文斯是一位精通机器学习和机器人技术的工程师. 他擅长设计自主系统,利用人工智能来增强感知和控制. 精通Python和c++, Vince has a successful track record as a consultant, turning client goals into results. 他对创新的热情驱使他不断探索新技术.
Rajeev对数据和机器学习充满热情,在众多行业和应用程序的数据科学项目中拥有超过五年的经验. 他目前专注于TensorFlow等尖端技术, Keras, deep learning, and most of the Python data science stack. Rajeev使用这些技能解决了NLP中的许多实际业务问题, 图像处理, 和时间序列域.
Miguel plans and implements full-stack solutions, 专注于解决问题,并通过务实和技术无关的方法最大化用户和其他利益相关者的价值. He leans into his scientific research background, 他在哪里开发了机器人仿真平台和分布式计算系统等复杂系统, to learn and apply new technologies quickly.
Building a cross-platform app to be used worldwide
为游戏制作应用程序
引领数字化转型
挖掘实时数据将改变行业的游戏规则
Testimonials
Tripcents wouldn't exist without Toptal. Toptal Projects使我们能够与产品经理一起快速发展我们的基金会, lead developer, 高级设计师. In just over 60 days we went from concept to Alpha. 其速度、知识、专业知识和灵活性是首屈一指的. Toptal团队是tripcents的一部分,就像tripcents的任何内部团队成员一样. 他们像其他人一样贡献并拥有开发的所有权. 我们将继续使用Toptal. As a start up, they are our secret weapon.
我们需要一位能立即开始我们项目的专业工程师. Simanas exceeded our expectations with his work. 不需要采访和追踪专家开发人员是一种非常节省时间的方法,并且让每个人都对我们选择切换平台以使用更健壮的语言感到更舒服. Toptal made the process easy and convenient. Toptal现在是我们寻求专家级帮助的首选之地.
We had a great experience with Toptal. 他们为我们的应用程序找到了完美的开发人员,让整个过程变得非常简单. 它也很容易超出最初的时间框架, 我们可以在整个项目中保持同一个承包商. 我们强烈推荐Toptal,因为它可以快速无缝地找到高素质的人才.
Ryan Morrissey,首席技术官
Applied Business Technologies, LLC
I'm incredibly impressed with Toptal. 我们的开发人员每天都和我交流,他是一个非常强大的程序员. 他是一个真正的专业人士,他的工作非常出色. Toptal 5星.
首席执行官彼得罗·卡索
浪人娱乐有限公司
Working with Toptal has been a great experience. 在使用它们之前, 我花了相当多的时间面试其他自由职业者,但没有找到我需要的. 在与Toptal合作后,他们在几天内就为我找到了合适的开发者. 与我一起工作的开发人员不仅提供高质量的代码, 但他也提出了一些我没有想到的建议. It's clear to me that Amaury knows what he is doing. 强烈推荐!
Toptal将我们的项目与最优秀的开发人员快速匹配的能力非常出色. The developers have become part of our team, 我对他们每个人所表现出的敬业精神感到惊讶. 对于那些希望与最好的工程师远程工作的人来说,没有比Toptal更好的了.
劳伦特·阿里,创始人
Livepress
Toptal makes finding qualified engineers a breeze. 我们需要一个有经验的ASP.. NET MVC架构来指导我们的启动应用程序的开发, Toptal在不到一周的时间里为我们找到了三位优秀的候选人. 在做出我们的选择后,工程师立即在线并开始工作. 这比我们自己发现和审查候选人要快得多,也容易得多.
人工智能解决方案的总体成本可能因行业和手头的问题而异. 虽然将现有模型集成到您的应用程序生态系统中可能是快速且相对便宜的, 定制的系统更昂贵,但会给你带来竞争优势. 人工智能工程师的时薪从几十美元到几百美元不等, 但从长远来看,聘请经验更丰富、技术更熟练的工程师往往是值得的. As one point of reference, Glassdoor lists the 平均年薪 截至2023年8月4日,美国人工智能工程师的年薪为160,813美元.
如何雇佣AI开发人员?
To hire artificial intelligence engineers, 您应该确定组织的需求和项目需求. Next, define the budget and timeline. 记住这些属性, 写一份AI职位描述,重点关注实现项目目标所需的技术和软技能. 根据专业的人工智能专家(如.g.你的项目需要ML或数据分析专家. 根据相关行业和项目经验选择最合格的AI候选人. 最后,面试应聘者,评估他们与团队的契合度.
How high is the demand for AI developers?
