В настоящее время искусственный интеллект задействован в различных отраслях, чтобы сделать их лучше и прибыльнее. Это помогает понять поведение клиентов и автоматизировать задачи, что, в свою очередь, повышает эффективность и снижает затраты. По этой причине все больше и больше организаций ищут людей, специализирующихся в этой области. Количество вакансий в сфере ИИ продолжает расти месяц за месяцем, что указывает на устойчивый спрос на такие таланты, особенно среди крупных компаний, которые могут позволить себе исследователей и специалистов.

В этой статье мы рассмотрим карьерные перспективы и среднюю заработную плату специалиста по ИИ, а также какие возможности трудоустройства существуют в сфере ИИ. Мы представим несколько доступных профессий, а также основные навыки, необходимые для достижения успеха в каждой из них.

Оглавление

  • Что такое перспективы работы ИИ?
  • Каков диапазон заработной платы для работы с искусственным интеллектом?
  • Каковы лучшие рабочие места ИИ?
  • Инженер по машинному обучению/ученый
  • Инженер по глубокому обучению
  • Инженер/ученый по компьютерному зрению
  • НЛП-инженер/ученый
  • Инженер-робототехник/ученый
  • Специалист по данным
  • Специалист по прикладным данным
  • Инженер ИИ
  • Лучшие вакансии в области ИИ: следующие шаги

Что такое перспективы работы ИИ?

С технологическим прогрессом и растущими потребностями в большей автоматизации компании стремятся нанимать все больше и больше квалифицированных специалистов, которые понимают основную логику и этику искусственного интеллекта и внедряют алгоритмы в рабочий процесс организации, чтобы стимулировать рост бизнеса и инновации. при соблюдении лучших практик.

Согласно Отчету об индексе искусственного интеллекта, вакансии ИИ в Соединенных Штатах составляли 0,90% всех сообщений в 2021 году, что свидетельствует об увеличении числа по сравнению с 2020 годом. Более того, в том же отчете говорится, что спрос на навыки ИИ также вырос в другие профессии в США — на 0,33% всех объявлений о вакансиях, разделенных по кластерам, роли ИИ выросли в 1,5 раза больше, чем в 2018 году.

Каков диапазон заработной платы для работы с искусственным интеллектом?

В прошлом году O’Reilly оценила медианную зарплату специалистов по данным и искусственному интеллекту в 146 000 долларов в год (на основе 2778 респондентов в США и 284 в Великобритании), растущих в среднем на 2,25% в год.

В технологических гигантах, таких как Google и Apple, оплата труда может быть еще выше — и это еще до того, как вы примете во внимание льготы и льготы, такие как сверхгибкий график и удаленная работа.

Каковы лучшие рабочие места ИИ?

Есть несколько вакансий, которые вы можете использовать в области ИИ, в зависимости от предметной области, задач и обязанностей. Однако стоит отметить, что каждый карьерный путь может отличаться в зависимости от отрасли и компании, в которую вы подаете заявку.

Для большинства перечисленных здесь профессий в сфере ИИ существуют инженерные и научные направления. Основное отличие состоит в том, что ученые обычно имеют академическое образование и сосредоточены на разработке новых моделей и подходов машинного обучения. Тем временем инженеры применяют эти алгоритмы в реальных приложениях и создают поддерживающую их систему.

Инженер по машинному обучению / Ученый

Инженер по машинному обучению

Инженеры по машинному обучению — это технически подкованные программисты, которые создают системы искусственного интеллекта (среди других приложений машинного обучения), используя огромные наборы данных для создания и разработки алгоритмов, способных обучаться и делать прогнозы.

Как правило, эта роль включает в себя организацию данных, выполнение тестов и экспериментов, а также общую оптимизацию процессов для помощи в разработке эффективных систем машинного обучения. Существует постоянный спрос, и эта позиция редко остается вакантной.

Если вы хотите узнать больше о том, как стать инженером по машинному обучению, ознакомьтесь с руководством 365 Как стать инженером по машинному обучению.

Ученый по машинному обучению

Ученые или исследователи, занимающиеся машинным обучением, разрабатывают общие методы и алгоритмы для решения исследовательских задач в зависимости от отрасли. Обычно им нужно быть в курсе последних научных публикаций и знать, как новые разработки ведут себя в экспериментах. По этой причине они больше сосредотачиваются на изучении алгоритмов, прежде чем внедрять более простой подход.

