一、机器学习工程师

主要任务：设计和实施机器学习模型，进行预测分析。领域应用：金融风控、推荐系统、医疗诊断等。所需技能：对机器学习算法的深入理解，编程能力，数据处理。

二、数据科学家

主要任务：结合数学、统计学和计算机科学来分析大量数据。领域应用：商业分析、公共政策、卫生研究等。所需技能：统计分析、数据可视化、编程语言如Python、R等。

三、计算机视觉工程师

主要任务：开发能让计算机理解和解释视觉世界的算法。领域应用：自动驾驶、人脸识别、工业检测等。所需技能：图像处理、深度学习、编程能力。

四、自然语言处理工程师

主要任务：开发能理解和生成人类语言的算法。领域应用：聊天机器人、语音识别、文本分析等。所需技能：语言学知识、机器学习、编程能力。

五、优化算法工程师

主要任务：研究和开发用于解决优异化问题的算法。领域应用：物流调度、供应链管理、金融投资等。所需技能：数学建模、线性和非线性编程、算法设计。

六、量化分析师

主要任务：使用数学和统计模型分析金融市场。领域应用：股票、债券、衍生产品的定价和风险管理等。所需技能：数学建模、金融知识、编程能力。

常见问答：

Q1：机器学习工程师和数据科学家有何不同？

答：机器学习工程师更侧重于开发算法，而数据科学家更注重从数据中提取洞见。

Q2：计算机视觉工程师需要哪些特定技能？

答：需要深入了解图像处理、机器学习和深度学习等领域的知识。

Q3：如何成为一名优化算法工程师？

答：需要对数学建模、线性和非线性编程有深入的理解和实践经验。