原创 行走着的路人甲 莉文读书
随着人工智能技术研究和使用的迅速发展,人工智能相关职位在就业市场也变得炙手可热,在本文中,我使用人工智能在线抓取和整合了美国各大招聘网站的公开招聘信息,罗列出18种相关职位信息和平均薪资水平,仅供参考。

一、计算机工程师(computer engineer)
计算机工程师负责创建、测试和维护计算机硬件或系统。他们的职责主要包括研究硬件系统、编写和测试编程代码以及为机器人设计软件。计算机工程师可以利用人工智能实现某些任务的自动化,并找到有用的数据模式来改进工程系统。全美平均年薪为51,619美元。
二、数据分析师(data analyst)
数据分析师是为客户组织和翻译数据的技术专家。他们的职责包括进行系统测试、收集数据、监控数据以及根据调查结果创建报告。在人工智能领域,数据分析师专注于与自动化或人工智能流程相关的数据。全美平均年薪为74,433美元。
三、制造工程师(manufacturing engineer)
制造工程师的工作是设计和改进制造系统。他们的职责可能包括分析当前的程序,寻找需要改进的地方,以及为制造工具或系统进行新的设计。在人工智能领域,他们可能专注于为制造业开发人工智能系统,以改善工厂的运营,提高产量、降低成本或两者兼而有之。全美平均年薪为85,552 美元。
四、机械工程师(mechanical engineer)
机械工程师负责设计、测试和改进机械设备。他们可能会分析设备、排除故障并监督机械制造过程。他们可能研究人工智能机械或设计人工智能系统。全美平均年薪为88,434 美元。
五、机器人自动化技术员(robotics automation technician)
机器人自动化技术员负责测试、操作和完善机器人机器或软件的自动化流程。他们可以进行测试、评估计算机程序、排除自动化问题和设计新的控制系统或软件。他们还可以安装新系统,并对使用人工智能指令操作的机器进行维护。全美平均年薪为88,778美元。
六、研发工程师(research and development engineer)
研发工程师对产品和系统进行研究、测试和分析。他们的典型职责包括开展市场调研、规划研究团队和设计研究流程。他们还可能分析和重新设计现有系统和产品,使其更加有效或高效。全美平均年薪为89,278美元。
七、研究科学家(research scientist)
研究科学家在受控实验中收集数据和信息。他们可以在包括人工智能研究在内的各行各业设计实验室实验、调查和测试。具体职责可能包括规划实验、记录数据、进行分析、撰写研究论文以及在科学会议上介绍研究成果。全美平均年薪为91,562美元。
八、商业智能开发人员(research scientist)
商业智能开发人员是专门设计商业智能程序的工程师。他们的职责可能包括设计和测试查询工具、数据模型和数据可视化。他们可能会使用人工智能来简化流程。全美平均年薪为92,256美元。
九、电气工程师(electrical engineer)
电气工程师负责创建、评估和维护电气系统。他们的职责包括监督电气流程的设计过程、设计新的电气设备以及与生产团队合作。他们可能会使用人工智能系统来收集重要的工程数据并优化系统计划。全美平均年薪为93,774美元。
十、机器人工程师(robotics engineer)
机器人工程师设计新的机器人产品和系统。他们可以创建原型或样品,制造和分析新机器,测试新的机器人产品。他们还可以维护和操作使用人工智能指令控制机器人机器的软件。全美平均年薪为101,616美元。
十一、计算机科学家(computer scientist)
计算机科学家利用计算机技术解决各种挑战。他们的职责包括编写编程软件、研究新技术方法和创造新技术产品。他们可能会开发人工智能程序,以快速完成复杂的算法。全美平均年薪为103,719美元。
十二、软件工程师(software engineer)
软件工程师负责设计和测试新的软件程序。他们可以创建系统、维护软件并与软件开发人员合作。在人工智能领域,他们可以为机器学习创建软件程序,或开发为机器、计算机和设备提供人工智能指令的软件。全美平均年薪为114,435美元。
十三、计算机视觉工程师(computer vision engineer)
计算机视觉工程师使用软件分析大量数据。他们可能会研究机器学习技术、创建自动化流程和设计嵌入式系统。他们还经常处理视觉数据,包括视频馈送或计算机图像。全美平均年薪为124,373美元。
十四、数据科学家(data scientist)
数据科学家收集数据并将结果解释为报告。他们可能会使用统计模型,与客户和软件团队合作,并与受众交流数据结果。他们可能会使用人工智能来简化数据流程。全美平均年薪为130,556美元。
十五、大数据工程师(big data engineer)
