В этой статье мы поговорим про 10 лучших профессий в области искусственного интеллекта. В наши дни вы вряд ли сможете читать новости, не увидев какой-нибудь заголовок о новых достижениях в области искусственного интеллекта.
Это больше не просто область будущего: искусственный интеллект прямо сейчас оказывает огромное влияние на мир, и возможности для этого только растут.
Все эти новые разработки делают карьеру в области искусственного интеллекта одной из самых интересных ролей в сфере технологий прямо сейчас. Если вам интересно, как именно работать в сфере искусственного интеллекта, есть несколько различных карьерных путей в области искусственного интеллекта, которые могут привести вас туда.
Этот пост познакомит вас с основными карьерными путями и ролями в области искусственного интеллекта, необходимыми навыками и образованием, отраслями и компаниями, которые принимают на работу, чтобы помочь вам понять, подходит ли вам карьера в области искусственного интеллекта.
Краткое введение в области искусственного интеллекта
ИИ, или искусственный интеллект, относится к моделированию человеческого интеллекта в машинах — они запрограммированы думать и учиться, как люди.
Некоторые из самых ранних областей исследований в области искусственного интеллекта были связаны с созданием машин, которые могли выполнять определенные задачи, такие как игра в шахматы или решение математических уравнений.
Затем речь зашла о воссоздании способностей человека-эксперта к принятию решений.
Сегодня искусственный интеллект используется в широком спектре областей, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка, робототехнику и здравоохранение.
Примеры конкретных приложений в области искусственного интеллекта включают самоуправляемые автомобили, личных помощников, таких как Siri и Alexa, а также системы распознавания изображений и речи.
Перспективы развития карьеры в отрасли искусственного интеллекта
По оценкам, к 2030 году ИИ увеличит мировой ВВП на 15,7 трлн долларов, или на 26%, согласно глобальному исследованию PwC в области искусственного интеллекта. BLS прогнозирует широкий рост занятости на 15% среди компьютерных и ИТ-специалистов в следующем десятилетии, что означает появление сотен тысяч новых рабочих мест в сфере технологий.
Многие из них будут связаны с программированием искусственного интеллекта, наукой о данных, разработкой искусственного интеллекта и смежными областями в области искусственного интеллекта и машинного обучения.
Помимо растущего спроса и будущей стабильности карьеры, карьера в сфере искусственного интеллекта обычно предлагает прибыльную зарплату.
Вот краткий обзор некоторых ведущих специалистов в области искусственного интеллекта:
- Инженер по глубокому обучению
- Разработчик алгоритмов
- Инженер по машинному обучению
- Старший специалист по обработке данных
- Инженер по компьютерному зрению
10 лучших карьерных путей в области искусственного интеллекта
Какие профессии существуют в области искусственного интеллекта? Поскольку искусственный интеллект – такая огромная и разнообразная область, существует множество различных профессий в области искусственного интеллекта, а также рабочих мест, где вы можете использовать навыки искусственного интеллекта.
Самая близкая к “чистому” искусственному интеллекту работа – это инженеры по искусственному интеллекту или машинному обучению.
Как обычно выглядят карьерные пути в области искусственного интеллекта? Обычно вы начинаете со смежной технической должности и прокладываете себе путь к работе в сфере искусственного интеллекта.
Некоторые профессионалы могут начать с должности аналитика данных, а затем перейти на более специализированные должности, такие как специалист по обработке данных или инженер по машинному обучению, в то время как другие могут начать с должности инженера-программиста, а затем перейти к карьере в области искусственного интеллекта.
Ниже мы рассмотрим десять лучших профессий в области искусственного интеллекта, но в этих областях есть много других ролей и подспециализаций. В зависимости от компании или отрасли также могут быть разные должности в сфере искусственного интеллекта для схожих или пересекающихся ролей.
1. Специалист по обработке данных
Data Science – это процесс извлечения идей и знаний из структурированных и неструктурированных данных с использованием статистических, математических и вычислительных методов. Эти данные обычно используются для принятия бизнес-решений.
В контексте карьеры ИИ Data Science включает в себя сбор, очистку и обработку данных для создания алгоритмов и моделей, которые могут быть использованы для обучения систем ИИ.
