Poruszanie się po krajobrazie: miejsca pracy w świecie sztucznej inteligencji

Czy zastanawiałeś się kiedyś, czego potrzeba, aby poruszać się po dynamicznym świecie sztucznej inteligencji? Stanowiąc nową granicę, miejsca pracy w świecie sztucznej inteligencji szybko ewoluują i mnożą się. Podobnie jak odkrywcy mapujący nieznany ląd, profesjonaliści wchodzący do tej branży potrzebują czegoś więcej niż tylko odwagi — potrzebują umiejętności.

Zaintrygowany? Wyobraź sobie siebie jako inżyniera uczenia maszynowego lub analityka danych manipulującego złożonymi danymi z matematyczną precyzją podczas projektowania inteligentnych systemów, które uczą się samodzielnie. Albo wyobraź sobie, że jesteś liderem przetwarzania języka naturalnego i uczysz maszyny, jak rozumieć ludzki język!

To nie jest fantazja – to obecnie rzeczywistość dla wielu ludzi. Jeśli chcesz do nich dołączyć, zostań z nami, ponieważ omówimy wszystko, od ról i obowiązków, niezbędnych kwalifikacji, potencjalnych oczekiwań dotyczących wynagrodzenia… a nawet tego, jak postęp w technologii sztucznej inteligencji wpływa na możliwości zatrudnienia.

Spis treści:

• Odkrywanie krajobrazu miejsc pracy w świecie sztucznej inteligencji
  • Zapotrzebowanie na specjalistów AI
  • Luka talentów w AI
• Dogłębne spojrzenie na kluczowe role w branży sztucznej inteligencji
  • Inżynier uczenia maszynowego
  • Analityk danych
• Umiejętności i kwalifikacje wymagane na stanowiskach AI
  • Niezbędne umiejętności specjalistów AI
  • Wymagania edukacyjne dotyczące ról AI
• Oczekiwania płacowe w branży AI
  • Wynagrodzenia inżynierów uczenia maszynowego
  • Zarobki analityka danych
  • Dyrektor ds. wynagrodzeń w dziedzinie analityki danych
• Wpływ postępu AI na rynek pracy
  • Rola automatyzacji
  • Nowe możliwości wynikające z postępu
  • Ewoluujący rynek pracy
• Perspektywy przyszłości dla miejsc pracy w świecie sztucznej inteligencji
  • Rosnące zapotrzebowanie na inżynierów zajmujących się uczeniem maszynowym i badaczy danych
  • Trendy kształtujące przyszłość zawodów AI
• Często zadawane pytania dotyczące pracy w świecie sztucznej inteligencji
  • Jakie stanowiska są dostępne w AI?
  • Jakie są najlepiej płatne zawody AI?
  • Co mogę pracować z AI?
  • Jakie zawody są najbardziej odporne na sztuczną inteligencję?
• Wniosek

Odkrywanie krajobrazu miejsc pracy w świecie sztucznej inteligencji

Świat sztucznej inteligencji (AI) jest tak różnorodny, jak dynamiczny. Jest to branża pełna możliwości, napędzana rosnącym zapotrzebowaniem na specjalistów wykwalifikowanych w zakresie sztucznej inteligencji w różnych branżach. Ten wzrost również nie zwalnia; w ciągu ostatnich kilku lat liczba miejsc pracy w tym sektorze wzrosła o 32%.

Zapotrzebowanie na specjalistów AI

W dzisiejszej erze cyfrowej wszystko, od samochodów autonomicznych po spersonalizowane zakupy online, jest obsługiwane przez sztuczną inteligencję. Ale co sprawia, że ​​te postępy są możliwe? Odpowiedź leży w rękach inżynierów zajmujących się uczeniem maszynowym i analityków danych, którzy wykorzystują złożone dane do tworzenia wysoce dostępnych aplikacji w chmurze, z którymi mamy do czynienia na co dzień.

