招聘AI和机器学习工程师的综合指南

对具有足够资格进行最新研究和工程的AI和ML专业人员的需求非常高。同时，尽管有了新的硕士和博士学位，但人工智能专业人才的供应却很稀少。过去几年在全球范围内启动的数据科学和机器学习计划。

尽管如此，聘用优秀的ML工程师仍然是招聘人员的一项艰巨任务-不仅是因为AI人才的匮乏，而且还因为招聘专家之间缺乏相关经验。对于大多数招聘人员来说，人工智能仍然是一个新的且晦涩的领域。

在本文中，我们与您分享有关招聘AI和ML专业人员的详细指南，包括寻找技能，根据情况应用的招聘策略以及可以吸引顶尖人才的优势。我们还分享了一些有关保留最佳ML专家的提示。但是首先，请确保您没有做这七件事来吓off您要雇用的AI人才。

如果您希望在招聘AI和ML职位时利用自己的经验来招聘传统软件开发人员，那么您可能走错了路。尽管这些角色之间有着明显的相似性，但传统软件开发和机器学习中成功职业的技能却相差很多。

尽管软件开发人员通常在具有明确定义的截止日期和发布的结构化任务上进行工作，但是机器学习专家需要处理更多的探索性工作，实验和较不明确的时间表中反映的更高的不确定性。而且，机器学习项目需要持续的支持和完善，这不允许机器学习工程师简单地转移到另一个项目(就像软件开发人员通常所做的那样)。

一个在数学和统计学背景是很重要的。与传统软件工程相比，机器学习模型的开发和训练通常需要更高级的数学直觉。为了了解哪种算法更适合特定的业务问题，如何提高ML模型的性能以及如何解释结果，ML工程师需要对这些ML算法背后的数学有很好的理解。

（编辑：辽源站长网）

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