對具有足夠資格進行最新研究和工程的AI和ML專業人員的需求非常高。同時，盡管有了新的碩士和博士學位，但人工智能專業人才的供應卻很稀少。過去幾年在全球范圍內啟動的數據科學和機器學習計劃。

盡管如此，聘用優秀的ML工程師仍然是招聘人員的一項艱巨任務-不僅是因為AI人才的匱乏，而且還因為招聘專家之間缺乏相關經驗。對于大多數招聘人員來說，人工智能仍然是一個新的且晦澀的領域。

在本文中，我們與您分享有關招聘AI和ML專業人員的詳細指南，包括尋找技能，根據情況應用的招聘策略以及可以吸引頂尖人才的優勢。我們還分享了一些有關保留最佳ML專家的提示。但是首先，請確保您沒有做這七件事來嚇off您要雇用的AI人才。

如果您希望在招聘AI和ML職位時利用自己的經驗來招聘傳統軟件開發人員，那么您可能走錯了路。盡管這些角色之間有著明顯的相似性，但傳統軟件開發和機器學習中成功職業的技能卻相差很多。

盡管軟件開發人員通常在具有明確定義的截止日期和發布的結構化任務上進行工作，但是機器學習專家需要處理更多的探索性工作，實驗和較不明確的時間表中反映的更高的不確定性。而且，機器學習項目需要持續的支持和完善，這不允許機器學習工程師簡單地轉移到另一個項目（就像軟件開發人員通常所做的那樣）。

一個在數學和統計學背景是很重要的。與傳統軟件工程相比，機器學習模型的開發和訓練通常需要更高級的數學直覺。為了了解哪種算法更適合特定的業務問題，如何提高ML模型的性能以及如何解釋結果，ML工程師需要對這些ML算法背后的數學有很好的理解。