在深度学习领域，以下几个岗位具有较好的发展前景和较高的薪资待遇：

深度学习研究员

职责：跟踪国际AI深度学习领域的最新发展动态和技术趋势，对新出现的算法、模型架构等进行深入研究与分析，为团队的技术发展提供前瞻性的建议和方向，尝试提出新的理论观点和方法。

薪资：根据Deepseek的招聘通告，深度学习研究员的月薪水平为8万—11万元，年薪最高可达154万元。

AI训练师

职责：将大量的数据“投喂”给大模型，让机器像人一样去学习和理解，如辨认图片里是狗还是猫、听懂人说的话、明白文字是什么意思等。

需求：近两年，AI训练师岗位需求不断上涨。

深度学习工程师

职责：主要负责深度学习框架搭建、机器学习、图像处理等的算法和系统研发，支持公司相关产品在深度学习领域的研究。

前景：深度学习工程师岗位人才缺口大，职业发展前景广阔。

机器视觉研发工程师

职责：主要从事图像分析与理解领域的技术研发与工程落地，将深度学习技术运用到人脸识别、OCR、物体检测、分类、分割等具体领域，构建与优化深度学习模型。

前景：机器视觉领域需求旺盛，技术前景可观。

语音识别工程师

职责：主要负责语音识别核心模型的算法优化，跟踪业界领先的语音识别算法技术，推动语音识别研究进展。

前景：语音识别技术在多个领域有广泛应用，需求量大。

自动驾驶工程师

职责：主要负责高可靠自动驾驶软件系统的设计和实现、系统的优化与维护，根据自动驾驶功能需求，规范细化软件开发，完成计算平台软件开发环境的搭建，将算法移植到指定硬件平台，并进行性能优化。

前景：自动驾驶技术快速发展，对人才需求旺盛。

自然语言处理（NLP）工程师

职责：深度学习在NLP领域的应用包括语音识别、机器翻译和情感分析等。

前景：NLP技术正在改变人机交互方式，应用前景广阔。

建议

选择岗位：根据个人兴趣和职业规划，选择适合自己的岗位，如对算法研究和创新有浓厚兴趣，可以优先考虑深度学习研究员；如果喜欢图像处理和计算机视觉，机器视觉研发工程师可能更适合；对语音识别和自然语言处理感兴趣，可以从事相关领域的工程师职位。

技能提升：无论选择哪个岗位，都需要不断提升自己的专业技能，包括掌握深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）、算法优化、数据处理和分析等技能。

关注行业动态：深度学习行业发展迅速，新技术和新应用不断涌现，定期关注行业动态和技术趋势，有助于保持竞争力和职业发展。