Darbs mākslīgā intelekta jomā — kā izveidot karjeru mākslīgā intelekta jomā

Atslēgas

• AI ir šeit, lai paliktu, un tas, visticamāk, nozīmēs, ka darba pasaulē būs dažas izmaiņas. Dažas darba vietas tiks mainītas, bet citas tiks zaudētas pavisam.
• Tomēr, mākslīgā intelekta nozarei eksplodējot, ir vairākas lomas, kas no nomalēm kļūs plaši populāras, un citas, kas būs pilnīgi jaunas.
• Neatkarīgi no tā, vai esat tehnoloģiju zinātnieks vai vairāk tirdzniecības un mārketinga puisis vai meitene, mums ir saraksts ar mākslīgā intelekta darbu, kas noteikti atradīs kaut ko tieši jūsu ielā.

Ja visa ažiotāža ap ChatGPT, Dall-E, Tesla pilnībā pašbraukšanas režīmu un *ahem* Q.ai mums kaut ko ir parādījusi, tad mākslīgais intelekts ir šeit, lai paliktu. Atvainojiet, cilvēku, daudzu vecmodīgu gaļas mašīnu radītā reakcija uz ceļgaliem rada bažas par to, ko tas nozīmē viņu ienākumiem.

Jau gadiem ilgi mums ir stāstīts, kā AI pārņems mūsu darbu, un tā ir taisnība, ka daudzās nozarēs mašīnas, roboti un citas tehnoloģijas ir dramatiski samazinājušas darbaspēka skaitu.

Ņemot to vērā, daudzi no AI līdz šim veiktajiem darbiem bieži tiek uzskatīti par bīstamiem, atkārtotiem un garlaicīgiem. Nav pārāk daudz cilvēku, kuri gūs lielu gandarījumu par darbu, griežot tās pašas 5 skrūves ražošanas līnijā 40 stundas nedēļā.

Bet mašīna? Viņiem vienalga.

Tātad, jā, mēs turpināsim redzēt darbaspēka izmaiņas, jo AI inovācijas palīdz ekspertiem veikt labāku darbu un atceļ dažas no svarīgākajām un fundamentālākajām lomām daudzās dažādās nozarēs.

Vēl labāk, AI radīs arī daudz darbavietu. Mēs jau redzam, ka nozare strauji pieaug, un tālāk mēs esam apskatījuši dažus no labākajiem darbiem, kas jāņem vērā, ja vēlaties iegūt darbu šajā strauji augošajā nozarē.

Lejupielādējiet Q.ai šodien lai piekļūtu AI balstītām ieguldījumu stratēģijām.

AI pētnieks

Sāksim no sākuma. AI pētnieks veic pētījumus mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās jomā, lai izstrādātu jaunas metodes un algoritmus, ko var izmantot dažādu problēmu risināšanai. Viņi parasti strādās tādās vietās kā universitātes, pētniecība. institūtos vai lielu tehnoloģiju uzņēmumu pētniecības un attīstības nodaļās, un tie ir jaunu AI tehnoloģiju attīstības priekšgalā jau agrīnā stadijā. Ne tikai tas, bet arī visi jautājumi, kas saistīti ar AI izmantošanu. Šo pētniecības projektu pabeigšana var aizņemt vairākus gadus, un tiem ir nepieciešami ievērojami resursi (ti, nauda). Viņu pētījumos var iekļaut tādas jomas kā nozares, kuras, visticamāk, AI izmantošana, ētika un pat plašās AI izmantošanas sekas uz vidi. AI pētnieka galvenais uzdevums ir iegūt jaunas zināšanas un virzīt jaunākos sasniegumus šajā jomā, nevis risināt konkrētas uzņēmējdarbības problēmas.

AI pētnieka darbs aptver ļoti daudz jomu, kas prasa zināšanas datorzinātnēs, matemātikā un statistikā, kā arī spēju domāt kritiski un radoši.

AI datu zinātnieks

AI datu zinātnieks iet soli tālāk no pētnieka tīri teorētiskā rakstura un virzās uz AI tehnoloģijas un teorijas praktisku pielietojumu. Viņi izmanto savas prasmes mākslīgajā intelektā un mašīnmācībā, lai analizētu un interpretētu sarežģītas datu kopas, bieži vien ar mērķi atklāt vērtīgu ieskatu un veidot paredzamus modeļus. Būtībā viņi atrod praktisku pielietojumu augstajai teorijai no pētnieku puses.

AI datu zinātnieki bieži strādā pie projektiem, kas saistīti ar dabiskās valodas apstrādi (NLP, piemēram, ChatGPT), datorredzi (piemēram, Tesla pašbraukšanas režīmu) vai runas atpazīšanu (Siri un Alexa).

Viņi arī precīzi noregulē sarežģītus modeļus, lai ļautu tiem mācīties no datiem un pieņemt prognozes vai pieņemt lēmumus, tos īpaši neieprogrammējot.

AI datu zinātniekiem ir daudz jāzina par mašīnmācīšanās algoritmiem un paņēmieniem, un viņiem ir jāspēj strādāt ar lielām un sarežģītām datu kopām. Mēs šeit nerunājam par pāris Excel izklājlapām.

Mašīnlasu inženieris

Turpinot šo procesu, mēs tuvojāmies faktiskajiem AI produktiem un pakalpojumiem, ko var izmantot patērētāji. Tieši to dara mašīnmācības inženieris.

Viņi izmanto savas zināšanas par mašīnmācību un programmatūras inženieriju, lai izstrādātu, izstrādātu un ieviestu sistēmas, kas var mācīties no datiem un laika gaitā uzlabot savu veiktspēju.

