6 удаленных AI-вакансий, на которые стоит обратить внимание в 2024 году

6 AI-вакансий, о которых стоит знать в 2024 году

Область искусственного интеллекта быстро развивается, и вместе с ним растет спрос на специалистов, имеющих практический опыт в области ИИ и ИИ-инструментов. Недавнее исследование, проведенное компанией Gartner, прогнозирует, что мировой рынок ИИ вырастет с 15,7 миллиарда долларов в 2021 году до 331,2 миллиарда долларов к 2026 году. Этот рост обусловлен увеличением применения ИИ в широком спектре отраслей, включая здравоохранение, финансы, производство и розничную торговлю.

По мере роста спроса на специалистов по ИИ, возрастает и возможность для тех, кто видит удаленные должности в области ИИ в качестве карьерной цели. Это подчеркивается тем, что многие компании, активно занимающиеся ИИ, сейчас нанимают на удаленные должности, давая соискателям гибкость работать откуда угодно.

Итак, давайте рассмотрим некоторые из лучших удаленных должностей в области ИИ, на которые стоит обратить внимание в 2024 году.

Data Scientist (Ученый по данным)

Ученые по данным отвечают за разработку и внедрение моделей искусственного интеллекта. Они используют свои знания статистики, математики и программирования для анализа данных и выявления закономерностей, которые можно использовать для улучшения бизнес-процессов. Средняя зарплата для ученого по данным составляет 112,400 долларов в год. Однако, диапазон зарплат может значительно варьироваться в зависимости от уровня опыта, отрасли и местоположения. Ученые по данным с докторской или магистерской степенью в области компьютерных наук или смежной области могут зарабатывать более 150,000 долларов в год. Ученые по данным, работающие в отрасли финансовых услуг или здравоохранения, также могут зарабатывать больше среднего.

Помимо технических навыков, ученым по данным нужны сильные навыки коммуникации и решения проблем. Они должны уметь объяснять сложные технические концепции неспециалистам и определять и решать проблемы, возникающие в процессе разработки и внедрения моделей ИИ. Все это делает ученых по данным востребованными, и ожидается, что рынок труда будет быстро расти в ближайшие годы.

Prompt Engineer (Инженер-подсказка)

Инженеры-подсказки находятся на диком западе ИИ. Они отвечают за создание и поддержку подсказок для моделей искусственного интеллекта, корректировку и настройку моделей через тесты и рабочие подсказки. Для тех, кто не знает, подсказки – это фрагменты текста, которые указывают модели, как генерировать вывод. Инженеры-подсказки тесно сотрудничают с учеными по данным и инженерами машинного обучения, чтобы убедиться, что подсказки эффективны и модели производят желаемые результаты.

Основные обязанности инженера-подсказки включают:

  • Разработка и тестирование подсказок для моделей искусственного интеллекта
  • Поддержка и обновление подсказок при необходимости
  • Сотрудничество с учеными по данным и инженерами машинного обучения, чтобы подсказки были эффективными
  • Оценка производительности подсказок и внесение корректировок при необходимости

Интересно то, что инженеры-подсказки могут иметь разнообразные профессиональные навыки. Хотя вы можете видеть тех, кто обычно имеет опыт в компьютерных науках или смежных областях, в эту сферу также входят копирайтеры, лингвисты и другие специалисты, вносящие свой вклад в улучшение взаимодействия ИИ с пользователями.

В большинстве случаев это удаленная позиция, а средняя зарплата инженера-подсказки составляет 110,000 долларов в год. Однако, зарплаты могут варьироваться в зависимости от уровня опыта, отрасли и местоположения.

МЕРОПРИЯТИЕ – ODSC East 2024

Личное и виртуальное мероприятие

23-25 апреля 2024 года

Присоединяйтесь к нам, чтобы погрузиться в последние тенденции, инструменты и техники в области науки о данных и ИИ – от языков моделей до аналитики данных и от машинного обучения до ответственного ИИ.

 

Инженер данных

Инженеры данных отвечают за полный цикл процесса сбора, хранения и обработки данных. Они используют свои знания о хранилищах данных, озерах данных и технологиях больших данных для создания и поддержки конвейеров обработки данных. Конвейеры данных представляют собой серию шагов, которые преобразуют сырые данные в формат, который может быть использован компаниями для анализа и принятия решений.

Инженеры по обработке данных обычно работают в команде с другими специалистами по данным, такими как ученые по данным и аналитики данных. Инженеры по обработке данных сотрудничают с этими специалистами, чтобы обеспечить сбор, хранение и обработку данных в соответствии с потребностями бизнеса. Они также должны уметь устранять проблемы и находить способы улучшения эффективности процессов обработки данных.

Средняя заработная плата инженера по обработке данных составляет 107 500 долларов в год. Однако, диапазон заработной платы может варьироваться в зависимости от уровня опыта, отрасли и местоположения. Инженеры по обработке данных с большим опытом могут зарабатывать до 150 000 долларов в год.