Современные исследователи машинного обучения часто приходят из академических кругов. Скорее всего, они имеют докторскую степень в области машинного обучения и хорошие математические и исследовательские навыки.

Инженер по глубокому обучению

Инженеры глубокого обучения выполняют задачи по обработке данных, моделированию и развертыванию. К ним относятся:

  • Определение требований, сбор, маркировка, проверка, очистка, дополнение и перемещение данных
  • Обучение моделей глубокого обучения, определение показателей оценки, поиск гиперпараметров и чтение научных статей.
  • Преобразование кода прототипа в рабочий код, настройка облачной среды для развертывания модели или сокращение времени отклика и экономия полосы пропускания.

Эта роль требует знания глубокого обучения в дополнение к стандартному набору навыков инженера машинного обучения. Основное внимание уделяется таким приложениям, как распознавание речи, обработка естественного языка и компьютерное зрение. Кроме того, вам необходимо иметь опыт в определенных областях, таких как архитектура нейронных сетей или полносвязные сети, CNN и RNN для визуальных или речевых задач.

Инженер по компьютерному зрению / Ученый

Инженер по компьютерному зрению

Инженеры по компьютерному зрению применяют алгоритмы компьютерного зрения и тесно сотрудничают с объектно-ориентированным программным обеспечением для обработки и анализа больших массивов данных. Это, в свою очередь, поддерживает автоматизацию прогностического принятия решений с помощью визуальных средствдля решения реальных проблем. Большинство рабочих мест инженера по компьютерному зрению будут сосредоточены на разработке приложений, улучшении систем компьютерного зрения и написании алгоритмов.

Вот несколько общих задач, которые вы будете регулярно выполнять на работе:

  • Создание, тестирование, отладка, развертывание и обслуживание алгоритмов и оборудования компьютерного зрения для различных сред.
  • Разрабатывать алгоритмы автоматизированного зрения, особенно для робототехники и автономных аппаратных систем.
  • Собирайте и оптимизируйте аналитику алгоритмов компьютерного зрения, чтобы повысить их производительность.
  • Изучайте реальные проблемы и предлагайте решения
  • Создание технической документации для систем компьютерного зрения для конечных пользователей
  • Управляйте крупными и мелкими проектами компьютерного зрения, определяйте требования к проектам, готовьте бюджеты и управляйте группами технических разработчиков.

Это сложная работа, которая сочетает в себе высокий уровень знаний, прежде всего, в области математики и информатики. Если вы заинтересованы в том, чтобы стать инженером по компьютерному зрению, вам необходимо хорошо знать исчисление и линейную алгебру, а также библиотеки машинного обучения и языки программирования, такие как C++, Python и Java.

Специалист по компьютерному зрению

Ученые в области компьютерного зрения, с другой стороны, сосредоточены на разработке новых алгоритмов для исследовательских задач или оптимизации существующих методов для новых задач и областей исследований. Их основные обязанности заключаются в следующем:

  • Исследуйте, разрабатывайте, внедряйте и оценивайте новые алгоритмы компьютерного зрения
  • Работайте с крупномасштабными наборами данных, создавая масштабируемые, надежные и точные системы компьютерного зрения в различных областях применения.
  • Активно распространять результаты исследований на ведущих конференциях и в журналах.

Чтобы стать специалистом в области компьютерного зрения, вам нужна степень магистра или доктора наук в области компьютерного зрения или машинного обучения, а также глубокие теоретические и практические знания в области глубокого обучения и программирования на Python или C++. Конечно, предварительная публикация вашей работы в журналах по компьютерным наукам также поможет вам легче получить работу в области искусственного интеллекта.

НЛП-инженер/ученый

НЛП-инженер

Инженеры НЛП отвечают за разработку и обслуживание систем обработки естественного языка для анализа человеческого языка и извлечения смысла, определения намерений или выполнения других задач. На этой должности вы также можете тесно сотрудничать с программистами и разработчиками программного обеспечения для создания систем искусственного интеллекта, которые непосредственно имитируют поведение человека.

