我们是卡梅人工智能专业，应该在哪几个专业范围应聘？
先说一下人工智能专业/方向可以从事的岗位。
人工智能（AI）专业涵盖了广泛的学科和应用领域。基础研究层面主要涉及人工智能和机器学习的理论和算法研究；技术层面主要包括人工智能技术的开发和实现，包括系统架构、软件开发和模型部署及优化方面；而应用层面则集中于将人工智能技术应用到实际业务中。
具体来说，基础研究层面主要包括了机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等核心领域。学生可以应聘研究员（Research Scientist）或机器学习工程师（Machine Learning Engineer）等职位。这些岗位通常在学术机构、研究实验室或科技大厂的研究部门找到，Google Research、Facebook AI Research（FAIR）、DeepMind、IBM Watson等公司和机构都是很好的选择。工作主要负责新算法的研究，开发与优化，通常需要博士学位。
技术层面主要涉及人工智能系统的实际构建和实现，包括大数据处理，分布式计算，模型训练与优化，AI系统架构设计等。技术层面工作需要结合编程技能和算法知识，将理论转化为实际可运行的系统。学生可以考虑大数据工程师（Big Data Engineer）、AI系统架构师（AI System Architect）或平台工程师（Platform Engineer）等职位。
这些岗位主要集中在互联网公司和提供AI技术服务的公司，比如Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure、Google Cloud、Hadoop公司（如Cloudera、Hortonworks）等。工作主要负责大数据处理、模型训练和部署、分布式系统设计等工作，确保AI模型能够高效运行，通常需要博士学位。
应用层面则专注人工智能技术在各行业的具体应用，包括但不限于医疗健康，金融，咨询，自动驾驶，智能制造，智能客服，教育科技等。学生可以应聘应用科学家（Applied Scientist），数据科学家（Data Scientist）、AI产品经理（AI Product Manager）或AI工程师（AI Engineer）等职位。这些岗位广泛存在于各个行业。例如，银行和金融机构（如JP Morgan，Goldman Sachs）需要Data Scientist来进行风险评估和量化分析等工作；医疗公司（如Pfizer，Roche）需要Applied Scientist开发药物，提供治疗方案；汽车制造/自动驾驶企业（如Tesla，Waymo）需要AI Engineer开发和优化自动驾驶系统。AI Product Manager需要在技术和各行业市场之间架起桥梁，定义产品路线图，确保AI相关产品满足市场需求。应用层面的岗位对学位的要求会低一些，本科或者硕士就可以。
卡梅的人工智能与创新专业是一个以就业为导向的项目，就业主要聚焦于应用层面。然而，许多应用层岗位通常看重应聘者的相关工作经验，因此，对于没有工作经验的应届毕业生，主要会以应聘软件工程师和数据科学岗位为主。此外，该项目的前身是生物技术，也仍提供相关选修课程，如果对这个方向感兴趣，毕业生也可以申请生物技术公司中的偏应用层面的岗位。
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