人工智能

Hire the Top 3% of 自由AI工程师

Toptal是一个面向顶级人工智能工程师、程序员和专家的市场. 顶级公司和初创公司选择Toptal的人工智能工程师来完成他们的关键任务软件项目.

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雇佣自由职业的AI工程师

François Le Lay

自由AI工程师

United StatesToptal Member Since July 27, 2022

franois是一位经验丰富的领导者,在大型科技公司和初创公司的B2C和B2B环境中拥有构建数据平台和机器学习解决方案的经验. franois在Spotify工作了7年,担任经理,组建数据基础设施团队,并利用机器学习技术改进音乐目录,担任员工工程师.

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Samantha Guerriero

自由AI工程师

United KingdomToptal Member Since April 12, 2021

Sam是一名双语高级机器学习工程师,拥有人工智能和机器人技术背景,对推动创新充满热情. 在过去的五年里,她一直致力于探索建设的最佳方式, optimize, 自动化机器学习管道, 专攻Google Cloud Platform和TensorFlow. During this journey, 她也有机会体验技术以外的业务的许多方面, 从一线管理和招聘到市场营销, thought leadership, and pre-sales.

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Srivatsava Daruru

自由AI工程师

United StatesToptal Member Since October 13, 2020

拥有德克萨斯大学奥斯汀分校的机器学习硕士学位,并在微软和ServiceNow等大公司以及小型公司工作了十年, Passage AI和Adometry等成功的初创公司, Srivatsava在大规模交付成功产品方面有着良好的记录. 拥有多项专利和同行评审的出版物, 他对软件工程和机器学习都很熟悉. Srivatsava擅长解决挑战并将客户需求映射为实际解决方案.

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Robby Goetschalckx

自由AI工程师

United StatesToptal Member Since December 12, 2017

Robby是一名机器学习专家,在机器学习解决方案的研究和后端软件开发方面拥有10多年的经验. 除了博士学位外,他还拥有计算机科学和人工智能硕士学位.D. in computer science, Robby有能力为各种规模的公司提供各种问题的解决方案.

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Abhimanyu Veer Aditya

自由AI工程师

United StatesToptal Member Since May 7, 2019

Abhimanyu是一名机器学习专家,拥有15年为商业和科学应用创建预测解决方案的经验. 他是一个跨职能的技术领导者, 有组建团队和与c级高管共事的经验. Abhimanyu在计算机科学和软件工程方面有着成熟的技术背景,在高性能计算方面拥有专业知识, big data, algorithms, databases, 分布式系统.

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Vince Jankovics

自由AI工程师

United KingdomToptal Member Since October 18, 2018

文斯是一位精通机器学习和机器人技术的工程师. 他擅长设计自主系统,利用人工智能来增强感知和控制. 精通Python和c++, 文斯作为顾问有着成功的记录, 将客户的目标转化为结果. 他对创新的热情驱使他不断探索新技术.

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Dan Napierski

自由AI工程师

United StatesToptal Member Since April 28, 2016

Dan是一名专注于区块链技术应用的软件架构师和技术专家. 他拥有多年的专业咨询服务经验,为从初创公司到跨国公司的客户提供服务. 他擅长将严格的测试和防弹代码引入棘手的工程挑战. 他在人工智能的许多方面都有深厚的专业知识, blockchain, machine learning, and automation.

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Matias Aiskovich

自由AI工程师

ArgentinaToptal Member Since March 25, 2019

Matias是一名机器学习工程师,为社会影响项目提供了创造性的解决方案. Matias过去的经历包括在IBM研究院担任机器学习工程师(与IBM的Yorktown Heights研究实验室合作)。, 共同创立了一家初创公司,开发以研究为基础的老年人认知游戏(该公司为乌拉圭政府提供了一个项目), 并参与了几个利用机器学习在医疗保健领域进行创新的项目.

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Dilip Mathew Thomas

自由AI工程师

IndiaToptal Member Since April 11, 2019

同时获得计算机科学与工程博士学位, Dilip在该行业拥有超过十年的经验. 自2015年以来,他一直专注于与机器学习和深度学习相关的项目. Dilip注重细节,这有助于与领域科学家密切合作,提高精细图像分类模型的准确性和可靠性, 目标检测与分割, 自然语言处理, 时间序列预测, and generative AI.

