Spis treści
- 1. AI Engineer (Inżynier z zakresu SI)
- 2. AI Ethicist (Specjalista ds. etyki w zakresie SI)
- 3. AI Researcher (Badacz ds. sztucznej inteligencji)
- 4. Big Data Analyst (Analityk dużych zbiorów danych)
- 5. Computer Vision Engineer (Specjalista ds. wizji komputerowej)
- 6. Data Mining and Analysis (Analityk ds. przetwarzania danych)
- 7. Machine Learning Engineer (Inżynier ds. uczenia maszynowego)
- 8. Natural Language Processing Engineer (Inżynier ds. przetwarzania języka naturalnego)
- 9. Prompt Engineer (Specjalista z zakresu komunikacji z modelami SI)
Poniższe omówienie ma charakter orientacyjny i zostało sporządzone na podstawie różnych ofert pracy, figurujących w sieci. Poszczególne podmioty zatrudniające osoby do pracy z AI mogą mieć różne od siebie wymagania dotyczące kandydatów, ich wykształcenia czy doświadczenia. Warto jednak przyjrzeć się ogólnym trendom. Te zawody związane z AI są poszukiwane już teraz.
1. AI Engineer (Inżynier z zakresu SI)
Charakter pracy: zajmuje się projektowaniem, rozwijaniem i wdrażaniem systemów sztucznej inteligencji.
Umiejętności: programowanie w językach Python, Java, C++, znajomość algorytmów uczenia maszynowego (np. regresja liniowa, sieci neuronowe), znajomość narzędzi takich jak TensorFlow, PyTorch, Hadoop, Apache Spark, MongoDB. Umiejętności analityczne, rozwiązywanie problemów, praca zespołowa, zarządzanie czasem.
Wykształcenie: dziedziny informatyki, matematyki, inżynierii lub pokrewne. Często preferowane jest posiadanie tytułu magistra.
2. AI Ethicist (Specjalista ds. etyki w zakresie SI)
Charakter pracy: skupia się na etycznych aspektach związanych z rozwojem i zastosowaniem sztucznej inteligencji.
Umiejętności: głęboka wiedza na temat etycznych aspektów technologii, zdolność do analizy i oceny wpływu projektów AI, znajomość przepisów prawnych dotyczących technologii i danych, umiejętności komunikacyjne i doradcze.
Wykształcenie: dziedziny filozofii, etyki, prawa, informatyki lub pokrewnych.
3. AI Researcher (Badacz ds. sztucznej inteligencji)
Charakter pracy: przeprowadza badania mające na celu rozwijanie nowych technologii i algorytmów AI.
Umiejętności: znajomość zaawansowanych algorytmów AI, umiejętność prowadzenia badań i publikowania wyników, umiejętności analizy danych, programowanie w językach takich jak Python, Matlab.
Wykształcenie: dziedziny informatyki, sztucznej inteligencji, matematyki lub pokrewnych. Preferowane wykształcenie wyższe magisterskie.
4. Big Data Analyst (Analityk dużych zbiorów danych)
Charakter pracy: analizuje duże zestawy danych w celu wyciągania wartościowych informacji.
Umiejętności: znajomość narzędzi do analizy danych takich jak SQL, R, Python, Hadoop, Apache Spark, umiejętności statystyczne, analityczne myślenie, umiejętność wizualizacji danych, komunikacja z interesariuszami.
Wykształcenie: dziedziny informatyki, matematyki, statystyki, ekonomii lub pokrewnych.
5. Computer Vision Engineer (Specjalista ds. wizji komputerowej)
Charakter pracy: Zajmuje się opracowywaniem systemów i algorytmów, które pozwalają komputerom „widzieć” i interpretować obraz.
Umiejętności: znajomość algorytmów przetwarzania obrazów, narzędzi takich jak OpenCV, TensorFlow, Keras, znajomość języków programowania (Python, C++), umiejętności analizy i przetwarzania danych wizualnych, rozwiązywanie problemów.
Wykształcenie: dziedziny informatyki, inżynierii elektrycznej, matematyki lub pokrewnych.
6. Data Mining and Analysis (Analityk ds. przetwarzania danych)
Charakter pracy: Wykorzystuje techniki eksploracji danych w celu odkrywania wzorców i trendów w dużych zestawach danych.
Umiejętności: Znajomość technik eksploracji danych, narzędzi takich jak SQL, Python, R, Hadoop, zdolności analityczne, umiejętność pracy z dużymi zbiorami danych, interpretacja wyników analizy.
Wykształcenie: dziedziny informatyki, statystyki, matematyki lub pokrewnych.
7. Machine Learning Engineer (Inżynier ds. uczenia maszynowego)
Charakter pracy: Skupia się na tworzeniu i implementacji modeli uczenia maszynowego.
Umiejętności: Programowanie w językach takich jak Python, R, Java, znajomość algorytmów uczenia maszynowego, doświadczenie z narzędziami takimi jak TensorFlow, Keras, PyTorch, zdolności analityczne, praca zespołowa, rozwiązywanie problemów.
Wykształcenie:dziedziny informatyki, inżynierii, matematyki lub pokrewnych. Preferowane magisterium.
8. Natural Language Processing Engineer (Inżynier ds. przetwarzania języka naturalnego)
Charakter pracy: pracuje nad systemami, które umożliwiają komputerom zrozumienie i generowanie ludzkiego języka.
Umiejętności: znajomość algorytmów NLP, narzędzi takich jak NLTK, SpaCy, doświadczenie w programowaniu w Pythonie, analiza i przetwarzanie tekstu, umiejętności komunikacyjne.
Wykształcenie: dziedziny informatyki, językoznawstwa komputerowego, matematyki lub pokrewnych.
9. Prompt Engineer (Specjalista z zakresu komunikacji z modelami SI)
Charakter pracy: zajmuje się tworzeniem i optymalizacją zapytań (promptów) używanych do interakcji z modelami AI.
Umiejętności: tworzenie i optymalizacja zapytań (promptów) dla modeli AI, analiza wyników generowanych przez modele, umiejętności komunikacyjne, znajomość różnych modeli językowych i narzędzi AI.
Wykształcenie: dziedziny informatyki, komunikacji, językoznawstwa lub pokrewnych.
Powiedz nam, co o tym myślisz i zostaw komentarz.
Szanujemy każde zdanie i zachęcamy do dyskusji. Pamiętaj tylko, żeby nikogo nie obrażać!
Jesteśmy na Google News. Dołącz do nas i śledź Strefę Edukacji codziennie.
Obserwuj StrefaEdukacji.pl!
Źródła: „Profil absolwenta. Czego uczyć w szkole XXI wieku”, oferty pracy.
Upalne dni bez stresu. Praktyczne sposoby na zdrowe lato
Dołącz do nas na Facebooku!
Publikujemy najciekawsze artykuły, wydarzenia i konkursy. Jesteśmy tam gdzie nasi czytelnicy!
Dołącz do nas na X!
Codziennie informujemy o ciekawostkach i aktualnych wydarzeniach.
Kontakt z redakcją
Byłeś świadkiem ważnego zdarzenia? Widziałeś coś interesującego? Zrobiłeś ciekawe zdjęcie lub wideo?
