856: The Fastest-Growing Jobs Are AI Jobs
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令人兴奋的是：美国增长最快的职业是人工智能工程师和人工智能顾问。在这个为期五分钟的周五节目中，Jon Krohn 审视了揭示这种就业增长情况的报告，以及任何数据科学家和人工智能专业人士都希望在 2025 年关注的趋势。其他资料：www.superdatascience.com/856有兴趣赞助 SuperDataScience Podcast 节目？请发送电子邮件至 [email protected] 获取赞助信息。</context> <raw_text>0 这是关于 2024 年增长最快的职业的五分钟周五节目。

欢迎回到超级数据科学播客。我是你的主持人约翰·克罗恩。让我们像往常一样在周五开始时回顾一下节目的几条最新评论。第一条来自迈克尔·隆查里奇。我可能把你的姓氏念错了。对不起，迈克尔。但迈克尔至少是来自密苏里州圣路易斯的一位基因编辑专家。他说，感谢你的播客。我正在从科学家转行到数据科学家。我正在

你的播客对我的学习过程和发现像 Lightning AI 和 XGBoost 这样的新酷工具非常有帮助。

太棒了，迈克尔。听到这个消息我很高兴。我希望我们能够继续支持你成为数据科学家的旅程。另一条最新的评论来自布拉德·爱德华兹，他是加拿大不列颠哥伦比亚省的一名技术产品经理。他说他非常喜欢我的作品。它技术含量高、易于理解、人文主义和乐观。他说他喜欢我给嘉宾留出大量空间去探索和分享的方式，这样我们也能听到嘉宾的声音。

布拉德，非常感谢你。我会继续努力保持乐观，并在技术性和易理解性之间取得平衡，这是一条需要谨慎行走的细绳。

感谢大家在 Apple Podcasts、Spotify 或您使用的任何播客平台上提供的最新评分和反馈，以及在我们的 YouTube 视频上点赞和评论。如果您在 Apple Podcasts 上提供书面评论，我一定会看到，并且一定会像今天一样在节目中朗读。

好的，接下来是今天的主题，即增长最快的职业。评估增长最快的职业是很棘手的。例如，使用职位发布数据并不好，因为可能存在大量重复发布的职位，或者许多职位都无法填补。

另一个大问题是准确定义什么是工作。完全相同的职责可能与职位名称数据科学家、数据工程师或机器学习工程师相关联，这取决于特定公司最终选择的特定职位名称。因此，任何评估就业增长的人最终都会将一组相关的职位和职责归入一个特定的标准化职位名称类别，如今这很可能是一种在很大程度上自动化的、数据驱动的方式。

如果您深入研究个别例子，我相信您会发现许多您不同意的职位名称标准化，但某种标准化方法对于确保具有略微不同职位名称的相同角色被计算为同一事物至关重要。我最近遇到的一种我认为不错的评估就业增长的方法是由所谓的 LinkedIn 经济图谱研究团队完成的。

他们检查了 2022 年 1 月至 2024 年 7 月期间 LinkedIn 成员开始的数百万个工作，以计算每个职位名称的增长率。他们设定了一个最低计数阈值（尽管他们在方法中没有披露），以便某些非常罕见的职位，例如，从 1 个增长到 2 个

从 2022 年到 2024 年从 1 个增长到 100 个。但是，你知道，这不会出现在他们的结果中。因为是的，这份工作增长了 100 倍。但它非常罕见，以至于在数百万个工作中进行观察时并不重要。它不是普遍的或有用的信息，你知道，一般有用的信息。

LinkedIn 团队还进行了其他深思熟虑的排除，例如排除实习、志愿者职位、临时职位、学生职位以及招聘主要由少数几家公司主导的职位。

在录制时，LinkedIn 已经为许多不同的国家/地区生成了特定于国家/地区的报告，即澳大利亚、巴西、加拿大、法国、德国、印度、印度尼西亚、爱尔兰、以色列、意大利、墨西哥、荷兰、沙特阿拉伯、西班牙、瑞典、瑞士、土耳其、阿拉伯联合酋长国、英国和美国。我将首先深入研究美国的结果，然后之后再对全球情况进行概括。

要自己深入研究这些结果的全部细节，您可以查看我们在节目说明中提供的链接。您可以滚动到我们在节目说明中提供的美国结果的底部。从那里，您可以访问所有其他国家/地区报告的链接。好的，事不宜迟，也许对许多听众来说并不意外，鉴于我们在本播客中定期讨论的主题，美国增长最快的职业是人工智能工程师。