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Rajeev Gupta

自由AI工程师

IndiaToptal Member Since July 22, 2019

Rajeev对数据和机器学习充满热情,在众多行业和应用程序的数据科学项目中拥有超过五年的经验. 他目前专注于TensorFlow等尖端技术, Keras, deep learning, 以及大部分Python数据科学堆栈. Rajeev使用这些技能解决了NLP中的许多实际业务问题, image processing, 和时间序列域.

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Miguel Duarte

自由AI工程师

PortugalToptal Member Since October 24, 2016

Miguel计划并实现全栈解决方案, 专注于解决问题,并通过务实和技术无关的方法最大化用户和其他利益相关者的价值. 他充分利用了自己的科研背景, 他在哪里开发了机器人仿真平台和分布式计算系统等复杂系统, 能够快速学习和应用新技术.

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A Hiring Guide

招聘优秀AI工程师指南

人工智能开发人员是改进业务系统和流程的全能专家, automate tasks, build AI models, 并进行统计分析. 用这篇招聘人工智能开发人员的指南来确定最适合你的企业的候选人, 包括技能要求, 职位描述技巧, 还有面试问题样本.

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Toptal的筛选和匹配过程确保卓越的人才与您的精确需求相匹配.

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Toptal in the press

... 允许公司快速组建具有特定项目所需技能的团队.

尽管对程序员的需求在不断增加,但Toptal对自己近乎常春藤联盟级别的审查感到自豪.

Our clients
为游戏制作应用程序
Conor Kenney
为游戏制作应用程序
构建一个跨平台的应用程序,在全球范围内使用
Thierry Jakicevic
构建一个跨平台的应用程序,在全球范围内使用
引领数字化转型
Elmar Platzer
引领数字化转型
挖掘实时数据将改变行业的游戏规则
挖掘实时数据将改变行业的游戏规则
我们的客户怎么想
Clients Rate Toptal AI Engineers4.4 / 5.0截至2023年12月29日,平均有838条评论
Testimonials

没有Toptal就不会有Tripcents. Toptal Projects使我们能够与产品经理一起快速发展我们的基金会, lead developer, and senior designer. 在60多天的时间里,我们从概念到Alpha. 其速度、知识、专业知识和灵活性是首屈一指的. Toptal团队是tripcents的一部分,就像tripcents的任何内部团队成员一样. 他们像其他人一样贡献并拥有开发的所有权. 我们将继续使用Toptal. 作为一家初创公司,它们是我们的秘密武器.

Brantley Pace, CEO & Co-Founder

Tripcents

我对我们与Toptal的合作经验非常满意. 和我一起工作的专业人员在几个小时内就和我通了电话. 在和他讨论了我的项目后,我知道他就是我想要的候选人. 我立即雇用了他,他没有浪费时间就完成了我的项目, 甚至通过添加一些很棒的设计元素来增加我们的整体外观.

保罗·芬利,局长

K Dunn & Associates

与我合作的开发者都非常出色——聪明、有动力、反应灵敏. 过去很难找到高质量的工程师和顾问. Now it isn't.

瑞安·洛克菲勒首席执行官

Radeeus

Toptal立即理解了我们的项目需求. 我们遇到了一位来自阿根廷的杰出自由职业者, from Day 1, 沉浸在我们的行业中, 与我们的团队无缝融合, 理解我们的愿景, 并产生了一流的结果. Toptal使与高级开发人员和程序员的联系变得非常容易.

Jason Kulik,联合创始人

ProHatch

作为一家资源有限的小公司,我们不能犯代价高昂的错误. Toptal为我们提供了一位经验丰富的程序员,他能够立即投入工作并开始做出贡献. 这是一次很棒的经历,我们会马上再来一次.

斯图尔特·波克尼校长

现场专用软件解决方案

我们使用Toptal聘请了一位具有丰富的Amazon Web Services经验的开发人员. 我们面试了四位候选人,其中一位非常符合我们的要求. 这个过程迅速而有效.

Abner Guzmán Rivera,首席技术官和首席科学家

Photo Kharma

Sergio是一个很棒的开发者. 一流,反应迅速,工作效率高.

Dennis Baldwin,首席技术专家和联合创始人

PriceBlink

和Marcin一起工作是一种乐趣. He is competent, professional, flexible, 并且非常迅速地理解需要什么以及如何实现它.

