Искусственный интеллект — это будущее работы. Но как лучше всего стать профессионалом в этой области? Портал Information Age узнал мнение ряда экспертов.
ИИ все чаще играет ключевую роль в повышении ценности бизнеса, увеличении эффективности и снижении затрат. Эта тенденция повышает спрос на технических специалистов, способных создавать и поддерживать модели ИИ, что требует сочетания развитых навыков кодирования и мягких навыков. О том, как лучше всего начать карьеру в сфере ИИ, рассказывают пять экспертов в этой области.
Рынок труда в сфере ИИ
Поскольку сегодня разрабатывается множество областей ИИ, вполне логично, что создание рабочих мест в этой сфере будет развиваться вместе с ней.
Саймон Идзиняк, инженер по машинному обучению компании STX Next, предлагает разделить рынок труда в сфере ИИ на несколько ключевых ролей:
- Инженер машинного обучения. Имеет сильное образование в области ИТ/инженерии и способность самостоятельно писать ПО. Также должен иметь серьезную подготовку в области МО и понимать, как что-то работает, прежде чем начать это использовать.
- Исследователь в области машинного/глубокого обучения. Имеет сильную подготовку в области математики и МО. Должен обладать способностью разрабатывать новые нейронные сети с нуля для решения сложных задач. Если ему не хватает некоторых знаний в области программной инженерии, он может работать под руководством другого разработчика. Кроме того, эта роль в основном сосредоточена лишь на создании и оценке новых моделей.
- Специалист по данным. Имеет подготовку в областях статистики, ИТ и математики. Такие специалисты часто не имеют опыта в разработке ПО, но хорошо разбираются в анализе данных и создании отчетов. Они должны уметь предоставлять инсайты на основе данных и использовать классические МО-подходы, такие как XGBoost, scikit-learn, Pandas и NumPy.
- Инженер MLOps. Имеет сильную подготовку по DevOps, знание того, как писать код, а также понимание основных подходов МО. В основном он будет сосредоточен на том, как использовать облачных провайдеров в реальных проектах.
Лучшие новые роли в области ИИ
Когда речь заходит об определении должностей, которые принесут наибольшую пользу от использования возможностей ИИ, эксперты считают, что большая часть этой добавленной ценности будет получена от разработки продуктов, связанных с обслуживанием клиентов и соблюдением нормативных требований.
«Инженер по подсказкам — это роль, которая появилась недавно с развитием технологии генеративного ИИ. Он отвечает за разработку и совершенствование подсказок, или входных данных, которые используются для генерации текста или других результатов работы моделей ИИ, — говорит Кунал Пурохит, директор по цифровым сервисам Tech Mahindra. — Другая роль, которую я вижу, это менеджер по ИИ-продуктам, который будет отвечать за разработку и управление продуктами генеративного ИИ, от идеи до запуска».
По его словам, еще одной ролью может стать дизайнер ИИ-разговоров, который является экспертом в разработке разговорных интерфейсов для чатботов, виртуальных помощников и систем с голосовым управлением на базе ИИ, обеспечивающих бесшовное и увлекательное взаимодействие ИИ с пользователями.
«Поскольку беспрецедентная мощь ИИ, и генеративного ИИ в частности, сопряжена с большим количеством проблем безопасности и ответственности при его использовании, важную роль в обеспечении прозрачности, справедливости и предотвращении любых непреднамеренных предубеждений в генерируемых результатах будет играть инженер по этике, — говорит Пурохит. — Кроме того, в основной карьерный пул в этой сфере попадут ИИ-тренеры, которые будут отвечать за обучение систем генеративного ИИ распознавать закономерности и генерировать результаты, соответствующие конкретным целям».
По мере того как каждая отрасль глубже исследует способы использования генеративного ИИ для улучшения своих бизнес-операций и по мере раскрытия потенциала генеративного ИИ могут появиться и развиться многие специфические для отрасли роли.
Языки программирования
По мнению Мартина Батлера, профессора практики управления в бизнес-школе Vlerick, для начала и поддержания карьеры в области ИИ главным выбором будет Python, поскольку он широко используется и прост в изучении.
«Python обеспечивает отличное вхождение в программирование для новичков, но при этом используется в сложных сценариях очень опытными программистами, — говорит он. — Конечно, опытные разработчики будут осваивать дополнительные языки, часто контекстно-зависимые, но Python — это лучшая точка входа, которая может открыть вам путь разработчика ИИ».
Говоря о том, какие языки программирования не стоит изучать, Батлер приводит в пример типичные скриптовые языки, такие как JavaScript, PHP, Perl и Ruby: «Это все очень совершенные скриптовые языки, которые являются мощными сами по себе, но не обязательно для приложений ИИ. Исключение? Python, поскольку его можно использовать как для создания скриптов (т. е. он легок в изучении), так и для программирования (что более подходит для работы с ИИ)».
Высшая техническая квалификация
При поиске работы, связанной с ИИ, важно не недооценивать трудности, которые могут возникнуть в связи с этими захватывающими, но требовательными технологиями — особенно для тех, кто только начинает работать в этой области.
Клэр Уолш, директор по образованию Института аналитики (IoA), приводит пример DeepMind, британской организации по исследованию ИИ, которая ежегодно набирала лучших выпускников Кембриджского университета по информатике, но несколько лет назад прекратила эту практику. «Они обнаружили, что даже самые перспективные и трудолюбивые
По ее словам, чтобы стать главным директором по данным (CDO) — должность, которая все чаще предполагает работу с ИИ, — в будущем, вероятно, также потребуется как минимум ученая степень в соответствующей области.
«Конечно, в настоящее время на должностях, связанных с ИИ, работают люди, прошедшие разные пути. Ведь нынешнее „лето ИИ“ — период быстрого развития ИИ — началось только в 2016 г. В течение первых нескольких лет, чтобы получить доступ к университетскому обучению в этих областях, достаточно было быть PhD или, возможно, закончить магистратуру по другой специальности, — говорит Уолш. — Однако эта область становится все более формально регулируемой, и хотя останутся более старые, более опытные кодеры, не имеющие формального образования, было бы рискованно предполагать, что, скажем, через 10 лет лучшие рабочие места будут по-прежнему доступны для всех желающих».
Переподготовка в качестве специалиста по ИИ
Остается последний вопрос: никогда ли не поздно переквалифицироваться в специалиста по ИИ?
«Я думаю, что никогда не поздно, — говорит Хизер Доу, руководитель отдела данных цифровой консалтинговой компании UST. — Очень важно иметь разнообразие людей, которые разрабатывают и используют ИИ. Люди, которые ранее занимались другими делами в своей карьере или жили и работали по-другому, приносят с собой разнообразный опыт и знания, и это само по себе является преимуществом».
По ее словам, учитывая, что использование ИИ, скорее всего, станет более широким, мы все будем все чаще с ним сталкиваться. «Общество, в свою очередь, станет более осведомленным, и это знакомство, надеюсь, побудит больше людей задуматься о переподготовке, так как их интерес к ИИ усилится», — считает Доу.