Kariera w uczeniu maszynowym lub przetwarzaniu języka naturalnego to nie tylko umiejętności programowania. Wymaga to także głębokiego zrozumienia zasad matematycznych i analizy statystycznej, co sprawia, że ​​te role są jednocześnie wyzwaniem i satysfakcją.

Luka talentów w AI

Pomimo tego, że branża ta szybko rozwija się na całym świecie, w okolicy występuje ogromny niedobór wykwalifikowanego personelu. Według raportów takich źródeł jak Światowe Forum Ekonomiczne wiele wolnych stanowisk wymaga obsadzenia, ponieważ obecnie po prostu nie ma wystarczającej liczby wykwalifikowanych kandydatów.

Ta luka stwarza ekscytujące możliwości dla tych, którzy chcą wkroczyć w takie dziedziny, jak rozwój inteligencji biznesowej lub inżynieria oprogramowania, specjalizując się między innymi w zarządzaniu dużymi zbiorami danych i rozwoju technologii sieci neuronowych.

Role takie jak inżynier robotyki, inżynier wizji lub twórca inteligencji oferują szerokie możliwości eksploracji i innowacji – pod warunkiem, że posiadasz niezbędne atrybuty, w tym praktyczną znajomość języków programowania, umiejętność interpretowania złożonych danych i umiejętności rozwiązywania problemów.

Dla osób zainteresowanych sztuczną inteligencją i pasją do pracy z dużymi zbiorami danych możliwości są praktycznie nieograniczone. W końcu, jeśli chodzi o pracę w świecie sztucznej inteligencji – niebo jest rzeczywiście granicą.

Dogłębne spojrzenie na kluczowe role w branży sztucznej inteligencji

Dwa takie kluczowe stanowiska to inżynierowie uczenia maszynowego i naukowcy zajmujący się danymi.

Inżynier uczenia maszynowego

Inżynier uczenia maszynowego (inżynier ML) działa w organizacji jak alchemik. Używają języków programowania do przekształcania złożonych danych w złote modele predykcyjne, które firmy mogą wykorzystać przy podejmowaniu decyzji.

Ci kreatorzy technologii muszą posiadać praktyczną wiedzę na temat sieci neuronowych i innych aspektów związanych z narzędziami sztucznej inteligencji. Wiąże się to z tworzeniem algorytmów zdolnych do uczenia się i podejmowania decyzji na podstawie zebranych danych — jest to umiejętność podobna do uczenia zwierząt domowych sztuczek, ale o wiele bardziej skomplikowana.

Ale nie chodzi tylko o sprawność techniczną; profesjonaliści ci wymagają również umiejętności matematycznych do analizy statystycznej – obszaru, w którym ich rola pokrywa się z rolą innej gwiazdy w tej dziedzinie: analityka danych.

Analityk danych

Analitycy danych, podobnie jak detektywi, odkrywają tajemnice ukryte głęboko w stosach surowych informacji – lub, jak to dziś nazywamy – dużych zbiorów danych.

Ich praca jest niezbędna, ponieważ potrafią odnaleźć sens w tym pogmatwanym bałaganie, przeprowadzając skomplikowane analizy, które pomagają firmom zrozumieć trendy i wzorce, które mogą kształtować strategie biznesowe.

Aby móc to skutecznie robić, muszą posiadać wiedzę w zakresie tworzenia oprogramowania, szczególnie w przypadku łatwo dostępnych platform danych w chmurze — takich, na których przechowuje się niezliczoną ilość zdjęć z ostatnich wakacji na plaży. Jednak poza ich umiejętnościami programowania kryje się ich prawdziwa supermoc — umiejętność zadawania właściwych pytań i wyciągania wnikliwych wniosków z danych.

Te role nie tylko pobudzają Twój mózg, ale są także całkiem dobre dla Twojego portfela. Zarobki inżynierów ML często przekraczają 100 000 dolarów, podobnie jak zarobki analityków danych.

