Cariera în învățarea automată: 5 roluri solicitante și diverse

Piața pentru inteligența artificială și învățarea automată este extrem de fierbinte în acest moment.

Nu este deloc surprinzător faptul că piața talentelor de inteligență artificială este la ora actuală. De fapt, Gartner susține că valoarea de afaceri a inteligenței artificiale va fi de 3,9 trilioane de dolari în 2022, în timp ce IDC estimează că cheltuielile la nivel mondial pentru sistemele cognitive și de inteligență artificială vor ajunge la 77,6 miliarde de dolari până în 2022. Citiți : Scopul viitor al învățării automate

Restabilind impactul extraordinar pe care AI urmează să-l creeze în viitorul apropiat, un raport din 2019 al McKinsey Global Institute afirmă că AI și ML au potențialul de a crea o valoare comercială suplimentară de aproximativ 1,4-2,6 trilioane USD în marketing și vânzări globale și încă 1,2-2 trilioane de dolari în managementul lanțului de aprovizionare și producție până în 2020.

Ce descriu aceste statistici?

Aceste statistici arată doar modul în care AI și ML pătrund în industrie într-un ritm fără precedent. Astăzi, aproape fiecare sector al industriei – sănătate, educație, comerț cu amănuntul, producție, lanț de aprovizionare și logistică, BFSI și chiar guvernanță – folosește aplicațiile AI și ML într-un fel sau altul. Desigur, pe măsură ce adoptarea acestor tehnologii inteligente este în creștere, crește și cererea de profesioniști calificați în AI și ML. Acesta este momentul să-ți construiești cariera în Machine Learning!

Potrivit unui raport Indeed din 2019 , Machine Learning Engineer este locul 1 în lista celor mai bune locuri de muncă din SUA, înregistrând o creștere uimitoare de 344%, cu un salariu mediu de 146.085 USD pe an. În India, salariul mediu național pentru joburile de învățare automată este de 11.05.748 INR.

Cererea de profesioniști talentați și calificați în învățarea automată este acum la apogeu și, în viitor, va crește doar mai mult. Lucrul grozav despre o carieră de învățare automată este că, pe lângă satisfacția și securitatea muncii, promite, de asemenea, o compensație anuală consistentă și o creștere rapidă a carierei. Cu atât mai mult motiv pentru a lua în considerare construirea unei cariere în învățarea automată.

Căi de carieră în învățarea automată

Odată ce ați dobândit abilitățile ML potrivite, iată primele cinci căi de carieră promițătoare de învățare automată la care puteți aspira:

1. Inginer de învățare automată

După cum am spus mai devreme, o carieră de inginer de învățare automată este una dintre cele mai râvnite și promițătoare din domeniul științei datelor. Inginerii de învățare automată sunt implicați în principal în proiectarea și dezvoltarea sistemelor și aplicațiilor ML prin utilizarea algoritmilor și instrumentelor ML.

Este datoria lor să modeleze și să dezvolte aplicații eficiente ML de auto-învățare prin efectuarea de analize statistice și ajustarea lor cu ajutorul rezultatelor testelor. De asemenea, efectuează și rulează diverse experimente ML folosind limbaje de programare precum Python, Java, Scala, R și C++, pentru a numi câteva.

Abilități necesare: Un inginer de învățare automată trebuie să aibă cunoștințe de bază solide de matematică, statistică și programare. El/ea ar trebui să fie bine versat cu arhitectura software, designul sistemului, structurile de date, modelarea datelor și algoritmii ML. Citiți mai multe despre abilitățile de învățare automată.

2. Data Scientist

Profilul postului unui Data Scientist a fost salutat drept „Cea mai sexy job din secolul 21” de un articol de revizuire a afacerilor Harvard . Dacă acest lucru nu stabilește popularitatea acestei cariere de învățare automată, ce va face!

Oamenii de știință în date sunt experți de nivel înalt care folosesc zilnic tehnologii avansate (cum ar fi Big Data, AI, ML, Deep Learning etc.) și instrumente analitice pentru a colecta, stoca, procesa, analiza și interpreta cantități masive de date. Datoria lor principală este de a extrage informații valoroase din seturi mari de date care pot fi convertite în valoare de afaceri.