André Fischer, CTO

POSTIFY

我们需要一位能立即开始我们项目的专业工程师. 西马纳斯的工作超出了我们的预期. 不需要采访和追踪专家开发人员是一种非常节省时间的方法,并且让每个人都对我们选择切换平台以使用更健壮的语言感到更舒服. Toptal使这一过程变得简单方便. Toptal现在是我们寻求专家级帮助的首选之地.

Derek Minor, Web开发高级副总裁

网络传媒集团

Toptal的开发人员和架构师都非常专业,也很容易共事. 他们提供的解决方案价格合理,质量上乘,缩短了我们的发行时间. 再次感谢,Toptal.

Jeremy Wessels, CEO

Kognosi

我们与Toptal合作非常愉快. 他们为我们的应用程序找到了完美的开发人员,让整个过程变得非常简单. 它也很容易超出最初的时间框架, 我们可以在整个项目中保持同一个承包商. 我们强烈推荐Toptal,因为它可以快速无缝地找到高素质的人才.

Ryan Morrissey, CTO

应用商业技术有限责任公司

我对Toptal印象深刻. 我们的开发人员每天都和我交流,他是一个非常强大的程序员. 他是一个真正的专业人士,他的工作非常出色. 5 stars for Toptal.

Pietro Casoar, CEO

Ronin Play Pty Ltd

与Toptal合作是一次很棒的经历. Prior to using them, 我花了相当多的时间面试其他自由职业者,但没有找到我需要的. 在与Toptal合作后,他们在几天内就为我找到了合适的开发者. 与我一起工作的开发人员不仅提供高质量的代码, 但他也提出了一些我没有想到的建议. 我很清楚,阿莫里知道自己在做什么. Highly recommended!

George Cheng, CEO

Bulavard, Inc.

作为一名Toptal合格的前端开发人员,我还经营着自己的咨询业务. 当客户来找我帮忙填补他们团队中的关键角色时, Toptal是我唯一愿意推荐的地方. Toptal的所有候选人都是精英中的精英. Toptal是我在近5年的专业在线工作中发现的性价比最高的网站.

Ethan Brooks, CTO

Langlotz Patent & 商标工程公司.

在希格尔的早期, 我们需要一流的开发者, at affordable rates, in a timely fashion. Toptal delivered!

Lara Aldag, CEO

Higgle

Toptal能让你轻松找到合适的人选,让你放心,因为他们有能力. 我肯定会向任何寻找高技能开发人员的人推荐他们的服务.

Michael Gluckman,数据经理

Mxit

Toptal将我们的项目与最优秀的开发人员快速匹配的能力非常出色. 开发人员已经成为我们团队的一部分, 我对他们每个人所表现出的敬业精神感到惊讶. 对于那些希望与最好的工程师远程工作的人来说,没有比Toptal更好的了.

劳伦特·阿里,创始人

Livepress

Toptal让寻找合格的工程师变得轻而易举. 我们需要一个有经验的ASP.. NET MVC架构来指导我们的启动应用程序的开发, Toptal在不到一周的时间里为我们找到了三位优秀的候选人. 在做出我们的选择后,工程师立即在线并开始工作. 这比我们自己发现和审查候选人要快得多,也容易得多.

Jeff Kelly,联合创始人

Concerted Solutions

我们需要一些Scala的短期工作,Toptal在24小时内为我们找到了一位优秀的开发人员. 这在其他平台上是不可能实现的.

Franco Arda,联合创始人

WhatAdsWork.com

Toptal为快速发展和规模化的企业提供不妥协的解决方案. 我们通过Toptal签约的每一位工程师都迅速融入了我们的团队,并在保持惊人的开发速度的同时,将他们的工作保持在最高的质量标准.

Greg Kimball,联合创始人

nifti.com

如何通过Toptal招聘AI工程师

1

与我们的行业专家交谈

Toptal的工程总监将与您一起了解您的目标, technical needs, and team dynamics.
2

与精心挑选的人才一起工作

几天之内,我们将为您的项目介绍合适的人工智能工程师. 平均匹配时间在24小时以下.
3

绝对合适

与你的新人工智能工程师一起工作一段时间(只有在满意的情况下才会付钱), 在订婚前确保他们是合适的人选.

寻找拥有相关技能的专家

在我们的人才网络中访问大量熟练的开发人员,并在48小时内雇用最优秀的3%.

FAQs

  • 雇佣一名人工智能工程师要花多少钱?

