2022年に提供された上位5つの人工知能（AI）の仕事と給与

テクノロジー分野の急速な成長により、テクノロジーとしても雇用の創出者としても、人工知能に大きな関心が寄せられています。 人工知能の仕事の数は、ますます多くの企業がデジタルルートを採用するにつれて増え続けていますが、実際のところ、これらのポジションを埋めるのに十分な候補者がいないということです。 これは、雇用主によって生み出された需要を平準化するための求職者からの十分な関心がないために起こりました。

それは業界自体にとって理想的な状況ではないかもしれませんが、より儲かるだけでなく豊かな方向にキャリアを積みたいと考えている人にとっては確かに朗報です！ Indeedのようなさまざまな情報源からのデータは、これらのポジションが今後数年間空席のままになる可能性が高いことを示しています。したがって、これらの仕事への旅を始めるのに遅すぎることはありません。

したがって、人工知能エンジニアになりたい人がとるべき最初のステップは何でしょうか？ そして、AIの広大な分野で潜在的に持つことができる仕事は何ですか？ この記事では、これらすべてについて説明します。

そもそも、AIスペシャリストになることを考えているのであれば、組織は数学やコンピューターの学士号を最初から探している可能性が高いですが、それができる可能性は低いです。学士号を取得するだけで、エントリーレベルの仕事を超えて進歩します。

雇用機会をよりよく把握するには、次の分野をカバーする追加の認定が必要になります。

• ベイジアンネットワーキング（ニューラルネットを含む）
• 認知科学理論
• コンピュータサイエンス（理想的には、人気のある需要の高いプログラミング言語を使用してコーディングできるはずです）
• 物理
• ロボット工学
• エンジニアリング
• さまざまな種類の数学（代数、微積分、論理とアルゴリズム、確率、統計）

すでにソフトウェアエンジニアになるための作業を開始している場合は、AIに焦点を当てたコースを受講することで、人工知能エンジニアになるための移行を簡単に行うことができます。

そうすれば、どんな仕事ができるようになりますか？ 見てみましょう！

トップ人工知能の仕事

1.機械学習エンジニア

彼らの仕事の技術的性質のために非常に求められており、彼らは高給（10から12 LPAの間）を命じており、機械学習プロジェクトが効率的に機能することを確実にすることに主に責任があります。 読む：インドの機械学習給与

この役割は、データサイエンスや応用研究の経験がある人との互換性が高いですが、それでも必須ではありません。 機械学習エンジニアはAIプロジェクトの中心です。他のすべては、彼らの仕事を中心に構成されているからです。 また、AIプログラミングだけでなく、複数のプログラミング言語を完全に理解している必要があります。これは不可欠です。

タスクには、予測モデルを適用し、大規模なデータセットを処理するときに自然言語処理を効率的に使用する機能が含まれます。 アジャイル開発の実践や、IntelliJやEclipseなどのソフトウェア開発IDEツールの経験が多ければ多いほど、採用される可能性は高くなります。

また、次のプログラミング言語に関する深い実践的な知識も必要になります。

• Scala
• Python
• Java

分析スキルがあり、ニューラルネットワークとディープラーニングの経験があり、必要なクラウドアプリケーションを持っている場合、履歴書はさらに強化されます。

2.データサイエンティスト

データサイエンティストは、非常に大規模で複雑なデータセットを扱うことになります。 これは、機械学習と予測分析の両方を使用して行います。 また、このような膨大な量のデータの収集とクリーニングを可能にするアルゴリズムを作成して、分析の準備をする必要があります。

データサイエンティストとして、最初は8〜10 LPAを作成し、その後、キャリアをさらに進めていくと、より多くの金額を獲得する機会が増えます。 読む：インドのデータサイエンティスト給与