Abilități necesare : La fel ca un inginer ML, un Data Scientist trebuie să aibă cunoștințe bune de matematică, statistică și programare (în principal în Python). Oamenii de știință de date trebuie, de asemenea, să aibă o experiență aprofundată în extragerea datelor și cum să aplice diverse tehnici de cercetare statistică și să utilizeze platforme de date mari (Hadoop, Pig, Hive, Spark, Flume etc.). Citiți mai multe despre abilitățile de știință a datelor.

Sursă

3. Om de știință NLP

Procesarea limbajului natural (NLP) urmărește să ofere mașinilor capacitatea de a înțelege limbajele umane naturale. Oamenii de știință NLP sunt în primul rând responsabili pentru proiectarea și dezvoltarea mașinilor și aplicațiilor care pot învăța tiparele de vorbire ale unei limbi umane și, de asemenea, pot traduce cuvintele rostite în alte limbi. Scopul aici este de a ajuta mașinile să înțeleagă limbajele umane la fel de natural ca oamenii. Grammarly și Duolingo sunt două exemple excelente de aplicații NLP.

Abilități necesare : Deoarece sarcina principală a oamenilor de știință NLP este să învețe mașinile cum să înțeleagă nuanțele limbilor umane, acestea trebuie să cunoască fluent sintaxa, ortografia și gramatica a cel puțin unei limbi (cu cât mai mult, cu atât mai bine). De asemenea, ar trebui să aibă abilitățile de ML la nivel de bază.

4. Dezvoltator/Inginer de software (AI/ML)

Dezvoltatorii/Inginerii de software cu specializare în AI/ML sunt mințile creative din spatele programelor de calculator inteligente. Sarcina lor principală este să dezvolte algoritmi și aplicații ML eficienți. Dezvoltatorii/Inginerii de software proiectează, dezvoltă și instalează soluții software AI/ML; creați funcții specifice computerului; pregătiți documentația produsului, organigrame, machete, diagrame, diagrame etc. pentru vizualizare; scrierea și testarea codului; creați specificații tehnice, actualizați și întreține sistemele și multe altele.

Abilități necesare : Dezvoltatorii/Inginerii de software (AI/ML) trebuie să fie competenți în codificare în mai multe limbaje de programare, inclusiv Python, Java, R, C, C++, Scala etc. Trebuie să posede o bună înțelegere a sistemelor de operare, a structurilor de date, arhitectura datelor, arhitectura computerului, analiza datelor, procesarea distribuită, testarea și depanarea software-ului, printre altele. De asemenea, trebuie să aibă cunoștințe extinse despre conceptele, algoritmii, sistemele și instrumentele ML.

Sursă

5. Designer de învățare automată centrat pe om

Machine Learning are o ramură exclusivă care este dedicată proiectării algoritmilor ML centrați în jurul oamenilor. De aici, numele Învățare automată centrată pe om. Designerii de învățare automată centrați pe om sunt responsabili pentru crearea sistemelor inteligente care pot „învăța” preferințele și modelele de comportament ale oamenilor individuali prin procesarea informațiilor și recunoașterea modelelor.

Aceste sisteme necesită intervenție umană minimă sau inexistentă sau chiar programe greoaie pentru a ține cont de fiecare scenariu imaginabil de utilizator. Netflix și Motorul de recomandări al Amazon este un exemplu excelent de învățare automată centrată pe om.

Abilități necesare : așa cum este cazul oricărei cariere de învățare automată, designerii de învățare automată centrați pe om trebuie să posede, de asemenea, o înțelegere aprofundată a diferitelor concepte ML, algoritmi și modul în care funcționează. Ar trebui să aibă, de asemenea, o bază bună în matematică și statistică, împreună cu competența de codificare.

Concluzie

Deși acestea sunt primele cinci căi de carieră de învățare automată, există multe alte căi de carieră în acest domeniu, cum ar fi Data Analyst, Data Architect, Cloud Architect și Business Intelligence Developer, pentru a numi câteva. În cele din urmă, alegerea unei căi de carieră în învățarea automată depinde de dvs. - în ce doriți să vă specializați și ce abilități aveți și doriți să dobândiți.

Multe industrii folosesc învățarea automată în scopuri diferite, astfel încât cererea crește pe zi ce trece. Dacă doriți să aflați mai multe despre carierele în învățarea automată și inteligența artificială, consultați IIT Madras și Certificarea avansată upGrad în învățare automată și cloud.