例如.g.(亚马逊网络服务、微软Azure、谷歌云平台)来大规模部署人工智能模型.
你在Toptal能多快招到人?
一般来说，你可以在48小时内雇佣一名Toptal的人工智能工程师. 我们的人才匹配者是他们所匹配的领域的专家，他们不是招聘人员或人力资源代表. 他们会和你一起理解你的目标, technical needs, and team dynamics, 并从我们经过审查的全球人才网络中为您匹配理想的候选人.
随着人工智能课程和术语在专业人士中变得越来越普遍, 你可能会认为雇佣一名人工智能工程师很容易. It is not. 许多软件工程师将人工智能列为一项技能，而有能力的人工智能工程师可以通过构建复杂的人工智能系统为公司增加价值，这两者之间存在很大的差异, 将它们集成到现有的公司基础设施中, 并保证他们有效地工作.
So, 你应该如何雇佣能够给你的企业带来人工智能优势的人工智能开发人员? 请继续阅读以了解关键技能要求, job description tips, 面试问题会帮助你找到优秀的候选人.
一般来说，人工智能可以被定义为模仿人类思维和决策的软件. 它的工作原理是使用实际或人工创建的数据，将问题与基于ML和统计算法的潜在答案相匹配. 这些问题和答案既包括用自然语言提出的问题，也包括确定车辆的下一个位置或识别视频片段中的物体等更广泛的问题. In the past, 人工智能被用来创建专家系统，将所有可能的问题的所有可能的答案组合在一起, 具有存储和时间限制的方法. 但是，新的机器学习进步允许一种策略，提供的问题和答案不是完全匹配的，而是概率配对的, 这使得人工智能能够回答更广泛的问题——尽管精度不同.