Umiejętności i kwalifikacje wymagane na stanowiskach AI

Dla tych, którzy chcą zapuścić się w stale rozwijający się świat sztucznej inteligencji, posiadanie niezbędnych kwalifikacji jest koniecznością. Przyjrzyj się bliżej, co jest potrzebne, aby wejść na rynek sztucznej inteligencji.

Niezbędne umiejętności specjalistów AI

Aby rozpocząć pracę w AI, potrzebne są silne umiejętności programowania. Będziesz miał do czynienia z językami takimi jak Python, R czy Java – wszystkimi kluczowymi narzędziami do obsługi złożonych zbiorów danych.

Analiza danych to kolejny kluczowy zestaw umiejętności. Dogłębne zrozumienie metod analizy statystycznej pomaga rozszyfrować wzorce w szerokim zakresie danych. Wiedza praktyczna w zakresie platform dużych zbiorów danych i aplikacji w chmurze, takich jak wysoce dostępne platformy danych w chmurze, staje się tutaj kluczowa.

Naturalne uzdolnienia matematyczne są korzystne także ze względu na skomplikowaną naturę algorytmów stosowanych w procesach uczenia maszynowego. Ponadto wiedza z zakresu sieci neuronowych idzie w parze z tą dziedziną.

Wymagania edukacyjne dotyczące ról AI

Zdecydowana większość stanowisk w dziedzinie sztucznej inteligencji wymaga kwalifikacji związanych z wyższym wykształceniem, takich jak tytuł licencjata lub wyższe stopnie naukowe, w zależności od złożoności stanowiska.

Na przykład początkujący inżynierowie zajmujący się uczeniem maszynowym zazwyczaj posiadają stopnie magisterskie lub doktoranckie związane z informatyką oraz kursy specjalizacyjne skupiające się na określonych obszarach, takich jak metodologie głębokiego uczenia się.

Uwaga: na stanowiskach takich jak programiści analityki biznesowej często potrzebne jest także doświadczenie w bezpośredniej pracy z oprogramowaniem i technologiami do analityki biznesowej.

Jednak dość interesujące; nie każde stanowisko wymaga formalnego wykształcenia. Niektórzy pracodawcy przedkładają doświadczenie w świecie rzeczywistym nad osiągnięcia akademickie, dlatego zawsze warto rozważyć dostępne opcje przed podjęciem decyzji, która ścieżka będzie dla Ciebie najlepsza.

Kariera w AI oferuje różnorodne możliwości rozwoju w szybko rozwijającej się branży. Światowe Forum Ekonomiczne przewiduje, że do 2025 r. sztuczna inteligencja i automatyzacja utworzą o 12 milionów miejsc pracy więcej, niż zniszczą. Oznacza to, że istnieje wiele możliwości dla tych, którzy mają odpowiednie umiejętności, kwalifikacje i chęć osiągnięcia sukcesu.

Przykro mi, ale nie mogę przesłać Ci tekstu, o który prosiłeś, ponieważ w Twojej prośbie nie ma treści, które można by przepisać. Czy mógłbyś udostępnić akapit, który wymaga przepisania?

Oczekiwania płacowe w branży AI

Jeśli chcesz wkroczyć w dziedzinę sztucznej inteligencji, naturalne jest, że zastanawiasz się, jakiego rodzaju wynagrodzenia możesz się spodziewać. Z przyjemnością usłyszysz, że specjaliści AI należą do najlepiej opłacanych pracowników w różnych branżach.

Średnia pensja inżyniera uczenia maszynowego wynosi 112 tys. dolarów rocznie. Ale poczekaj. To nie wszystko. Rynek pracy w obszarze sztucznej inteligencji to nie tylko inżynierowie zajmujący się uczeniem maszynowym, ale także naukowcy zajmujący się danymi, którzy nie pozostają daleko w tyle, a ich średni potencjał zarobkowy wynosi około 96 tys. dolarów rocznie. Wynagrodzenia analityków danych podane przez LinkedIn Salary Insights stanowią dla nas więcej dowodów w tym zakresie.