    人工智能解决方案的总体成本可能因行业和手头的问题而异. 虽然将现有模型集成到您的应用程序生态系统中可能是快速且相对便宜的, 定制的系统更昂贵,但会给你带来竞争优势. 人工智能工程师的时薪从几十美元到几百美元不等, 但从长远来看,聘请经验更丰富、技术更熟练的工程师往往是值得的. 作为参考,Glassdoor列出了 average annual pay 截至2023年8月4日,美国人工智能工程师的年薪为160,813美元.

  • 如何雇佣AI开发人员?

    雇佣人工智能工程师, 您应该确定组织的需求和项目需求. 接下来,定义预算和时间表. 记住这些属性, 写一份AI职位描述,重点关注实现项目目标所需的技术和软技能. 根据专业的人工智能专家(如.g.你的项目需要ML或数据分析专家. 根据相关行业和项目经验选择最合格的AI候选人. 最后,面试应聘者,评估他们与团队的契合度.

  • 对AI开发者的需求有多高?

    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.

    一旦你选择了你的人工智能专家,你将有一个无风险的试用期,以确保他们是完美的匹配. 我们的匹配流程有98%的试聘率, 所以你可以放心,你每次都得到最合适的.

  • 为什么我们需要人工智能?

    近年来,人工智能变得越来越重要,在现实世界中有着各种各样的应用. 它可以用于聊天机器人, fraud detection, risk assessments, medical diagnoses, 个性化营销和客户服务, image recognition, autonomous vehicles, 定制学习经历, and video games. 大多数行业, 人工智能可以在经验丰富的人工智能顾问的帮助下加速和优化业务流程,并自动执行任务.

Tetyana Loskutova博士
Verified Expert 
in Engineering

Tetyana是一位人工智能专家,曾担任创始人, chief data scientist, 同时也是几个国家客户的顾问. 她曾在能源等行业为多选择集团(MultiChoice Group)和Control Risks等大公司从事项目工作, government, education, and biotechnology. Tetyana建立了用于财务和会计目的的系统, ML-powered NLP, forecasting, 异常检测.

Years of Experience

24

Previously at

MultiChoice Group
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人工智能

如何雇佣AI开发者

随着需求激增,企业纷纷招聘人工智能专家

Today, 77%的消费者服务或设备 是由人工智能驱动的吗. 人工智能应用包括 chatbots、视频监控工具、目标检测应用和自主系统(例如.g.(如人形机器人和自动驾驶汽车). 人工智能可以帮助我们变得更明智 financial decisions 改善我们的健康. 这只是一个开始:随着人工智能用例的扩展和重复任务的自动化, 全球人工智能支出预计将超过美国 $300 billion by 2026. 在这一浪潮中,几乎所有企业都能从雇佣合适的人工智能工程师中受益.

全球地图上的人工智能图标, 蓝色的开发者图标在不同的位置和一个放大镜在绿色的开发者图标.

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, 职位描述技巧, 面试问题会帮助你找到优秀的候选人.

是什么属性将优秀的AI开发者与其他开发者区分开来?

优秀的候选人精通所需的核心技术技能 AI development:

  • 他们有发展的经验 machine learning (ML)或AI模型从零开始.
  • 他们提供可扩展的API开发解决方案.e.(将模型转化为api).
  • They understand ML algorithms.
  • 他们自动化机器学习和人工智能过程,并在持续的学习管道中部署模型.
  • 他们维护机器学习和人工智能系统基础设施.
  • 他们可以处理大数据,并对数据进行统计分析.

至少精通一门编程语言.g.(Python, R, MATLAB)在使用AI时是必须的. Python因其众多库和易用性而在人工智能开发中特别受欢迎. 强大的编程技能将使工程师能够有效地与团队合作,并以生产环境所需的可靠性和准确性实施解决方案.

Additionally, 人工智能专家应该熟悉现代深度学习框架(如.g., TensorFlow, PyTorch和Keras)和云计算平台(例如.g.、亚马逊网络服务、微软Azure和谷歌云平台). 这将确保他们能够大规模部署AI模型并服务于企业级项目.

最好的人工智能工程师将他们的技术能力与软技能结合起来, 评估和解决关键业务问题的能力. 在这方面有经验的专家.g.(设计或参与人工智能战略)是最佳人选. 这些工程师认识到人工智能工具的潜力,为组织带来前所未有的进步和大量的成本节约.

