Работа, связанная с ИИ: 10 перспективных профессий с высокой зарплатой

Prompt — это текстовая или голосовая подсказка, предназначенная для использования в различных информационных системах, чат-ботах, виртуальных ассистентах и других приложениях. Соответственно, промпт-инженер — специалист, который занимается ее написанием. Его задача — разработка интуитивно понятных и эффективных «сообщений» для нейросети, которые помогают пользователям задавать вопросы, получать информацию, а также выполнять другие действия.

Ежедневная рутина промпт-инженера:

• определение требований к промптам;
• запись текстовых и голосовых «подсказок» для различных функциональных возможностей приложений;
• изобретение лингвистических моделей и алгоритмов для генерации, интерпретации промптов;
• проверка и доработка prompt на основе обратной связи от пользователей;
• интеграция промптов в существующие системы;
• обслуживание и обновление prompt в изменяющейся среде.

Чтобы стать промпт-инженером, нужно разобраться в лингвистике и психологии взаимодействия человека с компьютером. У специалиста также должен быть опыт в UI-дизайне и программировании. Высшее образование необязательно, достаточно пройти качественные онлайн-курсы (только не бесплатные — они предлагают только стартовые знания).

Инженер по машинному обучению (Machine Learning) находится на стыке разработки программного обеспечения и науки о данных. Он использует инструменты обработки Big Data и различные среды программирования для создания готовых к использованию масштабируемых ML-моделей, способных анализировать терабайты информации в реальном времени.

Ежедневная рутина инженера по машинному обучению:

• сбор и подготовка данных для обучения ML-моделей;
• выбор, разработка и тестирование алгоритмов Machine Learning для решения прикладных задач (классификация, регрессия, кластеризация);
• создание, оптимизация ML-моделей с использованием алгоритмов глубокого обучения, градиентного бустинга, случайного леса и других;
• оценка производительности моделей и проведение экспериментов для повышения их качества;
• интеграция моделей в рабочие процессы компании;
• сопровождение ML-моделей после внедрения в процессы компании.

Стать ML-инженером можно после того, как вы наберетесь опыта в области Data Science, прикладных исследований и разработки ПО. Нужно будет разобраться с Machine Learning, статистикой, математикой и программированием. Не менее важно ориентироваться в библиотеках машинного обучения.

Составить резюме

Data Analyst собирает и интерпретирует большие объёмы информации. Обнаруженные им закономерности, тренды и паттерны используются работодателем для принятия бизнес-решений. В компетенции эксперта также входят визуализация данных и предоставление рекомендаций на основе проведенного им анализа.

Ежедневная рутина аналитика данных:

• сбор сведений из разных источников, таких как файлы, веб-сервисы, БД;
• предобработка данных — очистка от ошибок и дубликатов, заполнение пропущенных значений, преобразование в нужный формат;
• использование статистики и алгоритмов Machine Learning для анализа информации и выявления закономерностей;
• визуальное представление данных с использованием графиков, диаграмм и других инструментов;
• подготовка отчетов и презентаций, а также формулировка советов для бизнеса;
• планирование дальнейших действий вместе с членами команды.

Чтобы стать аналитиком данных, нужно, прежде всего, быть дипломированным специалистом: математиком, статистиком, экономистом или разработчиком. Кроме того, придется овладеть навыком программирования (желательно на языках Python, R, SQL) и освоить средства обработки информации — Excel, Tableau и другие.

Задача эксперта — спроектировать и разработать систему ИИ, которая позволит компьютеру выполнять интеллектуальные задачи. Специалист создает и обслуживает архитектуру ИИ, внедряет решения, выбирает набор инструментов, обеспечивает бесперебойный поток данных.

Ежедневная рутина архитектора по ИИ:

• проектирование архитектуры системы ИИ под конкретное решение;
• выбор подходящих алгоритмов и методов Machine Learning;
• программирование и тренировка ML-моделей с использованием фреймворков и библиотек, таких как Scikit-learn;
• оценка и улучшение алгоритмов;
• внедрение модели в рабочее окружение;
• обслуживание системы ИИ — обновление, отладка, решение проблем, адаптация к новой среде.

Компании, ориентированные на использование ИИ в своей работе, требуют от архитекторов как минимум степени бакалавра в области Computer Science, информационных систем или программирования ПО. Еще нужно разобраться в облачных платформах, процессах обработки информации, разработке софта.

Это эксперт в области создания и поддержки робототехнических систем. Он создает машины, которыми можно управлять с помощью софта и специальных алгоритмов. Такие изобретения впоследствии применяются на промышленном производстве, в медицине, сфере обслуживания и других областях.

Ежедневная рутина инженера-робототехника:

• проектирование робототехнических систем с учетом требований заказчика и специфики поставленной задачи;
• разработка механических частей машины — манипуляторов, сенсоров, приводов;
• создание электронных устройств и схем управления;
• программирование роботов, разработка алгоритмов для автономного их функционирования;
• тестирование систем, обеспечение их безопасного использования;
• обслуживание роботов.

Чтобы стать инженером-робототехником, нужно понять механику, электронику, программирование и процессы автоматизации, а еще научиться пользоваться специальным софтом.

Если вы хотите по максимуму связать свою работу с нейросетями, эта профессия — идеальный вариант. AI-девелопер изобретает алгоритмы и модели ИИ, такие как компьютерное зрение, обработка естественного языка, рекомендательные системы, автономные роботы. По сути, он создает софт, который затем используют аналитики данных и архитекторы ПО.