The demand for talent skilled in AI is surging, as 77% 根据Pega AI的全球消费者调查,有一半的消费者服务或设备由人工智能驱动. With the increasing scope and accuracy of models, the proliferation of generative AI, 自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)的进展, 这是相关的, if not urgent, to have an AI engineer on your team. 人工智能领域只会继续增长,全球人工智能支出预计将超过 $300 billion idc表示,到2026年,人工智能开发者将帮助企业保持竞争力.
如何为你的项目选择最好的AI开发人员?
To choose the best AI expert for your project, 你应该评估候选人在编程方面的熟练程度, data science, mathematics, 深度学习框架, 云计算. 他们应该掌握一种或多种编程语言.g.(Python, R, Java或c++),并对计算机科学基础有扎实的理解. 所需的数据科学技能包括数据结构知识, algorithms, and ML models, 必要的数学背景包括线性代数的知识, calculus, 和统计数据. 最后,人工智能专家应该有使用顶级深度学习框架的经验.g., TensorFlow, PyTorch, Keras)和云计算平台(例如.g.(亚马逊网络服务、微软Azure、谷歌云平台)来大规模部署人工智能模型.
How quickly can you hire with Toptal?
一般来说,你可以在48小时内雇佣一名Toptal的人工智能工程师. 我们的人才匹配者是他们所匹配的领域的专家,他们不是招聘人员或人力资源代表. They’ll work with you to understand your goals, 技术需求, 团队动力, 并从我们经过审查的全球人才网络中为您匹配理想的候选人.
一旦你选择了你的人工智能专家,你将有一个无风险的试用期,以确保他们是完美的匹配. Our matching process has a 98% trial-to-hire rate, 所以你可以放心,你每次都得到最合适的.
Tetyana是一位人工智能专家,曾担任创始人, 首席数据科学家, and consultant for clients in several countries. 她曾在能源等行业为多选择集团(MultiChoice集团)和Control Risks等大公司从事项目工作, government, education, 和生物技术. Tetyana建立了用于财务和会计目的的系统, ML-powered NLP, forecasting, 异常检测.
Today, 77% of consumer services or devices are powered by artificial intelligence. 人工智能应用包括 chatbots、视频监控工具、目标检测应用和自主系统(例如.g., humanoid robots and self-driving cars). AI can help us make more sensible 财务决策 and improve our health and wellness. 这只是一个开始:随着人工智能用例的扩展和重复任务的自动化, global AI spending is projected to surpass 到2026年将达到3000亿美元. 在这一浪潮中,几乎所有企业都能从雇佣合适的人工智能工程师中受益.
随着人工智能课程和术语在专业人士中变得越来越普遍, you may assume that hiring an AI engineer is easy. It is not. 许多软件工程师将人工智能列为一项技能,而有能力的人工智能工程师可以通过构建复杂的人工智能系统为公司增加价值,这两者之间存在很大的差异, 将它们集成到现有的公司基础设施中, and guaranteeing they work efficiently.
So, 你应该如何雇佣能够给你的企业带来人工智能优势的人工智能开发人员? 请继续阅读以了解关键技能要求, 职位描述技巧, 面试问题会帮助你找到优秀的候选人.
有使用ML库的经验.g., scikit-learn, TensorFlow, and PyTorch)
建立高效模型
在选择解决手头问题的工具和算法时做出适当的决定
数据结构和算法
对基本数据结构有扎实的理解.g., arrays, linked lists, and trees)
Experience with standard algorithms (e.g., sorting, searching, and optimization algorithms)
Preparing data
Extracting relevant features from data
输入模型中最重要的特征,以确保模型的性能
Data analysis
Experience with data analysis techniques (e.g.、数据清理、归一化和特征提取)和工具(例如.g.(熊猫和NumPy)
从数据中提取见解
Presenting problems and solutions to stakeholders
将现实世界的问题转化为数学表示
Databases
熟悉SQL数据库和NoSQL数据库.g.(MongoDB和Cassandra)
Experience managing and storing large data sets
有效地处理数据
Ensuring the transparency of AI algorithms
有效地展示项目成果和中间阶段
Integrating with upstream and downstream systems
AI和ML开发者之间的区别是什么?
招聘经理面临的一个常见挑战是理解人工智能和机器学习工程师之间的区别, 特别是因为人工智能工程师需要各种机器学习技能,并且可能专攻这一领域. 人工智能和机器学习的开发者是如何比较的? The two professions require similar training, aptitudes, and academic backgrounds (typically in statistics, mathematics, 计算机科学, 或工程). 这两种类型的专家都可以构建机器学习模型、分析数据和构建机器学习管道.
