1. 机器学习工程师：这是一个专门从事机器学习算法开发和优化的职位。
2. 数据科学家和分析师：数据科学家和分析师负责开发和处理大规模的数据，从中提取有价值的信息。
3. 人机交互设计师：人机交互设计师负责设计用户与AI系统之间的接口，以更好地协作和交互。
4. 机器人工程师：机器人工程师负责设计和制造机器人，包括服务型机器人、工业机器人和协作型机器人。
5. 超大规模机器学习工程师：这个职位与机器学习工程师有所不同，研究的是可处理数十亿个数据点的机器学习算法。
6. 自然语言处理（NLP）工程师：NLP工程师为机器人或其他AI装置创造语音或文字理解能力。
没有一个版本是最好的，因为每个版本都有优缺点。选择哪个版本需要根据具体应用场景以及要求来决定。
例如，对于需要高精度的图像识别任务，可以选择使用深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等；而对于较简单的任务，如文本分类，可以使用传统的机器学习算法，例如朴素贝叶斯算法。总之，选择哪个版本需要根据具体情况综合考虑各种因素，以达到最佳的效果和性能。