人工智能领域的人才需求呈现出多方面的特点，具体如下：

卡业联盟：数量需求

– 需求规模大：据中国人事科学研究院研究员范巍测算，应用型人工智能技术技能人才的需求达到百万级别。2024年人力资源和社会保障部公布的生成式人工智能系统应用员等新职业，通常一个新职业能带动30万人至50万人的就业需求。
– 缺口持续扩大：麦肯锡最新报告显示，到2030年，中国对AI专业人才的需求预计将达到600万，而人才缺口可能高达400万。

卡业联盟：类型需求

– 技术研发类：算法工程师需具备扎实的数学基础和编程能力，掌握各类算法原理和优化技巧，能进行算法创新和模型优化；数据科学家要熟练掌握数据挖掘、数据分析、机器学习等技术，能够处理海量、复杂的数据，构建数据驱动的解决方案；机器学习工程师需深入理解机器学习算法，能够进行算法的改进和创新，将其应用于实际业务场景。
– 应用开发类：AI产品经理需具备深厚的技术背景和敏锐的市场洞察力，能够将人工智能技术与市场需求相结合，推动产品的研发和推广；自然语言处理工程师要精通自然语言处理技术，如语义理解、文本生成、机器翻译等，能够开发智能对话系统、文本分析工具等应用；计算机视觉工程师需掌握图像处理、模式识别、深度学习等技术，能够开发图像识别、视频分析、安防监控等应用。
– 治理与伦理类：治理型人才要具备强烈的社会责任意识和法律素养，能够在法律与伦理的边界上进行创新，创造适用于人工智能技术的追责机制和规范体系；AI伦理学家需深入研究人工智能的伦理问题，如算法偏见、隐私保护、数据安全等，为人工智能的发展提供伦理指导和规范建议。

卡业联盟：能力需求

– 专业技术能力：需要精通算法、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等核心技术，熟练掌握相关的编程框架和工具，如PyTorch、Keras、Python等。同时，要具备扎实的数学基础和统计学知识，能够进行算法设计、模型训练和优化。
– 创新能力：企业更看重能够进行技术创新和将人工智能技术落地应用的人才，具备丰富的实践经验和项目经历，能解决实际问题的人才在就业市场上更具竞争力。
– 跨学科知识储备：人工智能与各领域的融合日益紧密，需要从业者具备跨学科知识。例如在医疗领域从事人工智能工作，需要了解医学基础知识；在金融领域则需要掌握金融业务知识等。

卡业联盟：素质需求

– 道德素养和使命感：人工智能从业人员应具备较高的道德素养和使命感，在技术研发阶段就应将法律和伦理规范纳入考虑，将规避技术风险作为人工智能产品和服务的“质量保障”。
– 团队合作精神：人工智能项目通常需要跨学科、跨领域的团队合作，因此需要人才具备良好的团队合作精神和沟通能力，能够与不同背景的人员协作完成项目。
– 学习能力和适应能力：人工智能领域技术更新迅速，需要人才具备较强的学习能力和适应能力，能够不断学习和掌握新的技术和知识，适应行业的发展变化。