對具有足夠資格進行最新研究和工程的AI和ML專業(yè)人員的需求非常高。同時，盡管有了新的碩士和博士學位，但人工智能專業(yè)人才的供應卻很稀少。過去幾年在全球范圍內(nèi)啟動的數(shù)據(jù)科學和機器學習計劃。

盡管如此，聘用優(yōu)秀的ML工程師仍然是招聘人員的一項艱巨任務-不僅是因為AI人才的匱乏，而且還因為招聘專家之間缺乏相關(guān)經(jīng)驗。對于大多數(shù)招聘人員來說，人工智能仍然是一個新的且晦澀的領(lǐng)域。

在本文中，我們與您分享有關(guān)招聘AI和ML專業(yè)人員的詳細指南，包括尋找技能，根據(jù)情況應用的招聘策略以及可以吸引頂尖人才的優(yōu)勢。我們還分享了一些有關(guān)保留最佳ML專家的提示。但是首先，請確保您沒有做這七件事來嚇off您要雇用的AI人才。

如果您希望在招聘AI和ML職位時利用自己的經(jīng)驗來招聘傳統(tǒng)軟件開發(fā)人員，那么您可能走錯了路。盡管這些角色之間有著明顯的相似性，但傳統(tǒng)軟件開發(fā)和機器學習中成功職業(yè)的技能卻相差很多。

盡管軟件開發(fā)人員通常在具有明確定義的截止日期和發(fā)布的結(jié)構(gòu)化任務上進行工作，但是機器學習專家需要處理更多的探索性工作，實驗和較不明確的時間表中反映的更高的不確定性。而且，機器學習項目需要持續(xù)的支持和完善，這不允許機器學習工程師簡單地轉(zhuǎn)移到另一個項目（就像軟件開發(fā)人員通常所做的那樣）。

一個在數(shù)學和統(tǒng)計學背景是很重要的。與傳統(tǒng)軟件工程相比，機器學習模型的開發(fā)和訓練通常需要更高級的數(shù)學直覺。為了了解哪種算法更適合特定的業(yè)務問題，如何提高ML模型的性能以及如何解釋結(jié)果，ML工程師需要對這些ML算法背后的數(shù)學有很好的理解。