Ежедневная рутина AI-разработчика:

• разработка и реализация алгоритмов Machine Learning, Deep Learning и других методов искусственного интеллекта;
• сбор, очистка, подготовка данных для обучения и тестирования моделей ИИ;
• проектирование и создание нейронных сетей для решения прикладных задач (классификации, распознавания образов, генерации текста и других);
• оценка и тестирование точности, производительности моделей;
• внедрение моделей в существующие приложения.

Работа, связанная с ИИ, потребует от AI-девелопера знания математики, статистики и алгоритмов, а еще опыта программирования — обычно на языках Python, R, Java, C++.

Дата-сайентист анализирует данные с целью извлечения полезной информации, выявления закономерностей и прогнозирования будущих событий. Он применяет методы Machine Learning, статистику, алгоритмы обработки сведений для решения проблем бизнеса и совершенствования происходящих на предприятии процессов.

Ежедневная рутина дата-сайентиста:

• сбор, очистка и подготовка сведений для проведения анализа;
• разработка ML-моделей для решения прикладных задач (прогнозирования спроса, классификации клиентов, оптимизации производственных процессов);
• проведение статистического анализа данных и выявление закономерностей;
• визуализация и интерпретация результатов с помощью специализированных инструментов, библиотек;
• построение и тестирование гипотез;
• сотрудничество с бизнесом, обсуждение потребностей и метрик успеха.

Чтобы попасть в Data Science, нужно получить диплом специалиста в сфере статистики, математики или информации. Желательно обладать степенью магистра. Эксперт должен понимать принципы статистики и работу с неструктурированными данными, знать облачные технологии (Amazon S3, платформа Hadoop), программировать на Python, Perl, Scala, SQL, а также знать Hive, MapReduce, Pig, Spark.

Составить резюме

Это эксперт, который занимается анализом больших объёмов информации. Его основная задача состоит в том, чтобы создавать, поддерживать инфраструктуру для сбора, хранения, обработки и представления данных. Кроме того, он обеспечивает их доступность, целостность и безопасность.

Ежедневная рутина Data Engineer:

• программирование и обслуживание систем сбора и передачи информации;
• формирование БД для хранения (не)структурированных данных;
• планирование схемы обработки данных, включая их очистку и трансформацию;
• автоматизация и мониторинг информационного потока;
• работа с Big Data при помощи специализированного инструментария;
• слежение за безопасностью сведений и соблюдение закона о персональной информации.

Чтобы стать дата-инженером, нужно получить диплом в сфере информационных систем, математики или статистики. Кандидатам со степенью магистра компании предлагают офферы охотнее. Специалист должен уметь программировать, знать инструменты работы с данными, а также иметь опыт использования систем контроля версий (VCS).

Этот эксперт занимается программированием и обслуживанием систем бизнес-аналитики (Business Intelligence, BI). Его задача — помочь компаниям принять информированное решение касаемо стратегии развития компании. Для этого специалист формирует отчеты, создает дашборды и приложения для визуального представления и анализа сведений о процессах предприятия.

Ежедневная рутина BI-разработчика:

• создание, оптимизация процессов поиска, трансформации и загрузки сведений из различных источников;
• формирование хранилищ информации;
• использование специализированного инструментария для анализа информации, таких как SQL, Power BI, Tableau, Qlik;
• работа с бизнес-пользователями для понимания их потребностей в аналитике и создание решений, отвечающих их запросам;
• обеспечение безопасности и целостности данных, соблюдение законодательства о защите персональной информации.

Для работы с искусственным интеллектом и входа в профессию BI-разработчика нужно разобраться в БД, изучить программирование, опробовать инструменты для создания отчетов и дашбордов, а также иметь представление о процессах, происходящих в бизнесе.

Это эксперт по программированию и применению технологии обработки естественного, то есть понятного человеку, языка (Natural Language Processing, NLP). Его главная цель — «научить» нейросеть самостоятельно генерировать текст и анализировать информацию.

Ежедневная рутина NLP-инженера:

• программирование и тренировка моделей Machine Learning;
• создание алгоритмов для извлечения информации, семантического анализа и классификации текстов;
• достижение оптимальной производительности NLP-моделей;
• использование методов глубокого обучения для решения таких задач, как машинный перевод, распознавание речи и сентимент-анализ;
• работа с большими массивами текстовых сведений, их очистка, предобработка и сортировка;
• применение NLP-решений в чат-ботах, системах аналитики.

Чтобы стать NLP-инженером и успешно выполнять работу с нейронными сетями, нужно углубиться в математику, изучить программирование хотя бы на уровне мидл (Python и один из промышленных языков разработки) и разобраться с алгоритмами Machine Learning.

Как начать карьеру в сфере ИИ

Работа в сфере ИИ — непростая. Но благодаря большому выбору профессий, связать свою карьеру с нейросетями получится даже у того, кто не считает себя технарем. Высшее образование в области информатики, математики или статистики тоже хоть и желательно, но обычно необязательно.

Спрос на специалистов остается высоким, и вакансий в сфере ИИ действительно много, поэтому заветную должность можно получить быстро, если следовать этим рекомендациям:

1. Изучите Python и SQL.
2. Освойте методы анализа, обработки и визуализации данных.
3. Разберитесь в принципах работы облачных технологий.
4. Активно интересуйтесь отраслью, вступите в тематические сообщества и зарегистрируйтесь на форумах.
5. Посещайте AI-мероприятия, занимайтесь нетворкингом.
6. Соберите портфолио из работ, выполненных при помощи нейросетей (это могут быть пет-проекты, лабораторные с онлайн-курсов).
7. В резюме подчеркивайте, что вы коммуникабельны, эффективно сотрудничаете в команде, быстро учитесь, легко адаптируетесь к изменениям.
8. Соглашайтесь на любой оффер в начале пути — не ищите сразу технологического гиганта.