大数据工程师是专门研究原始数据集的计算机专家。他们的职责包括分析原始数据、翻译数据和评估数据源。他们可以开发或使用人工智能系统来创建数据库、数字仓库或数据分析系统。全美平均年薪为133,279美元。
十六、用户体验专家(user experience specialist)
用户体验(ux)专家致力于改善客户的用户体验。他们可能会创建自动测试、与营销团队合作并修改计算机代码。用户体验专家的目标是帮助为客户创建令人满意的直观界面,其中可能包括使用聊天机器人或算法驱动页面等人工智能工具。全美平均年薪为139,795美元。
十七、机器学习工程师(machine learning engineer)
机器学习工程师负责设计和改进机器学习系统。他们的职责包括测试系统、设计人工智能算法和进行测试。他们还可能训练系统执行特定操作。全美平均年薪为154,35美元。
十八、算法开发人员(algorithm developer)
算法开发人员负责分析和编写算法,这些算法是为实现系统或技术流程自动化而设计的程序。他们的日常职责可能包括研究算法、与开发团队合作、进行性能测试以改进算法。他们还可能对现有系统进行故障排除,以找到解决代码中错误的方法。全美平均年薪为154,859美元。
众所周知,美国是中国人移民最多的一个国家,美国的社会福利好,生活环境舒适,教育制度完善,这些优点都深深的吸引中国人移民美国。美国移民的面试环节一直是很多申请人所担心的,因为一旦面试没有通过就会被拒签,意味着之前一切的努力全都白费了。美国移民面试其实也是有技巧可寻的。美国移民面试通常都是些最基本的问题。
b-3 专业技术人员绿卡eb-3绿卡是第三优先移民签证类别(绿卡),适用于需要技术工人(需要在特定领域取得学士学位的职位)和非技术工人的职位。这是一种受欢迎的绿卡选择,因为资格要求不如eb-1和eb-2类别严格。与通过劳工认证的eb-2绿卡流程类似,eb-3绿卡流程要求雇主通过perm流程并证明在所提供的职位上没有最低限度的合格美国员工。
“”五月花“”号一旦谈起美国建国,就少不了“五月花”号,然后从此引出来一个“为逃避信仰迫害的清教徒乘船来到北美建立了美国”的“神话”。“五月花号”建立的殖民地是英国在美国建的第一个殖民地吗?一旦说起“五月花号”,就会看到“1620年12月21日,五月花号抵达今美国马萨诸塞州普利茅斯,开始建设英国在北美的第一个殖民地
时下,诸如加拿大、澳大利亚等移民大国纷纷收紧移民政策,使得越来越多的投资移民人士将目光投向美国投资移民。那么,如何申请美国投资移民?美国投资移民eb-5(employment based-fifth),是美国移民法在1990年创立,面向海外投资移民申请人所设立的第五优先职业移民类别项目。2022年3月15日...
如今,全球移民的规模和影响力逐渐扩大。无论是追求更好的生活条件、教育和就业机会,还是远离战乱和政治不稳定,移民已成为现代社会中一个普遍的现象。那么,究竟哪些国家成为了全球移民最多的目的地呢?1. 美国美国一直是全球移民的热门目的地。长期以来,美国以其广阔的土地、丰富的资源、多样化的文化和经济机会吸引了大量的移民。
近日,女艺人姜尘在自己的社交网站上晒出自己在美国生活的画面,视频是经过几天的视频画面进行剪辑的。看来姜尘是十分想要把自己的生活展示出来,有不少网友们都吐槽姜尘这是在炫富。因为在视频里,姜尘和闺蜜一大早就去吃高档餐厅,并且还故意炫富。出行的时候晒出自己坐着私人飞机的画面,每天都是拎着不少奢侈品包包,炫富程度可是相当的明显。
世界上的移民国家有两种,一种是美国,一种是其他国家。相信对于许多有美国梦的人来说,无论去哪个国家都有种意难平的感觉。不愿意退而求其次,那就只能耗费大量时间精力等待遥遥无期的排期。所有美国移民项目都需要排期,无一例外。就以美国eb-5为例,排期大概需要10年。而且还存在许多不确定性。一来排期过长,可能到时子女都达到21岁了,那么孩子就拿不到绿卡了。
英国和澳大利亚都是主流留学大国,有完整成熟的留学产业链,而且从中学、本科到硕士等不同层次都有相当规模的留学生源。以世界经济合组织(oecd)的全球留学生统计情况为依据,2000-2021整整20年间,英国和澳洲是全球接收留学生人数仅次美国的前三强,作为主流留学国家认可度毋庸置疑。相比之下,英国作为站在全球第一梯队的老牌发达国家,且作为现代高等教育发源地,在学校平台实力、教育教学质量、以及基础科研积累等方面,其实要远胜于澳大利亚。
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为了出国做生意、或者为了孩子上学等原因,现在越来越多的人选择走出国门,在保留中国国籍的情况下申请外国的永久居留权,也就是咱们常说的拿外国绿卡。有需求就有市场,近年来,各式各样办理移民的中介机构也越来越多,但是中介服务良莠不齐,大家选择时,可一定要擦亮眼睛。市民怀疑办移民遇陷阱市民王女士经营一家外贸公司,要经常出国,可每次办签证,都要耗费大量的时间和精力。