Állások a mesterséges intelligenciában – Hogyan készítsünk karriert a mesterséges intelligenciában

Kulcs elvezetések

• A mesterséges intelligencia azért jött, hogy maradjon, és ez valószínűleg azt jelenti, hogy változások lesznek a munka világában. Egyes munkahelyek megváltoznak, mások pedig teljesen megszűnnek.
• Azonban ahogy az AI-ipar robbanásszerűen fejlődik, számos szerep jut a peremekről széles körben népszerűvé, mások pedig teljesen újak lesznek.
• Függetlenül attól, hogy Ön tech-központú adattudós, vagy inkább értékesítési és marketinges srác vagy lány, van egy listánk az AI munkákról, amelyekben biztosan talál valamit.

Ha a ChatGPT, a Dall-E, a Tesla teljesen önvezető üzemmódja és a *ahem* Q.ai körüli felhajtás megmutatott nekünk valamit, akkor az az, hogy a mesterséges intelligencia itt marad. A sok régimódi húsgép térdrándulása, bocsánat, emberek, aggasztja, hogy ez mit jelent a bevételükre nézve.

Évek óta azt mondják nekünk, hogyan veszi át a munkánkat a mesterséges intelligencia, és igaz, hogy számos iparágban a gépek, robotok és más technológia drámai mértékben csökkentette a munkaerő számát.

Ezzel együtt a mesterséges intelligencia által eddig elfoglalt feladatok közül sok gyakran veszélyesnek, ismétlődőnek és unalmasnak minősül. Nincs túl sok ember, aki nagy megelégedettséggel tölti el munkáját attól, hogy heti 5 órában ugyanazt az 40 csavart forgatja egy gyártósoron.

De gép? Nem érdekli őket.

Tehát igen, továbbra is látni fogjuk a munkaerő változását, ahogy az AI innovációk segítik a szakértőket abban, hogy jobb munkát végezzenek, és számos különböző iparágban kiiktassanak néhány alapvető és alapvető szerepet.

Még jobb, hogy a mesterséges intelligencia rengeteg munkahelyet fog teremteni. Már most látjuk az iparág robbanásszerű felfutását, és az alábbiakban bemutatjuk a legjobb állásokat, amelyeket érdemes megfontolni, ha ebben a gyorsan növekvő iparágban szeretne elhelyezkedni.

Töltse le a Q.ai-t még ma az AI-alapú befektetési stratégiákhoz való hozzáférés érdekében.

AI kutató

Kezdjük az elején. Egy mesterséges intelligenciakutató kutatásokat végez a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás területén, azzal a céllal, hogy új módszereket és algoritmusokat fejlesszenek ki, amelyek számos probléma megoldására használhatók. Általában olyan helyeken dolgoznak majd, mint az egyetemek, kutatás. intézetekben vagy nagy technológiai cégek K+F részlegeiben, és ők az élen járnak az új mesterséges intelligencia-technológiák fejlesztésének legkorábbi szakaszában. Nem csak ezt, hanem az AI használatával kapcsolatos összes kérdést is figyelembe veszik. Ezek a kutatási projektek évekig is eltarthatnak, és jelentős erőforrásokat (pl. készpénzt) igényelnek. Kutatásaik kiterjedhetnek olyan területekre is, mint az iparágak, amelyek a legnagyobb valószínűséggel A mesterséges intelligencia használata, az etika és még a széles körben elterjedt mesterséges intelligencia használatának környezeti következményei is hatással vannak rájuk. Az AI-kutató elsődleges célja az új ismeretek előállítása és a szakterületen a legkorszerűbb fejlesztések előmozdítása, nem pedig konkrét üzleti problémák megoldása.

Egy mesterséges intelligenciakutató munkája rengeteg olyan területet fed le, amely számítástechnikai, matematikai és statisztikai szakértelmet, valamint kritikus és kreatív gondolkodási képességet igényel.

