أفضل 7 خيارات وظيفية في التعلم الآلي والسحابة

لم يعد التعلم الآلي كلمة طنانة - إنه واقع حي في عصرنا أدى إلى ولادة العديد من المهن الفريدة في مجال علوم البيانات. من كونها تقنية كانت في يوم من الأيام بعيدة عن متناول المؤسسات الصغيرة والمتوسطة الحجم ، أصبح ML الآن تقنية سائدة ، بفضل السحابة العامة.

اليوم ، ساعدت أفضل منصات الحوسبة السحابية مثل Amazon (AWS) و Google (ML Engine) و Microsoft (Azure) في إضفاء الطابع الديمقراطي على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وجعله متاحًا وبأسعار معقولة. تعمل كل من المنصات السحابية الكبيرة والصغيرة على إعادة اختراع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لإنشاء خدمات مبتكرة يمكنها فرض هذه التقنيات التخريبية داخل الهياكل التنظيمية.

من بين جميع الخدمات التي تقدمها السحابة ، تعد منصات ML واحدة من أسرع الخدمات نموًا. هذا يرجع أساسًا إلى التنوع الذي يمكن من خلاله طرحها. على عكس الخدمات الأخرى المستندة إلى السحابة ، يمكن تقديم منصات ML Cloud من خلال مجموعة من نماذج التسليم المختلفة ، بما في ذلك الحوسبة المعرفية والحوسبة القائمة على GPU والتعلم الآلي الآلي وإدارة نموذج ML.

نظرًا لأن عددًا متزايدًا من المؤسسات في جميع القطاعات الصناعية يستفيد من غسل الأموال ، فإنه يعزز فرص العمل في هذا المجال. وفقًا لتقرير 2019 الصادر عن إنديد عن "أفضل الوظائف في الولايات المتحدة" ، فإن مهندس التعلم الآلي هو الوظيفة الأعلى مرتبة مع نمو مذهل بنسبة 344٪ ومتوسط ​​راتب أساسي قدره 146،085 دولارًا سنويًا!

ومع تطور السحابة كوجهة رئيسية للمشاريع والخدمات القائمة على التعلم الآلي ، فإن الوظائف في السحابة ترتفع أيضًا. حتى في الهند ، فهي واحدة من أعلى الوظائف مدفوعة الأجر للطلاب الجدد. تشير التقديرات إلى أنه بحلول عام 2021 ، سيتجاوز إجمالي إيرادات خدمات الحوسبة السحابية 300 مليار دولار .

يعد التعلم الآلي في السحابة هو الاتجاه الجديد في الصناعة لأنه عند الجمع ، تتضاعف إمكانات وإمكانيات كل من ML والسحابة. نظرًا لأن ML في السحابة لا يتطلب مجموعة محددة من المهارات المتقدمة (المعرفة الأساسية بمفاهيم ML والنظام الأساسي السحابي ستفعل) ، فإنه يوفر فرصة رائعة لبناء الحياة المهنية. أيضًا ، تجعل السحابة نماذج / خدمات ML أكثر قابلية للتطوير ، مما يوفر نطاقًا كافيًا لتلبية متطلبات العمل الديناميكية.

الآن ، دون مزيد من اللغط ، دعنا نلقي نظرة على بعض من أكثر ML طلبًا في ملفات تعريف الوظائف السحابية.

أفضل 5 ملفات تعريف وظيفية لتعلم الآلة والسحابة

1. مهندس تعلم الآلة

يعد ملف التعريف الوظيفي لمهندس ML أحد أكثر الأدوار المطلوبة في مجال علوم البيانات. يعد ML Engineers مسؤولين بشكل أساسي عن تصميم وتنفيذ خوارزميات ML باستخدام لغات برمجة مختلفة ومكتبات ML. ثم تُستخدم خوارزميات ML هذه لمعالجة مجموعات البيانات الكبيرة وتحليلها لاستخراج وكشف أنماط ذات مغزى منها.

2. عالم البيانات (باستخدام السحابة)

في ضوء كومة البيانات الضخمة المتزايدة باستمرار ، أصبحت السحابة الوجهة النهائية لتخزين البيانات والوصول إليها. ومن ثم ، فإن فهم أداء السحابة أمر محوري لعالم البيانات. عادة ، يتعين على علماء البيانات العمل مع مجموعة متنوعة من البيانات (المهيكلة وشبه المهيكلة وغير المهيكلة) وأدوات التحليل ولغات البرمجة من خلال الاستفادة من النظام الأساسي السحابي.

