1. 数据科学家 (Data Scientist):

这个职位被视为数据科学的代表，它结合了编程、统计学、机器学习和业务理解。数据科学家不仅需要处理和分析数据，还要能够将复杂的数据洞察转化为实际的商业策略。

分为分析向和机器学习向，分析向更侧重于通过数据分析支持决策，而机器学习向则更专注于模型开发和应用。

2. 机器学习工程师 (Machine Learning Engineer, MLE):

作为程序员与数据科学家的交集，MLE专注于将机器学习模型转化为实际应用，包括模型的优化、部署和维护。

他们需要有强大的编程能力，熟悉如PyTorch、TensorFlow等深度学习框架，以及大数据处理工具。

3. 研究科学家 (Research Scientist, RS):

这是数据科学中较为高端且研究导向的职位，通常要求博士学历，专注于前沿算法的研究和开发。

数据科学专业的热门岗位是什么

RS们在开发新算法、改进现有技术（如深度学习、神经网络）方面发挥关键作用，他们的工作直接推动科技公司的核心产品创新。

4. 数据分析师 (Data Analyst):

对于初入数据科学领域或转行者来说，这是一个入门级但非常重要的岗位。

数据分析师主要负责数据的提取、清洗、分析，并通过可视化工具（如Tableau、Excel）呈现结果，帮助非技术团队理解数据背后的故事。

5. 数据工程师 (Data Engineer):

负责构建和维护大规模数据处理系统，包括ETL流程（提取、转换、加载）。

数据工程师需要掌握大数据技术栈，如Hadoop、Spark，以及数据库管理，确保数据的高效存储和处理。

6. 机器学习科学家 (Machine Learning Scientist):

类似于研究科学家，但更侧重于应用研究，解决实际问题，可能需要独立进行研究并开发新的机器学习技术。

这个职位通常要求高级学位和深厚的科研背景，特别是在解决没有现成解决方案的问题时。

这些岗位各有侧重，但共同点在于对数据的深入理解和利用，以及对技术的持续追求。随着数据科学领域的不断扩展，这些岗位的需求预计将持续增长，尤其是在人工智能、大数据分析、金融科技等领域。