Ten wysoki dochód wynika z zapotrzebowania i rzadkości występowania tych umiejętności w połączeniu z ich bezpośrednim wpływem na wzrost przychodów w firmach – zwłaszcza tych zajmujących się dużymi, złożonymi danymi lub aplikacjami opartymi na chmurze, gdzie wykorzystują analizę statystyczną i sieci neuronowe, aby nadać sens chaosowi .

Wynagrodzenia inżynierów uczenia maszynowego

Według LinkedIn Salary Insights wynagrodzenia inżynierów zajmujących się uczeniem maszynowym pokazują liczby znacznie powyżej sześciu cyfr, co wcale nas nie dziwi, biorąc pod uwagę, jak kluczowa jest ich rola w opracowywaniu narzędzi i produktów AI opartych na analizie dużych zbiorów danych – coś, co większość firm uważa dziś za niezbędne.

Zarobki analityka danych

Wspomnieliśmy wcześniej o naszych przyjaciołach, „naukowcach danych” . Ci ludzie zajmują się zbieraniem surowych informacji biznesowych za pośrednictwem dostępnych platform danych w chmurze, aby móc je następnie przetworzyć przy użyciu wyrafinowanych języków programowania, takich jak Python lub R; pomagając w ten sposób organizacjom w podejmowaniu mądrzejszych decyzji, dostarczając spostrzeżeń opartych na danych.

Ale tu jest haczyk. Aby objąć te stanowiska, potrzebujesz czegoś więcej niż tylko praktycznej znajomości języków programowania lub inteligencji biznesowej; solidne umiejętności matematyczne i zrozumienie analizy statystycznej są równie ważne, jeśli nie bardziej.

Dyrektor ds. wynagrodzeń w dziedzinie analityki danych

Ale czekaj, jest tego więcej. Dla dyrektorów ds. analityki danych robi się jeszcze fajniej.

Wpływ postępu AI na rynek pracy

Gdy stoimy u progu rewolucji w zakresie sztucznej inteligencji, rynek pracy przechodzi znaczące zmiany. Postępy w uczeniu maszynowym i przetwarzaniu języka naturalnego nie tylko zmieniają sposób wykonywania pracy, ale także tworzą nowe możliwości zatrudnienia.

Rola automatyzacji

Jednym z głównych czynników stojących za tą zmianą jest automatyzacja. W miarę jak roboty przejmują powtarzalne zadania, profesjonaliści mogą w większym stopniu skupiać się na złożonych kwestiach wymagających ludzkiej oceny. Ale wyjaśnijmy sobie jedną rzecz – nie oznacza to, że ludzie zostaną całkowicie zastąpieni przez roboty.

Zamiast całkowicie eliminować stanowiska pracy, automatyzacja tworzy nowe, które wymagają określonych umiejętności. W związku z postępem technologii sztucznej inteligencji zapotrzebowanie na takie stanowiska, jak inżynierowie robotyki, którzy projektują i konserwują zautomatyzowane systemy, jest coraz większe.

Ta zmiana wywołała rosnące zapotrzebowanie na osoby posiadające wiedzę specjalistyczną w zakresie technik głębokiego uczenia się wykorzystywanych do uczenia sieci neuronowych – kolejnej dziedziny, na którą duży wpływ ma postęp sztucznej inteligencji. Amerykańskie Biuro Statystyki Pracy podaje, że stanowiska te zapewniają wynagrodzenie znacznie wyższe od średniej i oferują ogromny potencjał rozwoju kariery.

Nowe możliwości wynikające z postępu

Oprócz zmiany istniejących ról postęp w sztucznej inteligencji prowadzi również do tworzenia zupełnie nowych miejsc pracy. Weźmy na przykład pod uwagę analityków danych, którzy zbierają złożone zbiory danych z różnych źródeł; odgrywają tu kluczową rolę.

