Если набор в НАСА для офицера планетарной защиты чему-то нас и учит, так это тому, что интересные названия должностей - это знамение времени. Мы только начинаем ощущать влияние автоматизации и искусственного интеллекта на рабочем месте, и мы можем ожидать, что это влияние будет расти по мере развития ИИ. Вместо того, чтобы искать работу, как многие подозревали, она превращается в создателя рабочих мест.
Согласно исследованию Paysa, компании, занимающейся карьерными и кадровыми данными, рост автоматизации и искусственного интеллекта только в этом году создаст 10 000 рабочих мест. В США работодатели потратят более 650 миллионов долларов на годовую зарплату для выполнения этих важных ролей. Как вы можете догадаться, главными спонсорами будут известные лидеры в области технологий, во главе с Amazon, за которыми следуют Google и Microsoft.
Многие из сегодняшних должностей не существовали два года, а в некоторых случаях и шесть месяцев назад. Десять лет назад роли разработчика мобильных приложений не существовало. Теперь это часть многообещающей карьеры со средней годовой зарплатой выше 80 000 долларов. Только за последнее десятилетие специалист по данным пополнил ряды наиболее востребованных должностей. IBM прогнозирует, что к 2020 году количество вакансий для профессионалов в области данных вырастет с 364 000 до более 2,7 миллиона.
По мере того, как все больше компаний внедряют ИИ для улучшения продуктов, услуг и повышения прибыльности, вот несколько должностей, которые мы начинаем видеть в отрасли:
Тренер ИИ
Обработка естественного языка (NLP) - важное требование для многих систем искусственного интеллекта. Это та же технология, на которой работают Apple Siri, Amazon Alexa и Facebook M. Но язык может быть проблематичным, когда вы пытаетесь использовать машины, чтобы понять его. Например, если вы говорите, что хотите встретиться в 2 часа дня, важно понимать, что вы имеете в виду 14:00. а не в 2 часа ночи. Механизму НЛП необходимо изучить разницу, а для этого требуются большие объемы категоризированных данных. Для создания этих наборов обучающих данных требуется человеческий опыт.
Когда приложение или система, использующая НЛП, неверно интерпретирует сообщение, инструкторы по ИИ отслеживают и вносят коррективы, по сути обучая систему думать как человек. Отзывы людей собираются в массивный набор обучающих наборов данных для повышения производительности приложений и систем, чтобы предотвратить повторение той же ошибки.
Инженер по машинному обучению
Спрос на навыки машинного обучения уже превысил предложение, согласно поисковой системе Indeed. Инженеры по машинному обучению находятся на стыке науки о данных и информатики. Amazon стремится внедрить машинное обучение во все свои продукты и является одним из крупнейших рекрутеров на эту должность. Чтобы стать инженером по машинному обучению AWS, требуется широкий спектр технологических навыков. Связанные должностные инструкции часто требуют, чтобы кандидаты владели несколькими языками программирования, типами нейронных сетей (ИИ) и библиотеками глубокого обучения.
Дизайнер взаимодействия с искусственным интеллектом
Роль дизайнера взаимодействия очень похожа на роль дизайнера взаимодействия с пользователем (UX), но она предназначена специально для приложений искусственного интеллекта. Дизайнеры взаимодействия с искусственным интеллектом делают своих автономных личных помощников более человечными. Одна из их основных обязанностей - анализировать и настраивать обмены людьми и искусственным интеллектом, чтобы сделать технологию более понятной и естественной. Стартапы на базе искусственного интеллекта, такие как People.ai, предлагающие прогнозное управление продажами, используют дизайнеров взаимодействия для улучшения своих продуктов и услуг.
У них нет согласованных названий должностей, но квалифицированные специалисты по работе с данными необходимы, чтобы превращать неструктурированные данные в структурированные. Например, автономное вождение требует, чтобы машины понимали разницу между дорожным знаком и грузовиком. Все больше и больше сотрудников требуется для сбора, классификации и подготовки данных для компаний, чтобы создавать продукты и услуги, которые обеспечивают более высокую скорость и прибыльность.
Легче определить рабочие места, которые будут заменены машинами, чем представить рабочие места, которые создаст ИИ, и мы можем ожидать, что названия должностей со временем будут быстро меняться. По мере развития технологий мы увидим еще больше названий должностей, соответствующих ИИ.
Мы масштабируем людей, которые инвестируют в ваш успех, чтобы вы могли сосредоточиться на самом важном: инновациях и росте. Посетите нашу службу Комментарии к изображениям для получения более подробной информации.
Первоначально опубликовано на blog.cloudfactory.com.
