ベストアンサー
これは、人によって意味が異なります。私がScientist-IIとして働いている会社では、次のことを意味します。
Scientist1はエントリーレベルのポジションです。彼/彼女は資格を持った有能な個人ですが、おそらく学者から新鮮な人です。彼らの理論的概念は正確ですが、現実世界の制約に関する知識のギャップを実現するための現実世界の経験が実際にはなく、それらに対処する方法もありません。
科学者2は誰かです理論と実践の間のギャップを埋めた人。彼らは現実世界の問題に精通しており、それらに対処しています。この人はまだ彼らの専門知識の範囲内の問題に焦点を当てています。彼らは、個人の生産性や、チームの他の1〜3人の科学者1/2の生産性に影響を与えます。
上級科学者は、主要な専門知識以外の問題に対処できる人物です。この「問題」は組織によって異なります。それは、人々の問題、チーム間の調整などを意味する可能性があります。彼らの影響範囲は、個人の生産性を向上させるだけでなく、科学者のグループにまで拡大しています。
主任科学者は、単に仕事を成し遂げているだけではありません。代わりに、彼らの生産性は組織開発、長期憲章に進化し、ビジネスに適切な影響を与えることが期待されており、組織レベルで適切な問題を特定して推進する必要があります。
回答
私のキャリアのある時点で（応用科学者を除く）上記のすべてのタイトルに取り組んできたので、違いは期待だと思います。
すべてのタイトル/企業で…まああなたは働くことが期待されています会社にとって重要なことについて..
しかし
研究科学者として、あなたは限界を押し広げ、公開して提示することが期待されています。最終的には、それが業績評価の一部にもなります。
データサイエンティストは、さまざまな企業にとって大きな意味を持つ可能性があります。事後分析を行ったり、で使用されるアルゴリズムの構築に取り組んだりすることができます。ウェブサイト。基本的にデータを扱う。
応用科学者は通常、物事の生産面に取り組んでいます。一部の企業のデータサイエンティストもこれを行っていますが、一部の企業では独自に役割を果たしています。
私は現在スタッフサイエンティストです（サイエンティストとしてスタートしました）。ここでは、問題を解決する際に違いが原則とされています。難しい質問があります。それを解決します…解決するための基本的な最初の原則に戻ります。企業では、ハッキングに頼ることを意味する場合でも、ほとんどの場合、作業を完了できます。これは、ここではノーノーです。また、問題を解決するためにライブラリを使用するだけの場合もありますが、それで問題ありません。しかし、ここでは、必要に応じて、関連する論文を要約してソリューションを実装できるはずです。
したがって、研究科学者として、おそらく新しいソリューションについて考えていますが、科学者として、そしてそれらについて読んでいるすべての人があなたがそれを使うことができれば。もちろん、コードも出荷できる場合はボーナスポイントがあります。