Шрифт:
Data Engineer
Data Engineer – это специалист, который занимается сбором, хранением, обработкой и передачей данных для анализа и моделирования. Он должен уметь:
? работать с большими объемами данных (Big Data)
? использовать облачные платформы (Cloud Computing)
? применять распределенные системы (Distributed Systems) и потоковые технологии (Streaming Technologies)
? знать языки программирования и базы данных.
Data Engineer – это важная роль в команде Data Science, поскольку он обеспечивает качество и доступность данных для аналитиков и ML-инженеров. Data Engineer также нужны компаниям, которые работают с большими данными и AI. Средняя зарплата в США составляет около 110 тысяч долларов в год.
AI-специалист по нейронным сетям
AI-специалист по нейронным сетям – это специалист, который занимается разработкой, обучением и оптимизацией нейронных сетей для решения сложных задач, таких как распознавание изображений, генерация текстов, синтез речи или игры. AI-специалист по нейронным сетям должен уметь:
? программировать на языках Python, R, Java или C++,
? использовать фреймворки TensorFlow, PyTorch, Keras или Scikit-learn,
? понимать архитектуры и параметры нейронных сетей
? знать математические основы NN.
AI-специалист по нейронным сетям – это один из самых перспективных и продвинутых методов машинного обучения. Нейронные сети могут решать задачи, которые традиционные алгоритмы не могут. Они нужны компаниям, которые занимаются разработкой инновационных продуктов и решений на основе AI. Средняя зарплата по нейронным сетям в США составляет около 140 тысяч долларов в год.
AI-аналитик
AI-аналитик – это специалист, который занимается изучением и интерпретацией результатов работы AI-систем для выработки стратегий и рекомендаций для бизнеса. AI-аналитик должен уметь:
? работать с данными в разных форматах и источниках
? использовать статистические и визуальные методы для анализа данных
? понимать принципы работы AI-систем и их ограничения
? обладать навыками коммуникации и презентации.
AI-аналитик – это мост между техническими специалистами по AI и бизнес-заказчиками. AI-аналитик помогает бизнесу понять, как искусственный интеллект может помочь достичь целей и решить проблемы. Средняя зарплата в США составляет около 90 тысяч долларов в год.
3. Навыки и компетенции, которые помогут вам получать больше дохода от своей работы
Технические навыки
Технические навыки (Hard skills) – это профессиональные навыки, которые мы получаем с опытом от выполнения какой-то задачи. Это может быть освоенная компьютерная программа, язык программирования, иностранный язык и т.п. Технические навыки в AI сегменте зависят от того, какую роль вы выполняете или хотите выполнять. Например, если вы хотите быть AI/ML-инженером, то вам нужно уметь программировать на языках Python, R, Java или C++, использовать фреймворки TensorFlow, PyTorch, Keras или Scikit-learn, работать с данными в форматах CSV, JSON, XML или SQL, а также понимать математические основы ML и NN. Если же вы хотите быть AI-аналитиком, то вам нужно уметь работать с данными в разных форматах и источниках, использовать статистические и визуальные методы для анализа данных, понимать принципы работы AI-систем и их ограничения, а также обладать навыками коммуникации и презентации.
Технические навыки в AI сегменте являются основой для успешной работы. Они позволяют вам решать конкретные задачи и создавать ценные продукты и решения на основе AI. Технические навыки также повышают вашу конкурентоспособность на рынке труда, поскольку они являются критерием отбора для большинства работодателей. Средняя зарплата специалистов по AI в США составляет около 120 тысяч долларов в год.
Гибкие или универсальные навыки
Гибкие навыки (Soft skills) – это неспециализированные качества, которые помогают в рабочем процессе. Это может быть способность к сотрудничеству, критическое мышление, креативность, адаптивность и т.п. Гибкие навыки в AI сегменте зависят от того, в какой среде вы работаете или хотите работать. Например, если вы работаете в команде, то вам нужно уметь общаться, слушать, давать и получать обратную связь, решать конфликты и распределять роли. Если же вы фрилансер, то вам нужно уметь планировать, организовывать, мотивировать себя и учиться на своих ошибках.
Гибкие навыки в AI сегменте являются дополнением к техническим навыкам. Они позволяют вам адаптироваться к изменяющимся условиям и требованиям, находить новые решения и возможности, а также эффективно взаимодействовать с другими людьми.
Гибкие навыки также повышают вашу ценность на рынке труда, поскольку они являются фактором различия между хорошими и отличными специалистами по AI. Согласно исследованию HSE, высоко ценятся общие для всех специалистов цифровой сферы базовые компетенции и навыки: владение английским языком, деловая коммуникация, управление проектами, работа в команде, навыки в области информационной безопасности.
Как развивать навыки и компетенции для работы в AI сегменте
Чтобы развивать навыки и компетенции для работы в AI сегменте, вы можете использовать разные способы и ресурсы. Например, вы можете:
– Пройти онлайн-курсы или образовательные программы по AI от ведущих университетов и компаний. Так вы получите теоретические знания и практический опыт по интересующим вас темам и направлениям.
– Принять участие в олимпиадах, хакатонах или конкурсах по AI. Так вы проверите свои навыки на реальных задачах, получите обратную связь от экспертов и сможете завязать полезные контакты.