寻找在你的行业或跨多个领域有经验的人工智能专业人士. 回顾他们参与和完成的项目,确认他们是否适合. 许多候选人在他们的履历上列出了他们的投资组合项目, 不过你也可以要求他们在申请或求职信中提供GitHub链接. 公开的投资组合项目突出了顶级人工智能工程师的经验和成就.

你如何确定理想的AI开发者?

人工智能工程师通常专注于不同的专业领域, 你应该选择一个技能与你的项目目标一致的开发人员.

不同人工智能工程师技能和功能的流程图, 从AI策略中分离出来, modeling techniques, 以及系统/应用程序集成.

个别候选人可能在每个专业领域具有不同水平的专业知识. Still, overall, 人工智能工程师应该具备这些技能中的大部分,并且至少是一个领域的专家:

Specialization
Required Skills
Applications
M数学和统计学
  • 理解核心数学概念,如线性代数, calculus, probability, and statistics
  • 设计一个AI系统
  • Correcting errors
  • 针对您的特定问题改进开箱即用模型的性能
Machine learning
  • 机器学习算法的知识(例如.g.、决策树、随机森林、神经网络和深度学习)
  • 有使用ML库的经验.g., scikit-learn, TensorFlow和PyTorch)
  • 建立高效模型
  • 在选择解决手头问题的工具和算法时做出适当的决定
数据结构和算法
  • 对基本数据结构有扎实的理解.g.,数组,链表和树)
  • 具有标准算法的经验.g.、排序、搜索和优化算法)
  • Preparing data
  • 从数据中提取相关特征
  • 输入模型中最重要的特征,以确保模型的性能
Data analysis
  • 具有数据分析技术的经验.g.、数据清理、归一化和特征提取)和工具(例如.g., pandas and NumPy)
  • 从数据中提取见解
  • 向利益相关者提出问题和解决方案
  • 将现实世界的问题转化为数学表示
Databases
  • 熟悉SQL数据库和NoSQL数据库.g.(MongoDB和Cassandra)
  • 有管理和存储大型数据集的经验
  • 有效地处理数据
  • 确保人工智能算法的透明度
  • 有效地展示项目成果和中间阶段
  • 与上下游系统集成

AI和ML开发者之间的区别是什么?

招聘经理面临的一个常见挑战是理解人工智能和机器学习工程师之间的区别, 特别是因为人工智能工程师需要各种机器学习技能,并且可能专攻这一领域. 人工智能和机器学习的开发者是如何比较的? 这两种职业需要类似的培训, aptitudes, 学术背景(通常是统计学), mathematics, computer science, or engineering). 这两种类型的专家都可以构建机器学习模型、分析数据和构建机器学习管道.

然而,人工智能工程师的角色比机器学习工程师更广泛. 它可能需要基于ML模型构建自动化系统的能力, 人工智能工程师可能更多地参与计算机工程任务. 人工智能工程师也可能负责设定公司的发展方向 AI strategy 管理人工智能基础设施. 除非你想 hire 机器学习工程师, 你应该招聘具有符合你要求的专业技能的AI开发人员.

如何为你的项目编写AI开发人员职位描述

你需要清楚你的组织需要通过你的职位描述来吸引熟练的开发人员. 一些公司希望工程师能够优化其组织对人工智能和机器学习的使用, 而其他人则寻找专家从零开始设计和实施人工智能解决方案. 考虑一下,你是需要一位人工智能顾问来制定新战略,还是需要一位全职员工来深入参与公司运营的各个方面.

接下来,写你的职位描述,记住关键的项目细节. 描述项目的预算, timeline, 相关业务背景, 以及现有的软件技术. 确定你想从人工智能工程师的工作中得到的预期结果, 并提供新员工即将加入的团队概况.

有一个完整的全面的职位描述, 审查并选择最佳候选人的个人资料,并进行面试,以评估他们是否适合团队.

AI开发者面试中最重要的问题是什么?

进行有效的面试, 重点关注与您的业务行业相关的问题,以及那些测试申请人对项目将使用的人工智能生态系统和流程的知识的问题.

无论项目或行业需要, 人工智能专家应该能够阐明人工智能提供的核心价值及其工作原理, 因为这些技能对于让利益相关者相信人工智能解决方案的重要性至关重要. 下面的例子为这类问题提供了一个模型,以及你可能期望经验丰富的开发人员如何回答面试问题:

How does AI work?

