我們正在尋找初級和中級人員來擔任我們部門人工智能（AI）的數據科學助理，負責數據分析。職責包括審查，解釋并向AI提供有關分析結果的反饋，并編寫AI結果摘要報告以供人類交流。需要具有與供應商和信息技術人員進行交互的能力，以為AI提供硬件支持。與計算機工作人員合作的經驗優先。必須具有良好的人機交互能力。最好接受計算機道德處理方面的正規培訓，并評估計算機生成結果的公平性和偏見。

以上是未來的招聘廣告-但距離它還不遠。它指出了我們的發展方向，如果我們投入資源和解決方案進行必要的研究，那么我們可能會在短短的五年內達到目標。但是，我們最近的過去向我們表明，我們可以開發出可以很快開辟一個新的領域的機器，這些領域可以帶來豐碩的成果。

在過去的十年中，看到了一個新興的計算機科學學科，即自動機器學習或AutoML，正在迅速發展。AutoML有機地增長，以應對將機器學習應用于大數據分析的許多挑戰，目的是預測健康結果，經濟趨勢，設備故障以及廣泛領域中的許多事物，這??些事物在快速發展時最好地被使用。并可以分析綜合數據。

為了使常規機器學習正常工作，需要進行大量選擇，范圍從用于分析數據的最佳方法到應在其中選擇的參數。從角度來看，有數十種流行的機器學習方法，每種方法都有成千上萬種可能的設置。對于新用戶和專家而言，嘗試這些選項可能會令人望而生畏。

因此，AutoML的承諾是計算機可以自動找到最佳方法，從而大大降低了進入門檻。

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