10 лучших профессий в области искусственного интеллекта и нужных навыков искусственного интеллекта [2024]

Технология искусственного интеллекта быстро развивается и становится все более интегрированной в повседневную жизнь. От роботов, подающих блюда в ресторанах, до автономных транспортных средств, передвигающихся по городским улицам, влияние искусственного интеллекта очевидно в различных повседневных сценариях. По сути, искусственный интеллект предполагает разработку интеллектуального программного обеспечения и систем, основанных на когнитивных процессах человека, таких как мышление, обучение, принятие решений и решение проблем. Эта технология позволяет машинам выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта, извлекая уроки из опыта.

Термин “Искусственный интеллект” охватывает различные технологии, включая общий искусственный интеллект, машинное обучение, экспертные системы, интеллектуальный анализ данных и многое другое. Навыки искусственного интеллекта высоко востребованы в различных секторах, таких как игры, робототехника, программное обеспечение для распознавания лиц, военные приложения, распознавание речи и зрения, экспертные системы и поисковые системы.

Термин “Искусственный интеллект” охватывает различные технологии, включая общий искусственный интеллект, машинное обучение, экспертные системы, интеллектуальный анализ данных и многое другое. Навыки искусственного интеллекта высоко востребованы в различных секторах, таких как игры, робототехника, программное обеспечение для распознавания лиц, военные приложения, распознавание речи и зрения, экспертные системы и поисковые системы.

Лучшие вакансии в области искусственного интеллекта в 2024 году

1. Инженер по искусственному интеллекту / ML

Инженеры по искусственному интеллекту / ML сосредоточены на проектировании, создании и обслуживании систем искусственного интеллекта, которые автоматически обучаются и совершенствуются на основе опыта. Они используют платформы машинного обучения, такие как TensorFlow и PyTorch, для разработки прогностических моделей с различными приложениями, от рекомендательных систем до автономных транспортных средств.

Квалификация

Требуется ученая степень в области компьютерных наук, статистики или смежной области. Необходимы сильные навыки программирования на Python, R или Java и понимание алгоритмов ML.

Зарплата

Средняя зарплата инженера по искусственному интеллекту / ML в США составляет примерно 114 000 долларов в год.

2. Специалист по обработке данных

Специалисты по обработке данных анализируют огромные объемы необработанной информации, чтобы найти закономерности, которые оптимизируют процессы компании. Они используют статистические инструменты и алгоритмы для получения информации, которая определяет стратегические бизнес-решения.

Квалификация

Для этого требуется ученая степень в области науки о данных, статистики, информатики или смежной области. Владение SQL, Python, R и специализированными инструментами анализа данных, такими как Tableau или SAS.

Зарплата

По данным Payscale, средняя зарплата специалиста по обработке данных в США составляет около 96 000 долларов в год.

3. Ученый-исследователь искусственного интеллекта

Ученые-исследователи искусственного интеллекта разрабатывают новые подходы к технологиям искусственного интеллекта. Их работа может включать создание инновационных методов машинного обучения или систем когнитивных вычислений.

Квалификация

Часто требуется степень доктора философии в смежной дисциплине, такой как информатика, когнитивистика или нейронные сети. Необходимы обширные знания во многих областях искусственного интеллекта, включая машинное обучение, глубокое обучение и вычислительную статистику.

Зарплата

Средняя зарплата может варьироваться в широких пределах, но часто превышает 120 000 долларов в год, в зависимости от конкретной области исследований и уровня квалификации.

4. Специалист по этике искусственного интеллекта

Сотрудники по этике искусственного интеллекта следят за тем, чтобы технологии искусственного интеллекта разрабатывались и использовались этичным образом и соответствовали существующим законам и нормативным актам. Они работают над руководящими принципами, которые помогают формировать этичную разработку приложений искусственного интеллекта.

Квалификация

Для этой должности требуются знания в области этики / права и дополнительная подготовка в области искусственного интеллекта или технологий. Важно знание текущих технологий искусственного интеллекта и нормативно-правовой базы.

Зарплата

Заработная плата существенно варьируется в зависимости от отрасли и конкретной роли, но составляет от 95 000 до 140 000 долларов в год.