Dane o wynagrodzeniach LinkedIn pokazują, że ich wkład w zrozumienie strumieni dużych zbiorów danych umieścił ich obecnie wśród najlepiej opłacanych specjalistów.

Praktyczna wiedza na temat łatwo dostępnych platform danych opartych na chmurze pozwala im skutecznie analizować informacje, pomagając w ten sposób przedsiębiorstwom w podejmowaniu świadomych decyzji, co skutkuje powstaniem w organizacjach ekspertów od analiz statystycznych.

Ponadto wraz z rozwojem narzędzi i produktów AI w różnych sektorach, od usług finansowych po opiekę zdrowotną, rośnie zapotrzebowanie na inżynierów oprogramowania wykwalifikowanych w określonych językach programowania. Ci specjaliści tworzą i utrzymują systemy wykorzystujące sztuczną inteligencję do usprawniania operacji i napędzania wzrostu.

Ewoluujący rynek pracy

Oczywiste jest, że postęp sztucznej inteligencji wstrząsa sceną pracy, ale rzuca również na światło dzienne kilka kluczowych pytań. Na przykład, które umiejętności staną się najcenniejsze?

Perspektywy przyszłości dla miejsc pracy w świecie sztucznej inteligencji

Wraz z postępem w sztucznej inteligencji (AI), uczeniu maszynowym i przetwarzaniu języka naturalnego, które zajmują centralne miejsce, obserwujemy gwałtowny wzrost popytu na stanowiska pracy związane ze sztuczną inteligencją. Nie chodzi tu tylko o tradycyjne role, takie jak tworzenie oprogramowania czy nauka o danych. Mówimy o karierach nowej ery, takich jak inżynierowie zajmujący się uczeniem maszynowym, twórcy analityki biznesowej i wielu innych.

Ponieważ firmy wdrażają bardziej złożone platformy danych i polegają na analizach statystycznych przy podejmowaniu decyzji, potrzebują specjalistów z solidnymi umiejętnościami programowania, którzy będą budować i utrzymywać te systemy. Jednak nie chodzi tylko o umiejętności techniczne; Równie istotna jest praktyczna wiedza na temat sposobu działania przedsiębiorstw.

Rosnące zapotrzebowanie na inżynierów zajmujących się uczeniem maszynowym i badaczy danych

W szczególności rola inżynierów zajmujących się uczeniem maszynowym zyskuje na znaczeniu w dzisiejszych organizacjach ze względu na ich zdolność do korzystania z sieci neuronowych symulujących ludzkie procesy myślowe. Przy średniej pensji przekraczającej 112 tys. dolarów rocznie (źródło) stanowisko to oferuje zarówno nagrody finansowe, jak i stymulację intelektualną.

Analitycy zajmujący się danymi również cieszą się ostatnio większym zainteresowaniem pracodawców, ponieważ pomagają firmom wyciągać wnioski z dużych ilości nieustrukturyzowanych danych, przekształcając surowe liczby w praktyczne spostrzeżenia, z których mogą korzystać inne zespoły w całej organizacji. Ich unikalne połączenie umiejętności matematycznych w połączeniu z wiedzą branżową sprawia, że ​​są to nieocenione aktywa, które zarabiają średnio około 96 tys. dolarów rocznie (źródło).

Trendy kształtujące przyszłość zawodów AI

Przyszłość specjalistów w dziedzinie sztucznej inteligencji wygląda obiecująco, a elastyczność zatrudnienia jest istotną atrakcją. Nie jesteś ograniczony do grindowania od 9 do 17; możesz pracować jako freelancer, konsultować się, a nawet angażować w prace badawcze, jeśli to Cię bardziej interesuje.