Специалисты по обработке данных используют комбинацию статистических методов и методов машинного обучения для построения прогностических моделей, выявления закономерностей и анализа данных, а также разработки рекомендаций для принятия бизнес-решений.
2. Аналитик данных в области искусственного интеллекта
Аналитик данных, специализирующийся в области искусственного интеллекта, как правило, использует технологии и приемы искусственного интеллекта для анализа данных и получения информации.
Аналитик данных – более младшая должность по сравнению с data scientist. В отличие от специалистов по обработке данных в области искусственного интеллекта, они обычно не участвуют в создании моделей или алгоритмов искусственного интеллекта.
Роль аналитика данных искусственного интеллекта включает в себя сбор и анализ больших объемов данных из различных источников, таких как социальные сети, отзывы клиентов, данные о продажах и другую соответствующую информацию.
Они также используют инструменты визуализации данных для создания отчетов и информационных панелей, которые помогают лицам, принимающим решения, понимать, о чем говорят данные.
3. Инженер по машинному обучению
Инженер по машинному обучению отвечает за проектирование, разработку и внедрение моделей и алгоритмов машинного обучения.
Можно сказать, что они работают на стыке программной инженерии, Data Science и IT, уделяя особое внимание созданию масштабируемых, эффективных и надежных систем управления.
Часто они работают со специалистами по обработке данных над разработкой и улучшением моделей машинного обучения, а также следят за тем, чтобы модели были масштабируемыми и могли быть развернуты в производственной среде.
4. Инженер по искусственному интеллекту
Инженер по искусственному интеллекту – это профессионал, который проектирует, создает и внедряет системы искусственного интеллекта.
Их основная ответственность заключается в создании интеллектуальных систем, способных выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта, такие как понимание естественного языка, распознавание объектов на изображениях и составление прогнозов на основе данных.
Работа инженера в области искусственного интеллекта обычно включает в себя много работы с алгоритмами и моделями. Они исследуют и разрабатывают новые методы для создания и обучения моделей искусственного интеллекта, оценивают их производительность, поддерживают и оптимизируют их.
5. Ученый-исследователь искусственного интеллекта
Как следует из названия, ученые-исследователи искусственного интеллекта больше занимаются теоретической стороной вещей, чем производством. Ученый-исследователь искусственного интеллекта отвечает за проведение исследований в области искусственного интеллекта, публикацию исследовательских работ и экспериментирование с алгоритмами.
Они работают на переднем крае исследований в области искусственного интеллекта, и их работа часто закладывает основу для будущих разработок в этой области. Их основная ответственность заключается в расширении границ технологий искусственного интеллекта путем разработки и внедрения инновационных решений сложных проблем.
6. Инженер по обработке естественного языка
Обработка естественного языка (или NLP) – это раздел искусственного интеллекта, который фокусируется на взаимодействии компьютеров с человеческим языком.
Инженер по NLP отвечает за разработку и внедрение соответствующих алгоритмов и моделей, таких как системы преобразования текста в речь и системы преобразования речи в текст.
Они работают с большими наборами текстовых и речевых данных, собирая и обрабатывая их для использования в алгоритмах NLP. Они обучают модели NLP на подготовленных данных, используя такие методы, как обучение под наблюдением, обучение без учителя и обучение с подкреплением.
7. Инженер по компьютерному зрению
Разработка компьютерного зрения сосредоточена на том, чтобы дать машинам возможность интерпретировать и понимать визуальные данные из реального мира, такие как изображения и видео.
В этих профессиях инженеры по компьютерному зрению проектируют, создают и внедряют системы, которые могут выполнять такие задачи, как обнаружение и распознавание объектов, распознавание лиц, классификация изображений и видео, а также реконструкция сцен.
Они работают с большими визуальными наборами данных и используют эту информацию для обучения и оптимизации своих моделей.
8. Инженер-робототехник
Инженер-робототехник отвечает за создание роботов и систем автоматизации. Они используют комбинацию навыков механической, электрической и компьютерной инженерии для создания роботов, которые могут выполнять широкий спектр задач, таких как производство, транспорт и здравоохранение.
Часто эти роботизированные системы включают технологии искусственного интеллекта, что делает их потенциальным карьерным путем в области искусственного интеллекта.
