Если вы рассматриваете новый карьерный путь в сфере технологий, карьера в области искусственного интеллекта может оказаться исключительно выгодным делом. О том, какую специальность здесь выбрать, рассказывает портал eWeek.

Карьера в области ИИ предполагает поддержку практики использования алгоритмов ИИ для имитации человеческого интеллекта, что, несомненно, является растущим направлением. ИИ продолжает выходить на первые роли в технологической отрасли. В связи с ростом ИИ многие организации спешат нанять квалифицированных — или даже полуквалифицированных — специалистов, поэтому карьера в этой области открывает огромные возможности для роста.

Конечно, ИИ очень сложен, и его сложность требует профессиональных знаний для построения успешной карьеры. Тем не менее, для специалистов в области технологий это невероятная возможность оказаться первопроходцами на многих развивающихся карьерных направлениях в области ИИ. Специалисты в области ИИ, как правило, имеют высококонкурентную заработную плату.

Ниже обсуждаются потенциальные перспективы карьеры в области ИИ, а также 10 возможных карьерных путей. Также затронут вопрос о том, как можно начать карьеру в этой области.

Ведущие должности

Приведенные ниже карьерные позиции в области ИИ варьируются от консультанта до программиста и ученого-исследователя, но следует понимать, что многие из этих позиций могут пересекаться друг с другом. Это связано с тем, фактические обязанности специалистов по ИИ меняются по мере быстрого роста самого сектора ИИ.

Консультант по ИИ. Консультант по ИИ в настоящее время является одной из самых востребованных специальностей, когда речь идет о работе/карьере в области ИИ.

Консультанты по ИИ отвечают за поддержку при внедрении ИИ в коммерческих и некоммерческих организациях. В их обязанности входит очень многое: от управления проектами внедрения до обеспечения соответствия ИИ-решений потребностям организации.

В связи с такими разнообразными обязанностями консультанты по ИИ должны понимать ИИ во всей его полноте. Они должны разбираться в таких сложных темах, как машинное обучение и глубокое обучение, а также в том, как строить и использовать алгоритмы.

Специалист по запросам к ИИ. Эти специалисты, также известные как инженеры по запросам (prompt engineers), занимаются разработкой подсказок для инструментов генеративного ИИ.

Подсказки направляют эти инструменты ИИ и помогают им выдавать конкретные результаты. Специалисты по подсказкам должны понимать, как работают эти инструменты и как лучше с ними общаться. Из-за широкого использования этих инструментов такие специалисты могут работать в самых разных отраслях, от рекламы до производства.

Программист искусственного интеллекта. Карьера ИИ-программиста требует опыта в использовании алгоритмов для кодирования сервисов, приложений и ПО на основе ИИ. Эти специалисты также отвечают за обучение машин человекоподобному вводу и за устранение неполадок в инструментах на базе ИИ.

ИИ-программисты должны хорошо знать такие языки программирования, как Python и Java. Они также должны понимать основы разработки ПО и знать все тонкости концепций ИИ.

Разработчик искусственного интеллекта. Несмотря на сходство с программистами, разработчики ИИ занимаются разработкой и проектированием сервисов, приложений и ПО на основе ИИ, которые используют организации. Например, они следят за тем, чтобы пользовательский интерфейс инструмента, основанного на ИИ, был прост в использовании.

ИИ-разработчики также тестируют программные приложения, чтобы убедиться, что они выдают желаемые результаты. В некоторых случаях программисты и разработчики ИИ работают бок о бок друг с другом.

ИИ-разработчики должны обладать хорошими навыками решения проблем и творческими способностями, а также разбираться в инженерии данных и аналитике. Эта карьера в области ИИ, как правило, является весьма высокодоходной.

Специалист в области науки о данных. Основной обязанностью такого специалиста является решение сложных проблем с использованием данных. Специалисты по анализу данных выполняют широкий круг функций, включая построение моделей с использованием языков программирования, поиск закономерностей в массивах данных, донесение инсайтов до заинтересованных сторон и консультирование организаций по вопросам оптимального использования данных.

Наука о данных играет ключевую роль в ИИ. Специалисты в этой области работают над созданием алгоритмов, необходимых для выявления закономерностей. Затем эти закономерности могут быть использованы для обучения моделей ИИ.

Ученый-исследователь. ИИ продолжает развиваться, и организациям необходимо искать инновационные способы его использования. Карьера ученых-исследователей ИИ предполагает проведение исследований в области использования ИИ для выявления новых возможностей. Они также создают алгоритмы и проводят эксперименты для проверки новых методов ИИ.

Ученые-исследователи должны быть любознательными и творческими. Они также должны хорошо разбираться в таких сложных предметах, как статистика, аналитика данных, машинное обучение и обработка естественного языка.

