۵ شغل موردنیاز در صنعت هوش مصنوعی

 

در این مقاله به بررسی مهارت‌های مورد نیاز، مدارک تحصیلی، فرصت‌های شغلی و صنایعی می‌پردازیم که در آنها نقش یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی در سطح ابتدایی ضروریست.

پیش از این هم در مقاله‌ای دیگر ۵ نکته طلایی برای پیداکردن شغل در زمینه فناوری را بررسی کرده بودیم.

حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی که به سرعت در حال گسترش است، از روش‌های آماری و تجزیه و تحلیل داده‌ها برای آموزش به رایانه‌ها استفاده می‌کند تا یاد بگیرند و بدون برنامه‌ریزی صریح، پیش‌بینی یا قضاوت کنند.

نیاز فزاینده‌ای به کارمندانی با تخصص در سطح ابتدایی در یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی وجود دارد، چرا که مشاغل و صنایع اهمیت آن را درک کرده‌اند. 

در اینجا ۵ فرصت شغلی را در زمینه یادگیری ماشین بررسی می‌کنیم که برای افرادی که به دنبال راه‌اندازی حرفه خود در این زمینه هستند، موقعیت‌های شگفت‌انگیزی را فراهم می‌کند.

مهندس یادگیری ماشینی

• نقش: مهندسان یادگیری ماشینی مدل‌ها و سیستم‌های یادگیری ماشینی را توسعه می‌دهند و به استقرار و نگهداری آنها کمک می‌کنند.
• مهارت‌های مورد نیاز: مهارت‌های برنامه‌نویسی قوی (پایتون، R و غیره)، دانش الگوریتم‌ها و چارچوب‌های یادگیری ماشین، پیش پردازش داده‌ها، ارزیابی مدل و استقرار.
• مدرک تحصیلی: لیسانس یا بالاتر در علوم کامپیوتر، علوم داده‌ها یا رشته‌های مرتبط.
• فرصت‌های شغلی: مهندسان یادگیری ماشینی می‌توانند در صنایعی مانند فناوری، مالی، مراقبت‌های بهداشتی و تجارت الکترونیک فعالیت کنند. فرصت‌های شغلی هم در شرکت‌های تاسیس شده و هم در استارت‌آپ‌ها موجود است.

متخصص داده‌ها

• نقش: متخصصان داده، مجموعه داده‌های پیچیده را تجزیه و تحلیل و تفسیر می‌کنند تا با استفاده از بینش‌هایی که به دست می‌آورند، مدل‌های پیش‌بینی ایجاد کنند.
• مهارت‌های مورد نیاز: تسلط به برنامه‌نویسی (پایتون، R و …)، تجزیه و تحلیل آماری، تجسم داده‌ها، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی و دستکاری داده‌ها.
• مدرک تحصیلی: لیسانس یا بالاتر در علوم داده‌ها، علوم کامپیوتر، آمار یا رشته‌های مرتبط.
• فرصت‌های شغلی: تقاضا برای جذب متخصصان داده در صنایع مختلف از جمله صنایع مالی، مراقبت‌های بهداشتی، بازاریابی و فناوری وجود دارد. از استارت‌آپ‌ها گرفته تا شرکت‌های بزرگ، فعالانه به دنبال استعدادهایی در بخش علم داده‌ها هستند.

محقق هوش مصنوعی

• نقش: محققان هوش مصنوعی بر پیشرفت حوزه هوش مصنوعی از طریق تحقیق و توسعه تمرکز می‌کنند.
• مهارت‌های مورد نیاز: دانش قوی از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی، چارچوب‌های یادگیری عمیق–به عنوان مثال، TensorFlow، PyTorch–مهارت‌های برنامه‌نویسی، تجزیه و تحلیل داده‌ها و توانایی‌های حل مسئله.
• مدرک تحصیلی: فوق لیسانس یا دکترا در علوم کامپیوتر، هوش مصنوعی یا رشته‌های مرتبط.
• فرصت‌های شغلی: محققان هوش مصنوعی می‌توانند در دانشگاه‌ها یا مؤسسات تحقیقاتی کار کنند یا به تیم‌های تحقیقاتی در شرکت‌های فناوری بپیوندند. موقعیت‌های شغلی در هر دو بخش دولتی و خصوصی موجود است.

مشاور یادگیری ماشینی

• نقش: مشاوران یادگیری ماشینی تخصص و راهنمایی را برای کسب و کارها در پیاده‌سازی راه‌حل‌های یادگیری ماشینی ارائه می‌کنند.
• مهارت‌های مورد نیاز: درک کامل مفاهیم یادگیری ماشینی، تجزیه و تحلیل داده‌ها، مدیریت پروژه، مهارت‌های ارتباطی و توانایی ترجمه الزامات تجاری به راه‌حل‌های فنی.
• مدرک تحصیلی: لیسانس یا بالاتر در علوم کامپیوتر، علوم داده‌ها، تجزیه و تحلیل تجاری یا یک رشته مرتبط.
• فرصت‌های شغلی: مشاوران یادگیری ماشینی می‌توانند در شرکت‌های مشاوره، شرکت‌های فناوری و یا به عنوان مشاوران مستقل کار کنند. فرصت‌هایی در صنایع مختلف وجود دارد که به دنبال پذیرش نیرو در بخش یادگیری ماشینی هستند.

مهندس داده‌ها

• نقش: مهندسان داده زیرساخت داده را طراحی و نگهداری می‌کنند و از ذخیره‌سازی کارآمد، پردازش و بازیابی مجموعه داده های بزرگ اطمینان حاصل می‌کنند.
• مهارت‌های مورد نیاز: مهارت در برنامه نویسی (Python، SQL، و غیره)، سیستم‌های پایگاه داده، خطوط لوله داده و پلتفرم‌های ابری–به عنوان مثال AWS، Azure، GCP.
• مدرک تحصیلی: لیسانس یا بالاتر در علوم کامپیوتر، مهندسی نرم‌افزار یا رشته‌های مرتبط.
• فرصت‌های شغلی: تقاضای بالایی برای مهندسان داده در صنایع، به ویژه در فناوری، مالی و مراقبت‌های بهداشتی وجود دارد. هم شرکت‌های تاسیس شده و هم استارت‌آپ‌ها به تخصص مهندسی داده‌ها نیاز دارند تا حجم بالای داده‌ها را مدیریت کنند.

نکته‌ای که باید به آن توجه داشته باشید این است که مهارت‌ها، مدرک‌ها و فرصت‌های شغلی مورد نیاز که در بالا ذکر شد دستورالعمل‌های کلی هستند و می‌توانند بر اساس شرکت‌ها، نقش‌ها و مناطق خاص متفاوت باشند. توصیه می‌شود هنگام پیگیری شغلی در حوزه یادگیری ماشینی، مهارت‌ها و صلاحیت‌های خود را با شرایط شغلی بخصوص بسنجید.