Инженеры НЛП имеют широкий круг обязанностей, которые могут включать:

  • Проектирование систем НЛП в производственной среде
  • Определение подходящих наборов данных для изучения языка
  • Использование эффективных текстовых представлений для преобразования данных естественного языка в полезные функции
  • Разработка систем NLP в соответствии с требованиями
  • Обучение разработанной модели и проведение оценочных экспериментов
  • Внедрение правильных алгоритмов и инструментов
  • Выполнение статистического анализа для уточнения моделей
  • Быть в курсе новостей из области машинного обучения
  • Поддержка библиотек и фреймворков НЛП
  • Мониторинг производительности существующих приложений и выявление потенциальных проблем

Как инженер NLP, вы должны хорошо разбираться в представлении текста, методах семантического извлечения, структурах данных и моделировании. Вы также должны уметь эффективно проектировать архитектуру программного обеспечения. И вот совет от нас: способность писать надежный и тестируемый код значительно повысит ваше резюме ИИ.

НЛП-ученый

Ученые НЛП работают над разработкой новых алгоритмов и методов НЛП для решения различных задач, таких как извлечение информации, обобщение текста, генерация естественного языка, автоматические ответы на вопросы и другие, в зависимости от исследовательской группы или промышленной области, в которой вы работаете. in. Кроме того, они будут работать с существующей соответствующей литературой, чтобы согласовать, сравнить и сопоставить современные методы и алгоритмы.

Вот основы, которые вам понадобятся, если вы хотите стать ученым НЛП:

  • Кандидат компьютерных наук или в смежной области
  • Практический опыт разработки решений НЛП, подтвержденный научными публикациями и/или успешной разработкой продукта.
  • Сильный опыт прототипирования программного обеспечения в исследовательской среде с ощутимым опытом программирования на Python

Инженер-робототехник / Ученый

Инженер-робототехник

Инженеры-робототехники занимаются созданием, сборкой и обслуживанием робототехнических технологий. Они помогают людям выполнять свою работу быстрее, эффективнее и безопаснее. Обладая экспертными знаниями в области механики, электроники и информатики, они создают машины, которые помогают людям в различных отраслях.

Совпадение между ИИ и робототехникой заключается в обучении машины выполнению конкретных задач, что требует внедрения и развертывания алгоритмов машинного обучения и компьютерного зрения. После того, как он был обучен, он должен быть в состоянии выполнять задачи самостоятельно, используя обучение с подкреплением и глубокое обучение с подкреплением.

Некоторые обязанности инженера-робототехника включают исследование областей робототехники, таких как интерфейсы ИИ, а также параметров роботизированного применения. Вы также изучите необходимые компоненты для правильного функционирования робота, такие как микропроцессоры. По сути, все это приведет к созданию роботизированных систем, работающих автономно. Вы будете собирать, тестировать и оценивать эффективность своей конструкции на протяжении всего жизненного цикла, а также при необходимости устранять неполадки в прототипах.

Вам необходимо развить свои навыки в трех разных областях, прежде чем подавать заявку на роль инженера-робототехника:

  • Высшая математика: алгебра и исчисление
  • Понимание науки и робототехники, включая геометрию и физику
  • ИИ и компьютерное программирование

Все это поможет вам лучше понять абстрактные концепции робототехники и то, какую роль в них должен играть ИИ.

Ученый-робототехник

Должности ученых-робототехников могут сильно различаться, однако каждая должность связана с обширными исследованиями ИИ. Цель состоит в том, чтобы помочь роботам понять и автономно выполнять возложенные на них задачи. Для этого исследовательская группа разрабатывает новые методы принятия решений для решения сложных задач автоматизации.

Как ученый-робототехник вы сосредоточитесь на разработке вычислительных методов и алгоритмов для обучения с подкреплением, планирования в условиях неопределенности и принятия решений в многоагентных системах.

Итак, каковы требования? Что ж, исследователи в этой области обычно имеют степень магистра или эквивалентную степень в таких дисциплинах, как робототехника, информатика, машинное обучение, искусственный интеллект, техника управления, мехатроника и прикладная математика. Кроме того, у вас должен быть большой опыт в машинном обучении, а также хорошие навыки программирования и математики.

Специалист по данным

Да, даже специалисты по данным используют ИИ! По сути, это профессионалы, специализирующиеся на сборе, обработке, анализе и интерпретации данных. Они используют свои навыки, чтобы помочь организациям принимать более обоснованные решения, улучшать свою деятельность и продвигать культуру, ориентированную на данные.

