AI（人工智能）领域涉及多个岗位，以下是一些常见的与AI相关的职业：

1、机器学习工程师：专注于设计、开发和部署机器学习模型和算法，以解决特定的问题或任务。

2、数据科学家：负责收集、分析数据，利用统计学、机器学习等技术挖掘数据价值，做出商业决策或改进产品。

3、人工智能研究员：从事人工智能基础研究，探索新的AI技术和算法，包括但不限于深度学习、强化学习等。

4、计算机视觉工程师：专注于图像和视频分析、理解和处理，应用于自动驾驶、监控、医疗影像分析等领域。

5、自然语言处理（NLP）工程师：研究和开发能够理解、生成和处理人类语言的算法和系统，用于聊天机器人、翻译、文本摘要等。

6、机器人工程师：设计和开发能够执行各种任务的机器人，包括工业机器人、服务机器人等。

7、语音识别工程师：开发能够识别和理解人类语音的系统，应用于虚拟助手、语音转文本等。

8、AI训练数据专家：负责准备和标注用于训练AI模型的海量数据，确保数据的质量和多样性。

9、AI产品经理：负责规划、开发和维护AI产品，确保产品满足市场需求和技术可行性。

10、人工智能伦理与安全专家：研究和解决AI发展中的伦理、安全和隐私问题，确保AI技术的负责任使用。

11、自动驾驶工程师：开发自动驾驶汽车的感知、决策和控制系统，使车辆能够自动驾驶。

12、智能客服/聊天机器人开发工程师：设计和开发能够与人类进行自然语言交互的系统。

13、AI算法工程师：专注于开发和优化各种AI算法，包括但不限于深度学习、强化学习等。

14、大数据工程师：负责建设和管理海量数据存储、处理和分析的系统，为AI模型提供必要的数据支持。

15、人机交互（HCI）专家：研究如何设计和开发用户友好的、能与人类自然交互的AI系统。

16、计算机视觉研究员：专注于图像处理、模式识别等领域的研究和开发。

17、强化学习工程师：开发能够通过与环境交互学习的最优化策略的AI系统。

18、深度学习工程师：专注于设计和实现深度学习模型，应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等。

19、AI计算架构师：设计和优化支持AI计算的硬件和软件架构。

20、生物信息学分析师：将AI和机器学习技术应用于生物和医学数据分析。

这些岗位可能需要不同的技能和专业知识，但它们都为AI的发展和应用做出了贡献。随着AI技术的不断进步，新的岗位和角色也在不断涌现。