この分野で始めるには、次のようなビッグデータツールとプラットフォームに精通している必要があります。

• MapReduce
• ハイブ
• 豚
• スパーク
• Hadoop
  

また、統計計算やプログラミング言語などの豊富な経験が必要です。

• Scala
• Perl
• SQL
• Python

多くの場合、データサイエンティストは高度な教育を受けており、少なくともコンピュータサイエンスの修士号以上を取得している必要があります。 特にデータサイエンス分野でAI開発者になりたい場合は、コンピューターサイエンスの高度な学位が必要になる場合があります。そうでない場合は、電気工学であろうと数学であろうと、より高い学位で十分です。

知識の面である程度の重複があるため、適用する前に機械学習で少なくとも2年の経験がある場合は、より適切に機能します。 さらに、HadoopやAmazonのS3などのクラウドツールを使用した経験があると、CVに光沢のレイヤーが追加されます。

技術的な要件に加えて、強力なコミュニケーションスキル（あらゆる仕事に欠かせないもの）と、利害関係者にとって意味のある観点から到達した洞察を伝える能力も必要になります。

3.ビジネスインテリジェンス開発者

ビジネスインテリジェンス開発者としての主な目標は、複雑なデータセットを分析し、組織の収益を増やすような方法でビジネスと市場の傾向を特定することです。 クラウドベースのデータプラットフォームを使用すると、複雑なデータの設計、モデル化、および保守がタスクになります。 組織の収益性と効率を高める上で大きな役割を果たしていることを考えると、最初に始めたときは7〜9LPAのどこでも稼ぐことができます。

このリストの他の仕事とは異なり、BI開発者は通常、学士号を取得するだけで資格を得ることができます。 とはいえ、実務経験があればそれでも有益であり、認定資格もいくつかある場合は、これほど優れたものはありません。 したがって、理想的な候補者は、データマイニング、データウェアハウスの設計、SQL Integration Services、SQLクエリ、SQL Server Reporting Services、およびBIテクノロジで実証可能な経験を持っているはずです。

新しい業界はビジネスインテリジェンス開発者の影響を絶えず受けているため、この役割に対する需要は増え続けるでしょう。 非技術的なスキルでは、実践的な問題解決スキルと実践的なコミュニケーションの組み合わせも大いに役立ちます。

4.研究科学者

おそらく人工知能の分野で最も人気のある仕事の1つであり、研究科学者として、計算統計、機械学習、深層学習、応用数学など、AIの複数の分野の専門家である必要があります。

この役職に就くには、グラフィカルモデル、自然言語処理、グラフィカルモデル、強化学習の豊富な経験が必要です。 この仕事の需要が高いことを考えると、給与は9〜11LPAの範囲です。

データサイエンティストと同様に、研究サイエンティストも修士以上の高度な学位を取得することが期待されていますが、多くの企業はこの事実に固執せず、関連分野の高度な学位を受け入れます。 ただし、これを実現するには、業界と職務での豊富な経験が必要です。

CVが潜在的な雇用主に印象を与えるには、並列コンピューティング、機械学習、分散コンピューティング、人工知能、およびベンチマークに関する深い知識が必要です。

5.ビッグデータエンジニア/アーキテクト

人工知能業界で最も高額な仕事の1つであるビッグデータエンジニアまたはアーキテクトは、旅の始めに12〜16のLPAを作成し、作業を続けるにつれて成長の余地が十分にあります。

この役割は階層の最上位の1つであり、参加よりも厳密な意味でより多くの促進を伴うことを考えると、この役割の候補者はすでに博士号を取得していることが望ましいです。 コンピュータサイエンスまたは数学（または関連分野）。

ビッグデータエンジニアとアーキテクトは、SparkおよびHadoopシステムでビッグデータ環境全体を開発および計画します。 ビッグデータエンジニアとしての仕事を確保したい場合は、Java、Python、C ++、およびScalaの実証可能な経験に加えて、データマイニング、データ移行、およびデータの視覚化の経験が必要です。

結論

高度な認定コースであなたのキャリアの先の旅の準備をしてください。そうすれば、あなたは確かに人工知能の分野であなたの選んだ仕事を上陸させるでしょう！

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