Инженеры машинного обучения

Инженеры машинного обучения отвечают за разработку и внедрение моделей машинного обучения. Они используют свои знания алгоритмов машинного обучения, языков программирования и инструментов анализа данных для создания моделей, которые могут быть использованы для автоматизации задач и предсказаний.

Алгоритмы машинного обучения – это набор математических уравнений, которые используются для изучения данных. Они могут использоваться для решения различных задач, таких как:

  • Предсказание поведения клиентов
  • Обнаружение мошенничества
  • Классификация изображений
  • Рекомендация товаров

Языки программирования используются для написания кода, реализующего алгоритмы машинного обучения. Самые популярные языки программирования для машинного обучения включают Python, R и Java. Инструменты анализа данных используются для сбора, очистки и подготовки данных для моделей машинного обучения. Самые популярные инструменты анализа данных включают Hadoop, Spark и Hive.

Инженеры машинного обучения используют свои знания алгоритмов машинного обучения, языков программирования и инструментов анализа данных для создания моделей, которые могут быть использованы для автоматизации задач и предсказаний. Они тесно сотрудничают с учеными по данным, программистами и бизнес-аналитиками, чтобы убедиться в точности и эффективности моделей.

Средняя заработная плата инженера машинного обучения составляет 117 700 долларов в год. Однако, заработная плата может варьироваться в зависимости от уровня опыта, отрасли и местоположения. Инженеры машинного обучения с докторской степенью и опытом работы более 10 лет могут зарабатывать более 200 000 долларов в год.

Менеджеры по продуктам искусственного интеллекта

Менеджеры по продуктам искусственного интеллекта отвечают за разработку и запуск продуктов искусственного интеллекта. Они используют свои знания в области искусственного интеллекта, управления продуктом и стратегии бизнеса для разработки продуктов, которые соответствуют потребностям пользователей и клиентов.

Обязанности менеджера по продуктам искусственного интеллекта включают:

  • Определение видения и плана продукта
  • Сбор и анализ требований пользователей
  • Проектирование и разработка продукта
  • Тестирование и внедрение продукта
  • Маркетинг и продвижение продукта
  • Управление жизненным циклом продукта

Менеджеры по продуктам искусственного интеллекта должны обладать глубоким пониманием искусственного интеллекта, управления продуктом и стратегии бизнеса. Ключевыми навыками являются отличные коммуникативные, межличностные и навыки решения проблем. Средняя заработная плата менеджера по продуктам искусственного интеллекта составляет 115 000 долларов в год. Однако, заработная плата может варьироваться в зависимости от компании, местоположения и уровня опыта.

Инженеры по обработке естественного языка

Инженеры по обработке естественного языка отвечают за разработку и поддержку систем обработки естественного языка. Системы обработки естественного языка используются для понимания и обработки человеческого языка, и их применение включает широкий спектр задач, таких как:

  • Поисковые системы: системы обработки естественного языка используются для понимания и обработки запросов пользователей и возврата соответствующих результатов.
  • Машинный перевод: системы обработки естественного языка используются для перевода текста с одного языка на другой.
  • Распознавание речи: системы обработки естественного языка используются для распознавания произнесенных слов и их преобразования в текст.
  • Обслуживание клиентов: системы обработки естественного языка используются для предоставления клиентам сервиса путем понимания и ответа на запросы клиентов.

Инженеры по обработке естественного языка должны обладать глубоким пониманием как компьютерной науки, так и лингвистики. Они должны уметь проектировать и реализовывать алгоритмы обработки естественного языка, а также понимать тонкости человеческого языка. Типичное образование для инженеров по обработке естественного языка – это степень бакалавра в области компьютерных наук или смежной области, а также степень магистра в области компьютерных наук или смежной области.

Средняя заработная плата инженера по обработке естественного языка составляет 110 000 долларов в год. Однако, диапазон заработной платы может варьироваться в зависимости от уровня опыта, местоположения и отрасли. Инженеры по обработке естественного языка с докторской степенью и многолетним опытом могут зарабатывать зарплаты выше 200 000 долларов в год.

Что мне нужно сделать, чтобы получить одну из этих удаленных работ в области искусственного интеллекта?

Прогноз для удаленных работ в области искусственного интеллекта выглядит отлично, и у каждой из перечисленных должностей есть различные входные точки и требования к навыкам, поэтому большинство желающих сделать 2024 год годом удаленной работы имеют возможность. Однако, если вы хотите получить желаемое предложение на удаленную работу в области искусственного интеллекта, вам понадобится развить ключевые навыки, чтобы выделиться на фоне конкуренции.

И лучшее место для этого – это присоединиться к нам на ODSC East! В течение 23-25 апреля на востоке ODSC вы не только обучитесь у экспертов, внедряющих ИИ в его текущую эпоху, но и общаетесь с коллегами-специалистами по данным, обмениваетесь советами, навыками и контактами. Все это является идеальным рецептом успеха в ИИ.

Итак, чего ты ждешь? Получи свой билет сегодня!