***•*分析翻译：成为一名优秀的分析翻译需要技术知识和一定的业务理解。分析翻译可以根据业务目标充分确定机器学习计划的优先级。在担任这一职务时，应聘者必须与其他企业的人建立关系并管理相关项目。

**•**数据架构师：数据架构师负责阐明新的数据收集，确保准确的数据质量，消除数据冗余，并致力于为商业智能和分析工作流程创建最佳架构设计。

***•*数据科学家：数据科学家在业务设置中起着至关重要的作用。他们了解市场障碍，并使用数据分析和处理提供最佳解决方案。考生在分析、处理和建模数据以实现业务目标时，必须具备计算机科学、统计和数学技能。

***•*数据工程师：数据工程师在各种环境中工作，构建系统，收集、管理和将原始数据转换为可用信息，供数据科学家和业务分析师解释其下一步行动方案，以实现组织目标。它们创建数据管道和云数据集成，解决复杂的数据问题并解决数据管道问题。

****•**数据分析员：**数据分析员的主要职责是了解投资研究人员的需求，分析各种数据资源，以了解任何潜在的不一致之处，执行数据分析项目和任务，并创建数据收集报告。

****•**软件工程师数据平台：**候选人必须努力建立弹性和经过彻底测试的分布式系统。他们与机器学习工程师携手合作，了解模型提供的输入和输出。软件工程师应该对不同的编程语言有更深入的了解，并且需要开发强大的软件应用程序。

****•**机器学习工程师：**机器学习工程师需要掌握有关数据科学和软件工程的详细知识。他们必须掌握模型部署，确保指标监控，解决管道集成问题，并确保部署环境的可扩展性和灵活性。

***•* Python 后端开发人员：**开发人员致力于设计软件解决方案，并确保所提供的解决方案符合架构准则的限制。他们还确保准确遵循自动化指南，并指导 Scrum 团队成员设计主题。他们还与各种团队合作，分析他们的软件需求。

****•**商业情报分析师：**商业情报分析师将数据转化为见解，以提高业务利润。在数据分析、可视化和处理的帮助下，BI 分析师识别市场趋势，帮助经理和业务领导者了解潜在的业务威胁并提高利润。

****•**统计师：**统计学家将统计方法和模型应用于实际问题。他们收集和解释数据，以帮助企业在决策过程中。他们还设计数据收集流程，并与利益相关者沟通，就组织和业务战略提供建议。