科学软件工程师：
这类工程师需要具备扎实的数学、物理学和机器学习背景，负责开发科学计算和数据分析软件。
数据分析师：
数据分析师需要收集、处理和执行统计数据分析，运用工具提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。这一角色需要业务理解和工具应用能力，其中数学和统计学功底非常重要。
数据挖掘工程师：
数据挖掘工程师负责数据建模、机器学习和算法实现，涉及商业智能、用户体验分析和预测流失用户等。这一角色不仅需要过硬的数学和统计学功底，还需要对算法的代码实现有很高的要求。
数据架构师：
虽然数据架构师的主要职责是设计数据存储和处理系统，但他们在实现这些系统时也需要具备一定的数学和统计学知识，以确保系统的有效性和高效性。
算法工程师：
算法工程师专注于设计和优化算法，解决复杂问题。他们需要具备深厚的数学基础，以便能够分析和设计出更快、更优化的算法。
机器学习工程师：
机器学习工程师负责开发和应用机器学习模型，这需要掌握概率论、统计学、线性代数等数学知识。
计算机视觉工程师：
计算机视觉工程师需要处理和分析图像和视频数据，涉及图像处理、模式识别和机器学习等数学和计算机科学领域。
自然语言处理工程师：
自然语言处理工程师研究和开发处理自然语言的算法和系统，这需要掌握语言学、概率论和统计学等数学知识。
建议
如果你对数学在编程中的应用感兴趣，可以考虑以上这些领域。这些职位通常要求具备较强的数学背景，能够将数学理论应用于实际编程任务中。此外，学习数学相关的课程和技能，如线性代数、微积分和概率论，将有助于你在这些领域取得成功。