1. 数据科学家 (Data Scientist)

职责：数据科学家通常负责建模和分析，将复杂商业问题转化为可解决的统计和机器学习问题。他们需要具备编程能力（如Python、R），掌握统计学和机器学习算法，以及良好的业务理解能力。

细分：包括偏分析的数据科学家和偏机器学习的数据科学家，后者更专注于模型开发和优化。

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

职责：将数据科学家和研究科学家的理论成果转化为实际应用，负责模型的工业化部署，性能优化，以及系统设计。

技能：需要强大的编程背景，熟悉Spark MLlib, PyTorch, TensorFlow等工具。

3. 研究科学家 (Research Scientist, RS)

职责：专注于前沿研究，开发新的机器学习算法，通常要求博士学历，特别是在AI、深度学习等领域有深厚研究背景。

应用：他们的工作对科技公司的核心产品至关重要，如推荐系统、搜索引擎、无人驾驶等。

4. 数据分析师 (Data Analyst)

职责：侧重于数据的清理、处理和可视化，帮助公司做出决策。使用SQL、R、Python、Tableau或Excel等工具。

数据科学专业的热门职位有哪些

技能：基础统计知识，良好的沟通能力，能够将分析结果转化为业务建议。

5. 数据工程师 (Data Engineer)

职责：构建和维护大数据平台，确保数据的高效存储、处理和传输。涉及ETL流程、大数据技术如Hadoop、Spark。

技能：SQL，编程能力，了解数据存储和整合技术。

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

职责：类似于研究科学家，但更偏向于应用研究，解决没有现成解决方案的问题，需要较强的独立研究能力。

要求：通常需要高级学位和丰富的经验，能够从论文中提炼方法并应用于实际问题。

7. 商业分析师 (Business Analyst)

职责：结合数据分析解决实际商业问题，将分析结果转化为具体的商业策略或产品改进方案。

技能：基础的数据处理和分析，以及优秀的沟通和策略规划能力。

这些职位在不同行业和公司中的具体职责可能有所不同，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快速发展，这些职位的需求预计将持续增长，尤其是那些能够将数据转化为实际业务价值的职位。