5. Инженер-робототехник

Инженеры-робототехники проектируют и создают машины, способные выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта. Эти задачи включают сборку изделий, обращение с опасными материалами или использование точности в хирургических условиях.

Квалификация

Обычно требуется степень в области робототехники, машиностроения или электротехники. Навыки программирования и системной инженерии, а также знакомство с оборудованием для робототехники имеют решающее значение.

Зарплата

По данным ZipRecruiter, средняя годовая зарплата инженера-робототехника в США составляет около 99 000 долларов.

6. Инженер по обработке естественного языка (NLP)

Инженеры по НЛП разрабатывают алгоритмы, которые позволяют компьютерам ценно понимать и обрабатывать человеческие языки, позволяя использовать такие приложения, как чат-боты и службы перевода.

Квалификация

Для этого требуются сильные навыки программирования и хорошее понимание лингвистики. Обычно требуется степень в области компьютерных наук или компьютерной лингвистики.

Зарплата

По данным Glassdoor, средняя зарплата инженера по НЛП в США составляет около 112 000 долларов в год.

7. Менеджер по продуктам искусственного интеллекта

Менеджеры по продуктам искусственного интеллекта контролируют разработку продуктов искусственного интеллекта от концепции до запуска. Они должны понимать рынок, нормативные требования и технические проблемы продуктов искусственного интеллекта.

Квалификация

Требуется опыт управления продуктами, а также глубокое понимание технологий искусственного интеллекта. Техническое образование является весьма желательным.

Зарплата

Обычно менеджеры по продуктам искусственного интеллекта зарабатывают около 113 000 долларов в год, но эта сумма может варьироваться в зависимости от отрасли и размера компании.

8. Инженер по компьютерному зрению

Инженеры по компьютерному зрению разрабатывают системы искусственного интеллекта, которые могут интерпретировать и понимать визуальную информацию из окружающего мира. Эти системы используются во всем, от систем видеонаблюдения до автономных транспортных средств.

Квалификация

Для этой должности обычно требуется ученая степень в области компьютерных наук или смежной области, а также специальные знания алгоритмов распознавания изображений.

Зарплата

По данным Glassdoor, средняя зарплата инженера по компьютерному зрению в США составляет примерно 114 000 долларов в год.

9. Инженер по безопасности искусственного интеллекта

Эти инженеры обеспечивают безопасную и предсказуемую работу систем искусственного интеллекта. Это особенно важно в таких секторах, как автомобилестроение или здравоохранение, где безопасность является серьезной проблемой.

Квалификация

Требуется хороший опыт работы в области разработки программного обеспечения, этики, комплаенса и специальной подготовки в области искусственного интеллекта.

Зарплата

Заработная плата может варьироваться от 90 000 до 135 000 долларов в год, в зависимости от отрасли и конкретных обязанностей.

10. Главный специалист по искусственному интеллекту

Главный специалист по ИИ отвечает за интеграцию стратегий искусственного интеллекта в масштабах компании. Эта руководящая роль включает в себя лидерство, стратегическое планирование и глубокое понимание того, как ИИ может принести пользу компании.

Квалификация

Эта должность, как правило, требует большого опыта работы на руководящих должностях в области технологий и проверенного опыта управления инициативами в области искусственного интеллекта.

Зарплата

Зарплата на руководящих должностях высшего звена обычно высока и составляет от 150 000 до более чем 300 000 долларов в год, в зависимости от размера компании и сектора.

Лучшие навыки искусственного интеллекта, которые вам понадобятся в 2024 году

Машинное обучение и глубокое обучение

• Обзор: Машинное обучение предполагает обучение компьютеров извлекать уроки из данных, повышая их точность с течением времени без явного программирования для каждой задачи. Глубокое обучение, подмножество машинного обучения, использует многоуровневые нейронные сети для анализа различных факторов данных.
• Приложения: Эти навыки имеют решающее значение для задач прогнозного моделирования, распознавания речи и обработки изображений.
• Путь обучения: обычно для этого требуется владение языками программирования, такими как Python или R, и знакомство с библиотеками и фреймворками, такими как TensorFlow, Keras или PyTorch.