Не волнуйтесь — инженеры по робототехнике с искусственным интеллектом не пытаются заставить роботов взять верх! В основном они обучают их таким вещам, как распознавание объектов, планирование траектории, принятие решений и т.д.
9. Инженер-программист
В этой роли вы можете начать с должности инженера-программиста общего профиля, а затем решить специализироваться в области искусственного интеллекта.
Инженеры-программисты, которые занимаются программированием в области искусственного интеллекта, как правило, проектируют и разрабатывают программные системы, которые включают технологии искусственного интеллекта (такие как машинное обучение, обработка естественного языка и компьютерное зрение).
10. Консультант по искусственному интеллекту
Консультант по искусственному интеллекту специализируется на предоставлении консультаций организациям о том, как использовать искусственный интеллект для достижения их целей. Они помогают компаниям определять варианты использования искусственного интеллекта, создавать дорожные карты для внедрения искусственного интеллекта и внедрять решения в области искусственного интеллекта.
Часто у них есть опыт работы в области искусственного интеллекта, науки о данных или консалтинга, и они тесно сотрудничают со специалистами по обработке данных, инженерами и бизнес-лидерами, помогая организациям использовать искусственный интеллект.
Навыки, необходимые для карьеры в области искусственного интеллекта
Хотя карьеры в сфере искусственного интеллекта могут очень сильно различаться, есть несколько навыков, общих для большинства профессий в сфере искусственного интеллекта.
Если вы планируете выбрать одну из этих карьерных стезей в области искусственного интеллекта, вот пять категорий навыков, которые стоит начать оттачивать.
1. Математика и статистика
Хороший опыт работы в математике и статистике необходим для многих ролей в области искусственного интеллекта, включая науку о данных и машинное обучение. Вам следует освежить знания по таким темам, как математический анализ, линейная алгебра, вероятность и статистика.
2. Программирование
Владение такими языками, как Python, R, Java и C ++, необходимо для большинства профессий в области искусственного интеллекта. Вы также должны иметь четкое представление о концепциях информатики, таких как структуры данных, алгоритмы и лучшие практики разработки программного обеспечения.
3. Машинное обучение
Знакомство с концепциями и методами машинного обучения, такими как контролируемое и неконтролируемое обучение, глубокое обучение и обучение с подкреплением, необходимо для многих профессий в области искусственного интеллекта.
4. Data Science
Большинство профессий в области искусственного интеллекта связаны с данными в той или иной форме, поскольку именно так вы обучаете алгоритмы и модели. У вас должен быть хороший фундамент знаний о концепциях и методах data science, таких как очистка данных, визуализация данных и анализ данных.
5. Профессиональные навыки
Если вы знаете, какой конкретный карьерный путь в области искусственного интеллекта вы хотели бы выбрать, убедитесь, что вы готовите себя к конкретным навыкам, необходимым для этой работы в области искусственного интеллекта.
Например, если вы хотите работать в области обработки естественного языка, это поможет приобрести определенные технические навыки, а также понимание лингвистики и синтаксиса языка.
Если вы хотите работать в области разработки искусственного интеллекта в области компьютерного зрения, вам поможет опыт работы с методами и технологиями обработки изображений.
Отличный совет, чтобы выяснить, какие навыки вам нужны для конкретной карьеры в области искусственного интеллекта: просмотрите списки вакансий в интересующих вас областях искусственного интеллекта. Таким образом, вы сможете увидеть, какие навыки и технологии требуются реальным работодателям.
Подходит ли Вам карьера в области искусственного интеллекта?
Поскольку подготовка к карьере в сфере искусственного интеллекта требует очень много времени и тренировок, вам важно быть уверенным, что это правильный шаг для вас.
Карьера в области искусственного интеллекта может подойти вам, если:
- Вы готовы потратить время на продвижение по карьерной лестнице
- Вам нравится решать проблемы
- У вас хорошие аналитические и математические способности
- Вы креативны и любознательны
- Вы не против быть в курсе новых разработок + технологий — области искусственного интеллекта стремительно развиваются каждый день
Лучший способ понять, нравится ли вам работа с искусственным интеллектом как на практике, так и в теории, – это начать набираться опыта.