Нет точных определений должностей или описаний ролей, поскольку это зависит от компании, однако есть некоторые общие задачи, в которые, вероятно, будут вовлечены специалисты по данным:

  • Сбор данных —получение всей необходимой информации, распределенной по нескольким базам данных, для выполнения конкретной аналитической задачи.
  • Преобразование данных — обработка данных и измерение их качества, чтобы решить, какие предположения можно сделать.
  • Моделирование данных — построение подходящей модели на основе поставленной задачи и характера собранных данных.
  • Отчеты о данных —обмен значимыми сведениями или развертывание модели для производства, в зависимости от поставленной задачи.

Это всего лишь общие задачи, однако типичный день может различаться в разных бизнес-организациях.

Специалисты по данным обычно имеют большой опыт в математике, статистике и компьютерных науках. Они используют эти знания для анализа больших наборов данных и поиска тенденций или закономерностей. Кроме того, они могут разрабатывать новые способы сбора и хранения данных.

Специалист по прикладным данным

Исследователи прикладных данных проводят научные исследования с упором на использование результатов для решения реальных проблем. Они разрабатывают вопросы, а затем проводят исследования, которые приводят к практическим решениям.

Эти ученые работают в различных отраслях и используют свои навыки для разработки функциональных приложений в таких важнейших областях, как медицинские исследования и инженерия. Чаще вы обнаружите, что они работают в коммерческих организациях, чтобы найти решения, улучшающие бизнес-операции.

Инженер ИИ

Инженеры по искусственному интеллекту разрабатывают интеллектуальные приложения и системы для повышения производительности и эффективности бизнес-процессов. Таким образом, они помогают компании принимать более обоснованные решения, снижать затраты и увеличивать выручку и прибыль. Проще говоря, они используют разработку программного обеспечения и науку о данных для оптимизации бизнеса с помощью автоматизации.

Ознакомьтесь с курсом 365 Приложения ИИ для успеха в бизнесе, чтобы лучше понять, как ИИ помогает компаниям расти.

Некоторые из обязанностей инженера ИИ включают в себя:

  • Координация с бизнес-лидерами и командами разработчиков программного обеспечения для определения того, какие бизнес-процессы можно улучшить за счет использования ИИ.
  • Развитие процесса и инфраструктуры ИИ
  • Использование методов машинного обучения для распознавания изображений
  • Применение методов обработки естественного языка к текстовой и голосовой расшифровке для извлечения информации и аналитики
  • Создание и поддержка чат-ботов, которые взаимодействуют с клиентами
  • Разработка решений на основе ИИ, которые имитируют поведение человека для автоматизации повторяющихся задач.
  • Построение, обучение и совершенствование моделей машинного обучения
  • Упрощение процесса машинного обучения, чтобы другие бизнес-приложения могли взаимодействовать с ними с помощью API.
  • Создание рекомендательных систем для торговых сайтов, потоковых сервисов и т. д.
  • Разработка пайплайнов, которые структурируют данные для процессов ИИ

Если вы заинтересованы в том, чтобы стать инженером по искусственному интеллекту, у вас должны быть сильные навыки программирования, математическое образование (особенно в области линейной алгебры, вероятности и статистики), работа с технологиями больших данных и практический опыт создания машин. и алгоритмы глубокого обучения.

Лучшие вакансии в области ИИ: следующие шаги

Искусственный интеллект играет очень важную роль в формировании будущего бизнеса и общества. Ожидается, что его влияние на различные отрасли в ближайшие годы будет только возрастать по мере того, как будет доступно больше данных и вычислительных ресурсов.

Если вы хотите продвинуться в своей карьере в области ИИ, начните с создания всестороннего набора навыков. Как мы видели, для большинства рабочих мест потребуется больше, чем просто понимание ИИ, поэтому рекомендуется освоить основы науки о данных, такие как статистика и линейная алгебра, прежде чем переходить к более специализированным темам машинного обучения. В линейку 365 входят курсы по самым популярным на сегодняшний день алгоритмам машинного обучения, которые шаг за шагом проведут вас через интуицию, стоящую за каждой моделью, и предоставят множество возможностей для применения ваших навыков на практике. Для начала вы можете изучить линейные регрессии и основы прогнозного моделирования с помощью нашего курса Машинное обучение в Python.

Первоначально опубликовано на https://365datascience.com 18 августа 2022 г.