Обработка естественного языка (NLP)

• Обзор: НЛП – это технология, используемая, чтобы помочь компьютерам понимать, интерпретировать человеческий язык и манипулировать им. Она сочетает компьютерную лингвистику – моделирование человеческого языка на основе правил со статистическими моделями, машинным обучением и моделями глубокого обучения.
• Приложения: НЛП использует чат-ботов, приложения для перевода и анализ настроений в социальных сетях.
• Путь обучения: Этот путь включает в себя понимание лингвистики и компьютерных алгоритмов и использование библиотек, таких как NLTK и spaCy для Python.

Компьютерное зрение

• Обзор: Компьютерное зрение позволяет компьютерам и системам извлекать важную информацию из цифровых изображений, видео и других визуальных источников, позволяя им выполнять действия или давать рекомендации на основе собранной информации.
• Области применения: Используется в автономных транспортных средствах, системах распознавания лиц и здравоохранении для диагностической визуализации.
• Путь обучения: Требует знания методов обработки изображений и знакомства с такими библиотеками, как OpenCV и TensorFlow.

Обучение с подкреплением

• Обзор: Этот аспект машинного обучения фокусируется на программировании программных агентов для принятия решений, максимизирующих совокупное вознаграждение в любой данной среде.
• Приложения: обычно используются в робототехнике, играх и навигации.
• Путь обучения: обучение включает в себя понимание алгоритмов процесса принятия решений и использование библиотек, таких как OpenAI Gym, для моделирования окружающей среды.

Этика искусственного интеллекта и снижение предвзятости

• Обзор: Поскольку системы искусственного интеллекта извлекают уроки из данных, которые могут иметь врожденные искажения, профессионалы должны обладать навыками распознавания и устранения этих искажений. Это гарантирует, что приложения для искусственного интеллекта разрабатываются и внедряются честно, подотчетно и прозрачно.
• Приложения: Они важны при любом внедрении искусственного интеллекта, особенно при приеме на работу, правоприменении и одобрении кредитов.
• Путь обучения: включает курсы и сертификаты по этике искусственного интеллекта, аудиту данных и использованию инструментов, предназначенных для обнаружения и исправления искажений в наборах данных.

Робототехника

• Обзор: Робототехника предполагает создание и применение роботов, выполняющих задачи автоматизации. Искусственный интеллект все чаще интегрируется в робототехнику для повышения автономности и гибкости роботов.
• Области применения: производство, хирургические роботы и беспилотные летательные аппараты.
• Путь обучения: Для этого требуется знание принципов механики и электротехники, программирования, а иногда и конкретных платформ робототехники, таких как ROS (операционная система робота).

Облачные сервисы искусственного интеллекта

• Обзор: Многие компании сейчас предлагают функции искусственного интеллекта в качестве услуги. Это позволяет разработчикам внедрять возможности искусственного интеллекта в приложения, не создавая модели с нуля.
• Приложения: AWS Machine Learning, AI-сервисы Azure и Google AI предоставляют инструменты для распознавания речи, языкового анализа и других функций искусственного интеллекта.
• Путь обучения: включает в себя изучение конкретных инструментов искусственного интеллекта облачных платформ и способов их интеграции с существующими приложениями.

Наука о данных и аналитика больших данных

• Обзор: Наука о данных – это извлечение знаний из данных, которое включает в себя сочетание различных инструментов, алгоритмов и принципов машинного обучения. Большие данные относятся к большому объему данных, с которыми обычно имеют дело предприятия.
• Приложения: Используются в разных секторах для принятия бизнес-решений, прогнозной аналитики и анализа поведения пользователей.
• Путь обучения: Этот путь требует сильных статистических навыков, владения программированием (особенно Python или R), а также знания инструментов манипулирования данными и визуализации, таких как SQL, Pandas или Hadoop.

Обработка сигналов

Путь обучения: требует понимания математических методов и алгоритмов обработки цифровых сигналов.

Обзор: Обработка сигналов включает в себя анализ, модификацию и синтез сигналов, таких как звук, изображения и научные измерения.

Приложения: полезны при разработке технологий для коммуникационных, аудио-, видео- и IoT-устройств.