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.

人工智能的主要应用是什么?

虽然与人类智能相比,人工智能的能力范围在某些方面是有限的, 人工智能解决方案在 自然语言处理 (NLP),计算机视觉(CV),以及经典的仿真和优化问题. 经验丰富的开发人员应该了解帮助您的组织优化流程并基于您的行业和产品构建AI解决方案的最佳方法.

Why is AI important?

人工智能加起来可能是a 14% 到2030年全球GDP增长. 它已经被许多医疗保健企业广泛使用, crime systems, knowledge synthesis, transportation, security, and finance. 将引领新的人工智能计划的人工智能专家应该能够与现有的人工智能对话 AI uses and benefits 让利益相关者相信它的重要性.


因为人工智能解决方案因行业和项目需求而异, 询问开发者他们打算如何解决你的具体问题是至关重要的:

您能为我们的业务需求推荐什么型号的?

工程师应该根据公司的具体问题和数据选择合适的算法和工具. 例如,某些模型(例如.g.(如决策树)适合处理类似电子表格的表格数据,而其他(如.g.(深度神经网络)擅长处理图像或音频等非结构化数据.

你如何衡量你的人工智能解决方案的性能?

候选人必须始终牢记交付有形业务价值的目标,并建立量化该价值的方法. 寻找能够提供特定计划的开发人员,使用与业务相关的指标来衡量机器学习模型的性能. For instance, 在预测客户流失风险时, 有必要让业务领域的主题专家参与进来. 他们的见解可以帮助确定能够产生更高收入的客户群, 确保该模型在发现这些有价值的客户方面表现出色. 在这种情况下,仅仅检测低价值的风险客户是没有用的.

随着时间的推移,你如何保证你的模型的质量?

人工智能和机器学习模型的性能会随着训练模型的底层背景和环境的变化而变化. For example, 在2019冠状病毒病大流行期间,收入预测模型的错误率可能显著增加. 候选人应该概述一个明确的监控计划,以跟踪机器学习模型的性能,并及时识别其性能的任何下降.


在评估开发人员对更广泛和特定于项目的AI主题的理解之后, 你应该针对你想要的AI专业补充这些问题:

对于如何准备面试问题,没有放之四海而皆准的答案, 尤其是在雇佣人工智能专家的时候. 根据你的具体项目需求定制你的主题,这将大大有助于确保你聘请到一名高质量的工程师.

为什么公司要雇佣人工智能开发者?

人工智能无疑将改变未来. 它有可能使日常手工任务自动化,并有助于战略决策, 为公司节省大量资金. 人工智能可能会颠覆消费者营销等关键行业, finance, 医疗保健:它可以使消费产品个性化, 影响市场和风险管理的强大金融算法, and improve healthcare diagnoses (e.g., 监测我们健康状况的人工智能个人健康助手或协助手术和疾病诊断的计算机视觉系统).

人工智能应用的增加以及由此产生的对人才的需求是显而易见的, 但是人工智能工程师是做什么的, exactly? 人工智能开发人员是越来越多的现实世界人工智能应用背后的力量: task automation, chatbots, fraud detection, risk assessments, medical diagnoses, 个性化营销和客户服务, image recognition, autonomous vehicles, 定制学习经历, video games, and more.

人工智能工程师站在研究发展的最前沿,为组织提供人工智能战略建议. 他们可能会创建整个人工智能流程和策略, 监督数据的收集和处理, 对数据进行统计分析, 构建和更新模型, 并将结果整合到公司的流程中, applications, and systems.

随着模型的范围和准确性的增加以及NLP和CV的最新发展, 在你的团队中拥有一名人工智能工程师对于保持你的业务竞争力是有意义的——如果不是必要的话.

  • 如果你不确定人工智能如何适合你的业务, 聘请一位经验丰富的人工智能工程师担任顾问,可以帮助你确定可以用人工智能优化的系统.
  • 如果你已经有机器学习工程师和 data scientists on staff, AI专家可以最大限度地提高ML模型集成的效率, AI strategy, and processes.

确保合适的人工智能工程师来实现公司目标对于组织现在和未来的成功至关重要. 本指南涵盖了选择标准和实用的招聘技巧, 您将准备为各种人工智能专业选择新员工.

本文介绍的技术内容由 Matias Aiskovich.

顶尖的人工智能工程师需求量很大.

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