AI Data Scientist

Az AI-adatokkal foglalkozó tudós egy lépéssel tovább megy a kutató tudós tisztán elméleti természetétől, és az AI technológia és elmélet gyakorlati alkalmazása felé halad. Mesterséges intelligencia és gépi tanulás terén szerzett készségeiket használják fel összetett adathalmazok elemzésére és értelmezésére, gyakran azzal a céllal, hogy értékes ismereteket fedezzenek fel és prediktív modelleket építsenek. Alapvetően a magas elmélet gyakorlati alkalmazását találják meg a kutatóktól.

Az AI-adatokkal foglalkozó tudósok gyakran olyan projekteken dolgoznak, amelyek a természetes nyelvi feldolgozással (NLP, például a ChatGPT), a számítógépes látással (például a Tesla önvezető üzemmódjával) vagy a beszédfelismeréssel (Siri és Alexa) kapcsolódnak.

Ezenkívül finomhangolják az összetett modelleket, hogy lehetővé tegyék számukra, hogy tanuljanak az adatokból, előrejelzéseket hozzanak vagy döntéseket hozzanak anélkül, hogy kifejezetten erre programoznák őket.

Az AI-adatokkal foglalkozó tudósoknak sokat kell tudniuk a gépi tanulási algoritmusokról és technikákról, és tudniuk kell nagy és összetett adathalmazokkal dolgozni. Itt nem néhány Excel-táblázatról beszélünk.

Machine Learning Engineer

Folytatva a folyamatot, egyre közelebb kerülünk a tényleges AI-termékekhez és -szolgáltatásokhoz, amelyeket a fogyasztók használhatnak. Ezt csinálja egy gépi tanulási mérnök.

Ők, akik a gépi tanulással és a szoftverfejlesztéssel kapcsolatos ismereteiket alkalmazzák olyan rendszerek tervezésére, fejlesztésére és üzembe helyezésére, amelyek képesek tanulni az adatokból, és idővel javítani a teljesítményüket.

A gépi tanulással foglalkozó mérnökök gyakran szorosan együttműködnek adattudósokkal annak érdekében, hogy a gépi tanulási modelleket a kutatási fázistól a gyártásba vigyék. Adattudósok adják nekik az algoritmusokat, a mérnökök pedig ezeket az algoritmusokat egy tényleges termékbe építik be.

Emellett gyakran integrálniuk kell modelleiket a meglévő szoftverrendszerekkel, ami megköveteli a szoftverfejlesztés legjobb gyakorlatainak alapos megértését, valamint a telepítési platform és az infrastruktúrák mély megértését.

A Tesla önvezető mód példájához ragaszkodva az adattudós elkészíti azt a programot, amellyel az AI rendszer képes válogatni a képzési előzményei között és felismerni a mintákat.

Ez az algoritmus teszi lehetővé a következő parancsot: „Ez egy autó, ha látod, hogy egy kiszalad előtted – nyomd le a féket.” A mérnök azon fog dolgozni, hogy ezt az algoritmust egy Teslában implementálja, hogy az rendeltetésszerűen és az autó összes többi technológiájával együtt működjön.

A gépi tanulási mérnök szerepe gyakran szélesebb, mint egy adattudós szerepe. Elsődleges céljuk a modell átvétele és gyártásra való előkészítése, valamint a teljesítmény és a méretezhetőség biztosítása.

AI termékmenedzser

Ha nem vagy műszaki ember, ne aggódj. Az AI-ban neked is vannak szerepek! A mesterséges intelligencia termékmenedzsere kevésbé tudós vagy mérnök, sokkal inkább értékesítési és marketinges.

Ők felelősek az AI-alapú termékek és szolgáltatások fejlesztésének és bevezetésének irányításáért. Meg kell érteniük az ügyfelek igényeit és a piaci trendeket, meg kell határozniuk a termékstratégiát, és többfunkciós csapatokkal kell együttműködniük, hogy egy mesterséges intelligencia terméket piacra vigyenek.