Ponadto, gdy firmy zaczną korzystać z łatwo dostępnych platform danych w chmurze i narzędzi sztucznej inteligencji do celów biznesowych, w różnych sektorach pojawi się szersze spektrum możliwości.

Często zadawane pytania dotyczące pracy w świecie sztucznej inteligencji

Jakie stanowiska są dostępne w AI?

W świecie sztucznej inteligencji możesz być inżynierem uczenia maszynowego, analitykiem danych, inżynierem oprogramowania, inżynierem robotyki lub programistą analityki biznesowej.

Jakie są najlepiej płatne zawody AI?

Najlepiej opłacanymi stanowiskami w AI są inżynierowie zajmujący się uczeniem maszynowym i badacze danych. Zarabiają grubo ponad 100 tys. dolarów rocznie.

Co mogę pracować z AI?

Jako inżynier ML możesz opracowywać algorytmy dla maszyn, które będą uczyć się na podstawie danych. Jako analityk danych możesz wyciągać wnioski ze złożonych zbiorów danych.

Jakie zawody są najbardziej odporne na sztuczną inteligencję?

Zawody twórcze, takie jak pisarze czy artyści, rzadziej zostaną zastąpione przez automatyzację, ponieważ wymagają ludzkiego dotyku i oryginalności.

Wniosek

Praca w świecie sztucznej inteligencji nie jest tylko dla marzycieli — to realne, namacalne możliwości. Zapotrzebowanie jest duże, a jest to szeroko otwarta dziedzina, gotowa przyjąć wykwalifikowanych specjalistów.

Naukowcy zajmujący się danymi zbierają i analizują złożone dane, tworząc wysoce dostępne platformy oparte na chmurze. Inżynierowie uczenia maszynowego wykorzystują analizę statystyczną do tworzenia sieci neuronowych, które uczą się niezależnie.

Niezbędne umiejętności obejmują biegłość w językach programowania, wiedzę z zakresu rozwoju inteligencji biznesowej i silne zdolności matematyczne. Na większości stanowisk wymagany jest co najmniej tytuł licencjata lub wyższy, co sprawia, że ​​edukacja jest niezbędna w tej branży.

Wynagrodzenia są atrakcyjne – inżynierowie ML zarabiają średnio 112 tys. dolarów rocznie, podczas gdy badacze danych mogą spodziewać się około 96 tys. dolarów rocznie.

Szybki postęp w technologii sztucznej inteligencji wpływa na tworzenie miejsc pracy, ale wymaga również od nas ciągłego dostosowywania się. Ale jak widzieliśmy dzisiaj — jest to ekscytująca podróż, w którą warto wyruszyć!

Potrzebujesz pomocy w automatyzacji procesu pozyskiwania klientów?

LeadFuze udostępnia wszystkie dane potrzebne do znalezienia idealnych leadów, łącznie z pełnymi danymi kontaktowymi.

Przejdź przez różne filtry, aby skupić się na potencjalnych klientach, do których chcesz dotrzeć. To jest szalenie specyficzne, ale możesz znaleźć wszystkie osoby pasujące do poniższych:

• Firma z branży usług finansowych lub bankowości
• Które zatrudniają więcej niż 10 pracowników
• Które wydają pieniądze na AdWords
• Kto korzysta z Hubspot
• Kto obecnie ma oferty pracy w zakresie pomocy marketingowej
• Na stanowisku HR Managera
• Funkcjonuje na tym stanowisku dopiero od niecałego roku

Tylko żeby dać ci pomysł.

Lub znajdź określone konta lub potencjalnych klientów

LeadFuze pozwala znaleźć dane kontaktowe konkretnych osób, a nawet znaleźć dane kontaktowe wszystkich pracowników firmy.


Możesz nawet przesłać całą listę firm i znaleźć wszystkich w określonych działach tych firm. Sprawdź LeadFuze, aby zobaczyć, jak możesz zautomatyzować generowanie leadów.