AI浪潮下，英国新增哪些职业？

直接从事AI研发与维护的“缔造者”；利用AI工具提升效率的“赋能者”；确保AI健康发展的“守护者”。

以下是英国劳动力市场中涌现的一些关键新增职业,并附有详细说明：

第一类：AI的“缔造者”与核心技术专家

这类职业是AI生态系统的基石,负责从无到有地创造、训练和部署AI模型。

人工智能/机器学习工程师

这是目前最炙手可热的职位之一。

• ：设计、构建、部署和维护机器学习模型，他们使用编程语言（如Python）和框架（如TensorFlow, PyTorch）来解决复杂的业务问题，例如推荐系统、预测分析、自然语言处理等。
• 为何在英国兴起：英国拥有DeepMind、BenevolentAI等世界领先的AI研究公司，以及金融科技、医疗科技等众多应用AI的行业，对人才需求巨大。
• 所需技能：扎实的数学和统计学基础、精通Python、熟悉机器学习算法、软件工程能力。

数据科学家

虽然数据科学早已存在,但在AI时代，其角色变得更加以模型和预测为中心。

• ：从海量数据中提取有价值的洞察，并利用这些洞察构建预测模型，他们负责定义问题、收集和清洗数据、进行探索性数据分析，并最终构建出可解释的模型。
• 为何在英国兴起：各行各业都在进行数字化转型，数据是新的“石油”，而数据科学家是炼油师。
• 所需技能：统计学、机器学习、数据可视化（如Tableau, Power BI）、SQL、Python/R。

研究科学家

这是更偏向学术和前沿探索的角色。

• ：专注于AI领域的理论创新，发表顶级学术论文，探索新的算法和模型架构，他们通常在大学、国家级实验室（如英国阿兰·图灵研究所）或大型科技公司的研究部门工作。
• 为何在英国兴起：英国在基础研究方面有深厚底蕴，政府大力投资AI研究，旨在保持其在全球AI竞赛中的领先地位。
• 所需技能：深厚的数学功底、创新思维、发表高水平论文的经验。

MLOps (机器学习运维) 工程师

这是一个相对较新的交叉领域,旨在解决AI模型从开发到上线的“最后一公里”问题。

• ：将数据科学家开发的模型部署到生产环境中，并确保其稳定、高效、可扩展地运行，他们负责模型的持续集成、持续部署、监控、版本控制和再训练。
• 为何在英国兴起：随着越来越多的企业开始依赖AI模型，如何管理这些模型的生命周期成为一个巨大挑战，MLOps应运而生。
• 所需技能：软件工程、DevOps、云平台（AWS, Azure, GCP）、容器化技术。

第二类：AI的“赋能者”与行业应用专家

这类职业的核心是利用AI工具来改造和提升传统行业的效率和价值。

AI产品经理

这是连接技术、商业和用户的桥梁。

• ：定义AI产品的愿景和路线图，理解市场需求，协调数据科学家、工程师和设计师团队，确保最终产品能解决用户痛点并实现商业目标。
• 为何在英国兴起：好的AI技术需要好的产品来承载，而懂技术又懂商业的产品经理是AI项目成功的关键。
• 所需技能：产品管理经验、对AI技术的理解、数据分析能力、沟通协调能力。

提示工程师

这是一个随着生成式AI（如ChatGPT）爆火而诞生的新兴职业。

• ：专门研究和设计与大型语言模型（LLM）交互的“提示”（Prompt），以获得最佳、最准确、最符合预期的输出，他们就像是AI的“翻译官”或“指挥家”。
• 为何在英国兴起：企业越来越依赖LLM来完成内容创作、代码生成、客户服务等任务，如何高效地“驾驭”这些模型变得至关重要。
• 所需技能：极强的语言组织能力、逻辑思维、对LLM工作原理的深刻理解、创造力。

AI伦理与治理顾问

随着AI应用的普及,其带来的偏见、隐私、透明度等问题日益凸显。

• ：帮助企业制定负责任的AI使用策略，评估AI系统的潜在风险（如算法偏见），确保AI的开发和部署符合法规（如英国的《数据保护法》和未来的AI监管框架）和道德标准。
• 为何在英国兴起：英国政府正积极推动“以人为本、可信、创新”的AI监管，这使得企业对AI治理专家的需求大增。
• 所需技能：哲学、伦理学、法律、技术背景，以及对相关法规的熟悉。

自动化流程专家

• ：专注于利用RPA（机器人流程自动化）和AI技术，将企业中重复性、规则性的手动任务（如数据录入、发票处理）自动化，以提高效率、降低错误率。
• 为何在英国兴起：英国服务业占GDP比重很高，存在大量自动化潜力，企业希望通过降本增效来提升竞争力。
• 所需技能：了解RPA工具（如UiPath, Automation Anywhere）、业务流程分析能力。

第三类：AI的“守护者”与支持性角色

这类职业确保AI系统的可靠性、安全性和合规性。

AI/ML系统安全工程师

• ：专门保护AI和机器学习系统免受网络攻击，他们研究如何“毒化”训练数据、如何“欺骗”模型等新型攻击手段，并设计和实施防御措施。
• 为何在英国兴起：AI系统越来越多地被用于关键领域（如金融、医疗、自动驾驶），其安全性直接关系到国家安全和公共利益。
• 所需技能：网络安全、对抗性机器学习、系统安全。

AI训练师/数据标注专家

• ：对于监督学习模型，他们需要提供高质量的标注数据（在图片中框出物体、判断文本情感），对于生成式AI，他们负责“对齐”（Alignment）工作，即通过反馈和微调，让AI的输出更符合人类的价值观和期望。
• 为何在英国兴起：高质量的训练数据是AI模型的“燃料”，而训练师是确保燃料质量的关键环节。
• 所需技能：细心、耐心、特定领域的专业知识（如医学影像标注员需要懂一些医学知识）。

总结与趋势

1. 从“技术”到“应用”：新增职业不仅限于纯粹的技术研发，更多是AI技术与具体行业（金融、医疗、法律、创意等）结合的产物。
2. 人机协作是主流：新增职业大多不是要完全取代人类，而是成为人类的“超级助手”，律师利用AI进行案例检索，医生利用AI辅助诊断，设计师利用AI生成创意草图。
3. 软技能愈发重要：在AI可以处理越来越多技术性任务的同时，批判性思维、创造力、复杂问题解决能力、情商和沟通协作能力等人类独有的“软技能”变得更加珍贵。
4. 终身学习是必需：技术迭代速度极快，今天的热门技能可能几年后就会普及，持续学习和适应变化的能力是在AI时代保持职业竞争力的核心。

对于个人而言,无论是想进入AI核心领域，还是希望在现有行业中利用AI提升自己，关注这些新兴职业的发展趋势，并积极学习相关知识和技能，都将是在未来英国劳动力市场中占据有利位置的关键。

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