3. مهندس بيانات

يقوم مهندسو البيانات بتطوير هياكل البيانات المهمة وإنشاؤها واختبارها وصيانتها ، بما في ذلك قواعد البيانات وأنظمة المعالجة واسعة النطاق داخل المؤسسة. غالبًا ما يتعامل مهندسو البيانات مع البيانات الأولية التي قد يتم التحقق من صحتها أو لا ، وبالتالي ، قد تحتوي على أخطاء بشرية أو آلة. يستخدمون أدوات ولغات برمجة مختلفة لتحسين جودة البيانات وكفاءتها وموثوقيتها.

4. مهندس DevOps

مهندسو DevOps هم خبراء في تكنولوجيا المعلومات على دراية بدورة حياة تطوير البرمجيات (SLDC). إنهم يعملون في تعاون وثيق مع مطوري البرامج وفرق العمليات للتعامل مع إصدارات التعليمات البرمجية والإشراف عليها. عادة ما يتمتع مهندسو DevOps بفهم ممتاز لأدوات الأتمتة المطلوبة لبناء خطوط الأنابيب الرقمية (خطوط أنابيب CI / CD). يقومون بنشر تحديثات المنتج ، وتحديد المشكلات (إن وجدت) في الإنتاج ، وتنفيذ عمليات التكامل اللازمة لتلبية احتياجات العملاء.

5. مهندس برمجيات / مطور (تعلم الآلة)

مهندسو / مطورو البرمجيات مسؤولون بشكل أساسي عن تطوير البرامج التي يمكنها حل مشاكل وتحديات العمل. يستخدم مهندسو / مطورو البرمجيات تقنيات وأدوات تعلم متعددة في جميع أنحاء SLDC لتحليل احتياجات العملاء وتصميم البرنامج واختباره وتطويره وفقًا لذلك. يجب أن يعملوا باستمرار على تحسين جودة النظام والمنتج من خلال تحديد المشكلات وإصلاحها وإيجاد فرص جديدة للتحسين باستخدام أدوات وخوارزميات تعلم الآلة المختلفة.

6. مهندس التعلم العميق

مهندسو التعلم العميق هم خبراء تعلم الآلة المتخصصون في منصات التعلم العميق. مهمتهم الأساسية هي تطوير نماذج / أنظمة برمجة ذكية يمكنها محاكاة وظيفة الدماغ البشري. لتحقيق هذه الغاية ، يستخدم مهندسو التعلم العميق شبكات عصبية اصطناعية لبناء آلات يمكنها العمل دون تدخل بشري والتعلم من التجربة.

7. مدير البرنامج الفني

مديرو البرامج الفنية مسؤولون عن الإشراف على جميع أنواع المشاريع الفنية وإدارتها من خلال كل مرحلة من مراحل التطوير ، من الفكرة والتصميم إلى الانتهاء. يعمل مديرو البرامج الفنية باستمرار على تحديد مصادر جديدة للإيرادات للشركة وتطوير منتجات جديدة لزيادة أرباح الشركة. يقودون فرقًا من مطوري المشاريع والمصممين ويقدمون تقارير إلى المديرين التنفيذيين للإدارة العليا.

خاتمة

في الختام ، تبدو الآفاق الوظيفية في ML والسحابة واعدة للغاية. نظرًا لأن هذه المجالات تتطور باستمرار ، يتم تحقيق اختراقات جديدة كل يوم. يؤدي النمو السريع واعتماد تقنيات ML والحوسبة السحابية إلى زيادة الطلب على المهنيين ذوي مهارات التعلم الآلي والحوسبة السحابية.

شيء رائع آخر حول مهنة في ML والسحابة هو أن نقص المواهب في هذه المجالات دفع رواتب معظم ملفات تعريف الوظائف إلى ستة أرقام. لذا ، كن مطمئنًا ، يمكن لأي شخص يرغب في بناء مستقبل مهني في ML أو السحابة أن يتطلع إلى مستقبل واعد مع جني الكثير من المال!

إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد عن الحوسبة السحابية والتعلم الآلي ، فقد أطلقت upGrad بالتعاون مع IIT- Madras ، برنامج Machine Learning in Cloud. ستزودك الدورة بالمهارات اللازمة لهذا الدور: الرياضيات ، ومناقشة البيانات ، والإحصاءات ، والبرمجة ، والمهارات المتعلقة بالسحابة ، بالإضافة إلى استعدادك للحصول على وظيفة أحلامك.