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作為一名從業多年的老程序員，我分別跟大家介紹一下嵌入式工程師和機器學習工程師的主要工作內容，然後再做一個對比分析。
嵌入式工程師
嵌入式工程師是物聯網開發的一個崗位，隨著物聯網的快速發展，嵌入式工程師在未來有非常廣闊的發展空間。在智能裝備、工業控制、智能家居、智能物流、智能汽車等領域，嵌入式工程師都有廣闊的施展空間。
嵌入式工程師的工作需要較強的動手能力，平時的工作除了編寫程序以外還需要頻繁的與各種硬件打交道，嵌入式工程師還要具備一定的設計能力（佈局）。
嵌入式工程師也需要跟各種複雜的算法打交道，比如在高精數控領域、智能裝備領域等，對算法的要求還是非常高的。
機器學習工程師
機器學習工程師通常不需要直接跟硬件打交道（有硬件工程師配合），機器學習工程師需要兩個最重要的工作材料是數據和算法。
機器學習工程師需要掌握眾多的算法，包括決策樹、樸素貝葉斯、k近鄰、迴歸等算法，還需要使用編程語言來實現這些算法。通常機器學習工程師的操作步驟包括數據收集、數據整理、算法設計、訓練算法、驗證算法、使用算法等。
隨著大數據的發展，機器學習被廣泛關注和使用，未來機器學習的應用場景將更加普遍。
當前時代是物聯網、雲計算和大數據的時代，這三個技術聯繫緊密，所以作為物聯網一部分的嵌入式開發與作為大數據一部分的機器學習開發（人工智能6大研究內容之一）存在緊密的聯繫，未來嵌入式工程師與機器學習工程師的交集會越來越多。
從工程的複雜度上來說，嵌入式工程師面臨的問題更廣泛，但是機器學習領域也有較高的難度，總的來說這兩個領域都是難度較高的領域。嵌入式工程師分為應用級和研發級，機器學習領域則更多的都是研發級程序員（大部分從業者是研究生學歷），從這個角度上來說，機器學習的門檻更高一些。
我的研究方向是大數據和人工智能，我會陸續在頭條上寫一些相關的科普文章，感興趣的朋友可以關注我的頭條號，相信一定會有所收穫。
如果有計算機方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以諮詢我。
謝謝！
IT人劉俊明
嵌入式工程師與機器學習工程師他們有相同技術，但是本人覺得機器學習工程師更有前途，當然學習與從業難度更高，需要的掌握的知識更多，更高深，也就是更加複雜。
目前很多嵌入式工程師更多開發是單片機開發，終端嵌入開發，需要掌握必備編程語言是C語言，更復雜的開發需要掌握常用算法。
機器學習工程師更多是算法的學習，機器算法是一個複雜的過程，目前推薦python編程語言，python科學算法擴展庫很多而且都是免費。
機器學習工程師掌握的內容已經包括單片機開發，未來人工智能是必然的結果，雖然
機器學習工程師從業難度高，但是發展前景好，可以考慮。
以上回答希望能幫到你，只是個人看法。
常青春科技
嵌入式工程師主要的技術特點是軟硬件結合，硬件主要以單片機為主，軟件的話最常用的編程語言是c\\c++，當然操作系統如Linux那些也要熟練掌握。前景的話，嵌入式主要以現在物聯網方向發展，國內很多科技公司都主張一個萬物互聯的趨勢。前景自然很好。而機器學習工程師也是現在十分火爆，國內人才稀缺的崗位，機器學習是人工智能的核心技術之一，但是入行機器學習的門檻比較高，其中造就這個門檻的一個原因是算法水平，光是數學算法就把一大批人給刷下去了，還有一個是學歷門檻，國內企業招聘的學歷標配是研究生以上，博士很常見。你可以去了解一下吳恩達李飛飛這些大神的學歷背景就清楚了。綜合，嵌入式前景不比機器學習差，但是嵌入式門檻要比機器學習低很多。
