边缘计算AI工程师 核心职责：优化端侧AI模型性能，实现低功耗部署 技能要求：模型量化压缩、TensorRT加速、嵌入式开发 应用领域：智能硬件（占比63%）、物联网设备

多模态AI工程师 核心职责：构建文本/图像/语音融合的AI系统 技能要求：跨模态注意力机制、CLIP模型应用 典型场景：医疗影像+病历文本联合诊断

机器人算法工程师 核心职责：开发运动控制、路径规划、SLAM算法 技能要求：ROS系统、强化学习、多传感器融合 行业分布：工业自动化（42%）、服务机器人（31%）

AI芯片设计工程师 核心职责：研发AI加速芯片架构，优化算力效率 技能要求：Verilog/VHDL、深度学习加速器设计

核心职责：搭建Hadoop/Spark分布式数据处理平台 技能要求：Flink实时计算、Hive数据仓库、数据治理 岗位需求：同比增长15%，金融/互联网行业需求最大

机器学习工程师 核心职责：模型训练部署全流程管理，优化实时预测系统 技能要求：特征工程、模型压缩、A/B测试设计 工具栈：Scikit-learn、MLflow、Docker容器化