人工智能时代的哪些职位最有前途

求职风向 2019-04-23

关于人工智能的话题,我们经常听到两种声音,一种是担心人工智能会替代某些人的工作,另一种是认为人工智能会创造一些新的岗位。

人工智能正在改变全球就业市场。从重塑职业道路到开拓新市场,对于那些希望学习新技能并坚持不懈的人来说,这是一个激动人心的时刻。世界经济论坛(WEF)的一份报告指出,到2022年,人工智能将创造5800万个新工作岗位。那些希望利用这一巨大机遇的人,需要专注于重新学习和提升技能,并采取积极的学习方式,这样他们就能在现代人工智能时代找到一些最抢手的工作。

以下是人工智能未来最有前途的工作。我们将讨论他们需要什么,他们最适合谁以及如何让自己娴熟地征服这一新的人工智能工作的新领域。

1.AI架构师

AI架构师是未来最热门的工作之一。随着所有行业的企业都在推动先进的人工智能系统,熟练的AI架构师需要试验关键任务解决方案,并制定可行、可靠且经济高效的AI计划。

信息管理、用户体验、分析、安全性和基础架构等关键业务垂直领域都需要强大的AI架构来生成有形的业务解决方案。因此,合格的人工智能架构师将受到高度追捧,并且预期年薪很容易超过10万美元。

成为一家优秀公司的AI架构师需要大量的教育和经验。如果您拥有计算机科学、统计学或应用数学的高级学位,并且已经在机器学习和深度学习环境中工作过,那么您可以考虑提升自己,担任AI架构师的角色。注册在线人工智能程序,训练并证明您适合这项工作。

2.机器学习工程师

受到采用AI和ML的企业的高度追捧,机器学习工程师的平均年薪为114,856美元,其中优秀的工程师年薪高达20万美元。

每个智能企业都需要软件工程师来开发代码,并匹配一个数据科学家来收集、分析并从数据滚动的海洋中获取需要的内容。重要的是这两者协同工作以产生最佳的AI应用程序,但实际上,这两个角色很难相互理解。机器学习工程师需要成为这两个看起来疏远的两部分中间的桥梁。

ML工程师必须精通代码和数据科学,以确保业务的最佳结果。因此,ML工程师必须具备数据科学、预测模型和应用研究的背景,并且具有敏捷开发流程和主要编程语言(如Java和Python)的经验。

在网上有各种免费和付费的在线课程,让你为机器学习工程师的角色做好准备。实际上,你可以从谷歌免费的15小时机器学习速成课程开始,然后从那儿开始继续学习。所有主要知名大学都开设机器学习课程。

3.数据科学家

数据是新的货币,数据科学家是其新的财务主管。这些人员收集、分析并理解极其庞大和复杂的数据集,从而为企业制定战略规划提供可操作的见解。

数据科学家的需求非常大,今天绝对每个企业都需要一位数据科学家。难怪数据科学家的平均年薪为120,931美元,而高级管理人员的收入远不止于此。如果您希望从程序员或软件开发人员的角色升级,那么,成为数据科学家是下一个重要的步骤。

要成为一名程序员,您需要熟悉Hive、Hadoop、MapReduce和Spark等平台,并熟练掌握Perl、Python和SQL等统计计算语言。优秀的公司通常希望拥有硕士学位或甚至是计算机科学或数学博士学位的人。如果您在这个领域,努力提高您的知识和经验,以获得所有相关平台和语言的专业知识,积累机器学习的经验,并寻求展示强大的分析和沟通技巧的机会。

4.商业智能(BI)开发人员

开发强大的人工智能应用程序在很大程度上取决于分析复杂数据和绘制图片,以显示业务发展方向。如果广告系列产生积极的结果或需要工作,商业智能就会显示出来。成为一名优秀的BI分析师需要非常敏锐的技术和分析技能,以及在建模、设计和维护复杂的基于云的数据平台方面的优势。

最棒的是,您可以通过计算机科学学士学位进入商业智能领域。但是,您必须磨练自己的技能,并在数据挖掘、服务器集成、数据仓库设计、SQL查询和BI技术等领域获得丰富的经验。

确保对并行计算、基准测试、AI和机器学习有足够的了解。再一次,您可以参加免费或付费的在线课程或加入当地的大学来发展您的技能。有了足够的激情和毅力,你就可以期望下每年的工资平均数为99,809美元。

5.AI伦理学家

在现代数字领域中发现相关性的另一项非常重要的工作是AI伦理学家。人工智能渗透日常生活的规模之大,以及收集和交换的敏感信息之多,迫切需要划定一些伦理界限。谁让AI系统负责? AI机器人犯罪的法定处罚是什么?

随着法规的收紧和管理机构的加强,正在全力推广人工智能的企业将需要聘请人工智能伦理学家,以确保法律和道德界限,从而控制人工智能。需要制定道德框架,AI伦理学家将是高薪人士,具有高级学位和成功记录的研究科学家和人工智能专业人员有望成为AI世界道德规范的守护者。

总结

正如您可能已经注意到的那样,人工智能、机器学习和大数据创造的就业岗位将超过它们消灭的就业岗位。为了充分利用这一发展,你需要的是一种强烈的激情,去发展你的技能,提升你的经验,探索新的增长途径。从今天开始,不仅要避免你的工作被人工智能抢走,而且要抓住机会,无限成长。

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