然而,人工智能工程师的角色比机器学习工程师更广泛. 它可能需要基于ML模型构建自动化系统的能力, 人工智能工程师可能更多地参与计算机工程任务. 人工智能工程师也可能负责设定公司的发展方向 AI strategy and managing the AI infrastructure. 除非你想 hire 机器学习工程师, 你应该招聘具有符合你要求的专业技能的AI开发人员.
接下来,写你的职位描述,记住关键的项目细节. 描述项目的预算, timeline, 相关业务背景, and existing software technologies. 确定你想从人工智能工程师的工作中得到的预期结果, 并提供新员工即将加入的团队概况.
With a comprehensive job description complete, 审查并选择最佳候选人的个人资料,并进行面试,以评估他们是否适合团队.
AI开发者面试中最重要的问题是什么?
To conduct an effective interview, 重点关注与您的业务行业相关的问题,以及那些测试申请人对项目将使用的人工智能生态系统和流程的知识的问题.
Regardless of project or industry needs, 人工智能专家应该能够阐明人工智能提供的核心价值及其工作原理, 因为这些技能对于让利益相关者相信人工智能解决方案的重要性至关重要. 下面的例子为这类问题提供了一个模型,以及你可能期望经验丰富的开发人员如何回答面试问题:
人工智能是如何工作的?
一般来说,人工智能可以被定义为模仿人类思维和决策的软件. 它的工作原理是使用实际或人工创建的数据,将问题与基于ML和统计算法的潜在答案相匹配. 这些问题和答案既包括用自然语言提出的问题,也包括确定车辆的下一个位置或识别视频片段中的物体等更广泛的问题. In the past, 人工智能被用来创建专家系统,将所有可能的问题的所有可能的答案组合在一起, a method with storage and time constraints. 但是,新的机器学习进步允许一种策略,提供的问题和答案不是完全匹配的,而是概率配对的, 这使得人工智能能够回答更广泛的问题——尽管精度不同.
What are the main applications of AI?
虽然与人类智能相比,人工智能的能力范围在某些方面是有限的, AI solutions are highly efficient in 自然语言处理 (NLP),计算机视觉(CV),以及经典的仿真和优化问题. 经验丰富的开发人员应该了解帮助您的组织优化流程并基于您的行业和产品构建AI解决方案的最佳方法.
为什么人工智能很重要?
人工智能加起来可能是a 14% 到2030年全球GDP增长. 它已经被许多医疗保健企业广泛使用, crime systems, 知识的综合, 运输, security, and finance. 将引领新的人工智能计划的人工智能专家应该能够与现有的人工智能对话 人工智能的用途和好处 to convince stakeholders of its importance.
候选人必须始终牢记交付有形业务价值的目标,并建立量化该价值的方法. 寻找能够提供特定计划的开发人员,使用与业务相关的指标来衡量机器学习模型的性能. For instance, when predicting customers at risk of churn, 有必要让业务领域的主题专家参与进来. 他们的见解可以帮助确定能够产生更高收入的客户群, 确保该模型在发现这些有价值的客户方面表现出色. 在这种情况下,仅仅检测低价值的风险客户是没有用的.
How will you ensure your model’s quality over time?
人工智能和机器学习模型的性能会随着训练模型的底层背景和环境的变化而变化. For example, 在2019冠状病毒病大流行期间,收入预测模型的错误率可能显著增加. 候选人应该概述一个明确的监控计划,以跟踪机器学习模型的性能,并及时识别其性能的任何下降.
对于如何准备面试问题,没有放之四海而皆准的答案, especially when hiring AI experts. 根据你的具体项目需求定制你的主题,这将大大有助于确保你聘请到一名高质量的工程师.
Why do companies hire AI Developers?
AI will undoubtedly change the future. 它有可能使日常手工任务自动化,并有助于战略决策, saving companies considerable money. 人工智能可能会颠覆消费者营销等关键行业, finance, 医疗保健:它可以使消费产品个性化, 影响市场和风险管理的强大金融算法, and improve healthcare diagnoses (e.g., 监测我们健康状况的人工智能个人健康助手或协助手术和疾病诊断的计算机视觉系统).
人工智能应用的增加以及由此产生的对人才的需求是显而易见的, 但是人工智能工程师是做什么的, exactly? 人工智能开发人员是越来越多的现实世界人工智能应用背后的力量: 任务自动化, chatbots, 欺诈检测, 风险评估, 医疗诊断, personalized marketing and customer services, 图像识别, 自主车辆, 定制学习经历, video games, and more.
人工智能工程师站在研究发展的最前沿,为组织提供人工智能战略建议. They may create entire AI processes and strategies, oversee data collection and processing, perform statistical analysis of the data, 构建和更新模型, and integrate results into the company’s processes, applications, and systems.