根据所有 LinkedIn 用户的数据，该报告提供了关于每个职位的有用摘要信息。例如，对于人工智能工程师，它显示 LLM、自然语言处理和 PyTorch 是最常见的技能。它还显示，人工智能工程师的主要城市是旧金山、纽约和波士顿，而当前人工智能工程师从事的最常见角色是全栈工程师、研究助理和数据科学家。

如果您正在考虑换工作，并且灵活的工作对您很重要，该报告还提供了相关信息。例如，美国人工智能工程职位有 36% 的时间是远程办公，27% 的时间是混合办公，这表明只有大约三分之一的美国人工智能工程师每天都需要在办公室工作。现在，

如果您认为人工智能工程听起来不像您感兴趣的快速发展的职业，那么我有好消息要告诉您，因为美国第二大增长最快的职业也与本播客的许多听众高度相关，因为美国第二大增长最快的职业是人工智能顾问。

这个角色不一定像人工智能工程师那样技术性强，其主要技能包括提示工程，而从运营助理转行过来的角色最多。因此，虽然一些人工智能顾问无疑会像人工智能工程师一样技术娴熟，但在人工智能顾问的领域中，也为那些更注重商业、运营、管理和/或产品的人留有空间。

那里有导向。在美国增长最快的职业中，接下来的几类工作与我们的听众显然没有关系，职位名称包括保安、活动协调员和物理治疗师。

但向下滚动到第 12 位，我们发现人工智能研究员，这与本播客的听众直接相关。这太疯狂了。在美国增长最快的职业中，第一名是人工智能工程师，第二名是人工智能顾问，第十二名是人工智能研究员。人工智能研究人员关注的是改进人工智能算法本身，因此他们可能经常比人工智能工程师更技术化。

更专业或学术化，而且他们可能不太直接关注生产人工智能部署。人工智能研究人员最常见的技能是深度学习，有趣的是，这些人工智能研究职位大多需要在办公室工作。只有 11% 的人工智能研究人员完全远程办公，只有另外 19% 的人工智能研究人员采用混合办公安排。

展望美国以外，人工智能职位也在其他国家/地区激增。例如，与美国一样，人工智能工程师也是英国和荷兰增长最快的第一大职位。

人工智能工程师在瑞典也是增长第五快的职位，在加拿大和以色列是增长第六快的职位，在印度是增长第十二快的职位。人工智能研究人员的工作在国外也很受欢迎。例如，它是加拿大和以色列增长第三快的职位。在这两个国家，它甚至比人工智能工程本身更受欢迎，尽管在我看来它听起来相对利基。是的，人工智能研究人员在荷兰也是增长第九快的职位。

所以这是一个普遍的想法。对我来说，有趣的是，数据科学家本身的职位名称（几年前，拥有所有人工智能工程师职责的人很可能拥有这个职位名称），显然数据科学家已经将其以前的高增长地位让给了更具体的人工智能职位名称，例如人工智能工程师、人工智能研究人员，至少在美国，还有人工智能顾问。

事实上，正如我前面提到的，根据这些 LinkedIn 报告，数据科学家是转行到人工智能工程师和人工智能研究人员职位中最常见的职位名称之一。数据科学技能并不比五年前或十年前不重要，但随着人工智能的普及，我们看到越来越多的数据科学家的专业子类型出现。这正是本报告所显示的。

如果您有兴趣了解更多关于人工智能工程的信息（现在包括美国在内的许多国家增长最快的职业），我强烈建议您查看 12 月下旬发布的与 Ed Donner 合作的第 847 集。Ed 在那一集中对人工智能工程在日常工作中的含义非常了解且表达清晰。他还向您介绍了如何磨练人工智能工程技能。

或者，如果您更喜欢书籍，您可以查看杰出的作者 Chip Hu-Yen 的全新书籍，书名恰如其分地命名为《人工智能工程》。我们在节目说明中也为您提供了相关链接。

好了，今天的节目就到这里。如果您喜欢这个节目或认识可能喜欢的人，请考虑与他们分享这个节目。在您最喜欢的播客平台上留下对节目的评论。在 LinkedIn 或 Twitter 帖子中标记我，分享您的想法。如果您还没有订阅该节目，请务必订阅。然而，最重要的是，我希望您能继续收听。直到下次，继续在外面摇滚吧。我期待着很快与您一起再次享受超级数据科学播客。