materiały partnera
Sztuczna inteligencja rozwija się z roku na rok – a wraz z nią spada i rośnie zapotrzebowanie na poszczególne zawody. Sprawdź, które stanowiska zdobywają szczególną popularność w dobie AI i cyfrowych technologii.
Jednym z zawodów, które w latach rozwoju AI znacznie zyskują na popularności, jest inżynier uczenia maszynowego, czyli Machine Learning Engineer (kod zawodu: 251909). Uczenie maszynowe jest jednym z elementów sztucznej inteligencji – zajmuje się ono tworzeniem systemów, które uczą się na podstawie dostępnych już danych oraz doświadczeń. Inżynier uczenia maszynowego skupia się zatem na projektowaniu, budowaniu, implementacji oraz optymalizacji modeli machine learning, opierając się na dużych zestawach danych. Do pracy na tym stanowisku niezbędne są przede wszystkim umiejętności analityczne, wiedza z zakresu inżynierii oprogramowania, znajomość bibliotek uczenia maszynowego czy podstawy z zakresu statystyki oraz matematyki.
Kolejnym zawodem, który w dobie sztucznej inteligencji będzie coraz bardziej pożądany na rynku pracy, jest AI Software Engineer (kod zawodu: 251908). Osoba zajmująca to stanowisko specjalizuje się w tworzeniu rozwiązań opartych na AI – szczególnie oprogramowania, które wykorzystuje algorytmy sztucznej inteligencji. Inżynier oprogramowania AI zajmuje się m.in. integracją modeli AI z innymi systemami oraz aplikacjami, monitoruje cykl życia oprogramowania, optymalizuje kod i testuje funkcjonalność modeli AI. AI Software Engineer powinien posiadać umiejętności z zakresu nie tylko software engineeringu, ale również data science, architektury chmurowej czy metodyki DevOps.
Wraz z rozwojem AI na znaczeniu będzie zyskiwał także zawód Data Scientist, czyli specjalisty od analizy danych (kod zawodu: 252102). Osoba zajmująca to stanowisko wykonuje obowiązki zarówno analityka danych, jak również inżyniera danych. Zajmuje się ona analizą dużych zbiorów danych w celu wyciągania wniosków i podejmowania ważnych biznesowych kroków. Zakres obowiązków Data Scientist obejmuje m.in. wizualizację danych, tworzenie raportów i prognoz, pracę nad modelami predykcyjnymi czy rozwiązywanie problemów innych działów firmy w oparciu właśnie o dane. Do pracy na tym stanowisku potrzebne są przede wszystkim umiejętności analityczne, kompetencje związane z matematyką i statystyką czy wiedza z zakresu machine learning. Specjalista ten powinien też być w stanie odkrywać wzorce i trendy na podstawie analizowanych danych, a także skutecznie przekazywać wyniki swoich analiz – liczą się więc także umiejętności komunikacyjne.
W dobie AI coraz większą popularność będzie zdobywał także coaching – planując przebranżowienie, warto więc rozważyć rozwój kariery właśnie w tym kierunku. Coach (kod zawodu: 235920) posiada bowiem pewne umiejętności, które stają się bardzo pomocne w świecie chatbotów, interfejsów i sztucznej inteligencji. Mimo że AI może pomagać na wielu obszarach, z czasem może też zacząć przytłaczać – zwłaszcza gdy trudno rozróżnić, co jest prawdą, a co zostało wygenerowane przez algorytmy. Wówczas to właśnie psychologiczne i komunikacyjne kompetencje coachów okazują się nieocenione. Coach może pomóc w zrozumieniu informacji generowanych przez AI i ułatwić rozwój krytycznego myślenia.
Interesują Cię treści związane z biznesem? Sprawdź, co to jest NPS i zapoznaj się z innymi pojęciami w słowniku HR.
Dynamiczny rozwój sztucznej inteligencji wiąże się z większym zapotrzebowaniem na niektóre zawody. Wśród najbardziej pożądanych specjalizacji wymienia się m.in. takie stanowiska jak inżynier uczenia maszynowego (Machine Learning Engineer), Software Engineer czy specjalista od analizy danych (Data Scientist). W związku z rozwojem AI na znaczeniu zyskuje również praca coachów, którzy dzięki swoim komunikacyjnym i psychologicznym umiejętnościom są w stanie pomóc w lepszym rozumieniu generowanych przez sztuczną inteligencję treści.