Инженер машинного обучения. Специалист этого профиля играет важную роль в разработке программного обеспечения ИИ. МО-инженеры занимаются разработкой моделей и алгоритмов, которые обеспечивают работу ИИ.

Процесс разработки этих моделей требует от инженера умения организации данных, тестирования моделей и программирования моделей с использованием таких языков, как Python, и выполнения других обязанностей.

Инженер по глубокому обучению. Глубокое обучение — это ветвь машинного обучения. Однако ГО выходит за рамки МО, поскольку позволяет моделям ИИ самим учиться и принимать собственные решения. Другими словами, оно позволяет машинам учиться и действовать так же, как это делает человеческий мозг.

Инженеры по глубокому обучению используют этот процесс для создания высокоинтеллектуальных моделей ИИ, чаще всего для целей предиктивной аналитики. Они должны быть экспертами в области МО, нейронных сетей, науки о данных и программирования.

NLP-инженер. NLP расшифровывается как обработка естественного языка, что означает способность компьютера понимать человеческий язык. NLP является одним из источников силы популярных ИИ-инструментов, таких как ИИ-чатботы.

Карьера NLP-инженера требует глубокого опыта программирования моделей и систем ИИ, способных понимать человеческий язык. Это означает, что, помимо того, что они должны разбираться в программировании и ИИ, они также должны быть экспертами в области языка и лингвистики.

Инженер-робототехник. В задачи инженеров-робототехников входит использование машин и алгоритмов для создания роботов. Они также отвечают за тестирование и обслуживание роботизированных машин в самых разных отраслях, от производства до розничной торговли.

Навыки, необходимые для работы инженером-робототехником, представляют собой уникальную смесь. Они должны не только разбираться в ИИ, программировании и математике, но и обладать знаниями в области механики.

Как начать карьеру в области ИИ

Если карьера в области искусственного интеллекта кажется вам подходящей, для начала необходимо сделать несколько шагов, включая выбор карьерного пути, получение соответствующего образования и составление портфолио, чтобы продемонстрировать свой опыт потенциальным работодателям.

Выбор карьерного пути в области ИИ. Это первый шаг. Он должен основываться на таких факторах, как ваши будущие карьерные цели, текущий набор навыков и интересы.

Например, хотя все аспекты ИИ требуют использования математики, некоторые профессии в этой сфере являются более математически насыщенными, чем другие. Если вы любите цифры, то карьера специалиста в области науки о данных или программиста может стать для вас хорошим выбором.

Однако если вам просто нравится быть на острие технологий, вы можете выбрать робототехнику. Поскольку ИИ — это широкое поле деятельности, обязательно проведите исследование постоянно меняющегося рынка вакансий в области ИИ.

Получение соответствующего образования и подготовки. Это следующий шаг. Образование может быть разным, в зависимости от того, что вы выберете.

Например, если вы хотите начать карьеру ИИ-программиста, вам потребуется знание таких языков программирования, как Python, а также таких специфических для ИИ понятий, как МО. С другой стороны, консультант по ИИ должен разбираться в науке о данных и понимать все тонкости ИИ.

Существуют различные методы необходимой подготовки. Например, вы можете пройти различные курсы, связанные с ИИ, в Интернете или выбрать традиционную программу обучения в колледже или вузе. Часто организации также предлагают программы стажировки, где студенты могут изучать ИИ в реальных условиях.

Создание своего портфолио по ИИ. Создание портфолио обеспечит вам доказательство ваших навыков в области ИИ. Чтобы его создать, выполните проекты по ИИ, которые относятся к выбранному вами карьерному пути. Это могут быть, например, построение модели или алгоритма МО или разработка чатбота.

Перспективы рынка

Индустрия ИИ находится в самом разгаре. Согласно последним данным, в 2021 г. объем этого рынка составил 95,6 млрд. долл. Однако, по прогнозам, к 2030 г. объем рынка достигнет 1,8 трлн. долл. и будет расти с потрясающим темпом в 32,9%.

Этот рост заставит организации, занимающиеся разработкой и применением ИИ, искать дополнительные ресурсы. Как ожидается, число рабочих мест в сфере компьютерных и информационных технологий будет расти быстрее, чем рабочих мест всех других профессий.

Вакансии варьируются от специфических для ИИ до специфических для данных и МО. Из-за природы ИИ и его сложности в этой области существует практически бесконечное множество карьерных путей.

По мере развития индустрии ИИ будут расти и возможности для успешной карьеры специалиста по ИИ. Хотя применение ИИ предполагает выполнение технической работы машинами, люди по-прежнему должны быть вдохновителями этого процесса. Если вы подумываете о начале и смене карьеры в сфере технологий, область ИИ может стать для вас исключительно удачным выбором.