A mesterséges intelligencia termékmenedzserének alaposan ismernie kell a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás koncepcióit, valamint ismernie kell azt az iparágat és piacot, ahol a terméket használni fogják. Ezzel együtt nem értik pontosan a technológia működését, egyszerűen csak azt, hogy mire képes.

A mesterséges intelligencia termékmenedzserei különféle környezetekben dolgozhatnak, például technológiai vállalatoknál, startup- vagy tanácsadócégeknél vagy különböző iparági vertikumokban. Szorosan együttműködnek adattudósokkal, mérnökökkel és más érdekelt felekkel, hogy biztosítsák a termék sikeres fejlesztését és bevezetését.

A mesterséges intelligencia termékmenedzserének képesnek kell lennie arra, hogy egyensúlyt teremtsen a műszaki ismeretek, a piac megértése, az ügyfelek igényei és az üzleti célok között, hogy sikeres terméket hozzon létre és forgalmazzon.

AI tanácsadó

A mesterséges intelligencia tanácsadó olyan személy, aki segít a nem mesterséges intelligencia vállalatoknak és szervezeteknek megtudni, hogyan építhetik be a mesterséges intelligenciát a vállalkozásukban.

Az AI-tanácsadónak alaposan ismernie kell az AI és a gépi tanulás területét, beleértve a rendelkezésre álló technológiákat és platformokat. Szakértelemmel kell rendelkezniük egy adott iparágban vagy területen, és meg kell érteniük, hogyan alkalmazható az AI az adott területen felmerülő üzleti kihívások kezelésére. Ezért sok tanácsadó szakosodik bizonyos területekre, például az egészségügyre vagy a mezőgazdaságra.

Ez egy másik szerep, amely nem feltétlenül igényli az AI-algoritmusok és a gépi tanulás mélyreható műszaki, tudományos megértését. Ehelyett széles körű ismeretekkel rendelkezhet az egyes ágazatokban elérhető AI-termékekről és -szolgáltatásokról, valamint arról, hogy mit csinálnak és hogyan működnek.

Hogyan szerezhetsz mesterséges intelligencia befektetési asszisztenst

Ha meg van győződve arról, hogy a mesterséges intelligencia a jövő, talán saját asszisztenseként szeretné hasznosítani a mindennapi életében. Ha már van egy Alexa, egy csengő csengő, egy Roomba (hú, az Amazon tényleg mindent belement az AI-ba, mi?), és keresi a következő AI-segédjét, mi a helyzet a befektetési portfólióval?

A Q.ai-nál az AI erejét arra használjuk fel, hogy a befektetők hozzáférjenek az élvonalbeli stratégiákhoz, amelyeket általában csak a magas lendületű hedge fund ügyfelek számára tartanak fenn.

Ilyen például a miénk Emerging Tech Kit, amely mesterséges intelligencia segítségével előrejelzi a teljesítményt négy technológiai vertikumban, majd minden héten automatikusan egyensúlyba hozza ezeket az előrejelzéseket.

Vagy a Forbes Kit, amely kihasználja a Forbes-szel fennálló kapcsolatunkat, és saját tulajdonú adatait és természetes nyelvi feldolgozásait használja fel, hogy kapcsolatokat találjon a felkapott vállalatok, általános hangulatuk és részvényárfolyamaik között.

Nem csak ez, hanem alapozókészleteinken is kínálunk Portfólióvédelem. Ez mesterséges intelligencia segítségével elemzi portfóliójának érzékenységét számos különféle kockázatra, például kamatlábkockázatra és volatilitási kockázatra, majd automatikusan kifinomult fedezeti stratégiákat vezet be az ellenük való védekezés érdekében.

Mint mondtuk, ez egy élvonalbeli cucc, és mindenki számára elérhető.

Töltse le a Q.ai-t még ma az AI-alapú befektetési stratégiákhoz való hozzáférés érdekében.