Mašīnmācīšanās inženieri bieži cieši sadarbojas ar datu zinātniekiem, lai mašīnmācības modeļus no pētniecības fāzes ieviestu ražošanā. Datu zinātnieki dod viņiem algoritmus, un inženieri izmanto šos algoritmus faktiskā produktā.

Viņiem arī bieži ir jāintegrē savi modeļi ar esošajām programmatūras sistēmām, kas prasa spēcīgu izpratni par programmatūras inženierijas paraugpraksi un dziļu izpratni par izvietošanas platformu un infrastruktūrām.

Pieturoties pie Teslas pašbraukšanas režīma piemēra, datu zinātnieks izveidos programmu, ar kuras palīdzību AI sistēma spēj kārtot apmācību vēsturi un atpazīt modeļus.

Tieši šis algoritms ļaus izpildīt komandu, kas saka: "Šī ir automašīna, kad redzat, ka priekšā izbrauc, nospiediet bremzes." Inženieris strādās, lai ieviestu šo algoritmu Teslā, lai tas darbotos kā paredzēts un kopā ar visām pārējām automašīnā esošajām tehnoloģijām.

Mašīnmācīšanās inženiera loma bieži ir plašāka nekā datu zinātnieka loma. Viņu galvenais uzdevums ir ņemt modeli un sagatavot to ražošanai, kā arī nodrošināt tā veiktspēju un mērogojamību.

AI produktu vadītājs

Ja neesat tehnoloģiju speciālists, neuztraucieties. AI ir lomas arī jums! AI produktu vadītājs ir mazāk zinātnieks vai inženieris, bet vairāk pārdošanas un mārketinga cilvēks.

Viņi ir atbildīgi par AI produktu un pakalpojumu izstrādi un ieviešanu. Viņiem ir jāsaprot klientu vajadzības un tirgus tendences, jānosaka produkta stratēģija un jāsadarbojas ar starpfunkcionālām komandām, lai AI produkts nonāktu tirgū.

AI produktu vadītājam ir jābūt stabilai izpratnei par AI un mašīnmācīšanās koncepcijām, kā arī zināšanām par nozari un tirgu, kurā produkts tiks izmantots. To sakot, viņi nesaprot, kā šī tehnoloģija darbojas, vienkārši uz ko tā spēj.

AI produktu vadītāji var strādāt dažādos apstākļos, piemēram, tehnoloģiju uzņēmumos, jaunuzņēmumos vai konsultāciju firmās vai dažādās nozares vertikālēs. Viņi cieši sadarbojas ar datu zinātniekiem, inženieriem un citām ieinteresētajām personām, lai nodrošinātu produkta veiksmīgu izstrādi un izlaišanu.

AI produktu vadītājam ir jāspēj līdzsvarot tehniskās zināšanas, tirgus izpratni, klientu vajadzības un biznesa mērķus, lai izveidotu un pārdotu veiksmīgu produktu.

AI konsultants

AI konsultants ir kāds, kas palīdz uzņēmumiem un organizācijām, kas nav AI, saprast, kā tie varētu ieviest AI savā biznesā.

AI konsultantam ir jābūt spēcīgai izpratnei par AI un mašīnmācīšanās jomu, tostarp par pieejamajām tehnoloģijām un platformām. Viņiem ir arī jābūt zināšanām konkrētā nozarē vai jomā un jāsaprot, kā AI var izmantot, lai risinātu uzņēmējdarbības problēmas šajā jomā. Tāpēc daudzi konsultanti specializēsies noteiktās jomās, piemēram, veselības aprūpē vai lauksaimniecībā.

Šī ir vēl viena loma, kas ne vienmēr prasa dziļu tehnisku, zinātnisku izpratni par AI algoritmiem un mašīnmācīšanos. Tā vietā jūs varētu iegūt plašu zināšanu bāzi par AI produktiem un pakalpojumiem, kas ir pieejami noteiktās nozarēs, ko tie dara un kā tie darbojas.

Kā iegūt AI ieguldījumu palīgu

Ja esat pārliecināts, ka AI ir nākotne, iespējams, vēlaties to izmantot kā savu palīgu savā ikdienas dzīvē. Ja jums jau ir Alexa, Ring durvju zvans, Roomba (wow, Amazon patiešām ir pilnībā iesaistījies AI, vai ne?) un jūs meklējat savu nākamo AI palīgu, kā ar savu ieguldījumu portfeli?

Uzņēmumā Q.ai mēs izmantojam AI, lai sniegtu investoriem piekļuvi visprogresīvākajām stratēģijām, kas parasti ir paredzētas tikai augsta līmeņa riska ieguldījumu fondu klientiem.

Piemēri ietver mūsu Jauno tehnoloģiju komplekts, kas izmanto AI, lai prognozētu veiktspēju četrās tehnoloģiju vertikālēs, un pēc tam katru nedēļu automātiski līdzsvaro, pamatojoties uz šīm prognozēm.

Vai Forbes komplekts, kas izmanto mūsu attiecības ar Forbes un izmanto to patentētos datus un dabiskās valodas apstrādi, lai atrastu attiecības starp populāriem uzņēmumiem, to vispārējo noskaņojumu un akciju cenām.

Mēs piedāvājam ne tikai to, bet arī mūsu fondu komplektus Portfeļa aizsardzība. Tas izmanto AI, lai analizētu jūsu portfeļa jutīgumu pret dažādiem riskiem, piemēram, procentu likmju risku un nepastāvības risku, un pēc tam automātiski ievieš sarežģītas riska ierobežošanas stratēģijas, lai palīdzētu pret tiem aizsargāties.

Kā jau teicām, tās ir vismodernākās lietas, un tās ir pieejamas ikvienam.

Lejupielādējiet Q.ai šodien lai piekļūtu AI balstītām ieguldījumu stratēģijām.