AI-лидерство: как преуспеть в мире искусственного интеллекта? Часть 1
Шрифт:
? программировать на языках Python, R, Java или C++,
? использовать фреймворки TensorFlow, PyTorch, Keras или Scikit-learn,
? понимать архитектуры и параметры нейронных сетей
? знать математические основы NN.
AI-специалист по нейронным сетям – это один из самых перспективных и продвинутых методов машинного обучения. Нейронные сети могут решать задачи, которые традиционные алгоритмы не могут. Они нужны компаниям, которые занимаются разработкой инновационных продуктов и решений на основе AI. Средняя зарплата по нейронным сетям в США составляет около 140 тысяч
AI-аналитик
AI-аналитик – это специалист, который занимается изучением и интерпретацией результатов работы AI-систем для выработки стратегий и рекомендаций для бизнеса. AI-аналитик должен уметь:
? работать с данными в разных форматах и источниках
? использовать статистические и визуальные методы для анализа данных
? понимать принципы работы AI-систем и их ограничения
? обладать навыками коммуникации и презентации.
AI-аналитик – это мост между техническими специалистами по AI и бизнес-заказчиками. AI-аналитик помогает бизнесу понять, как искусственный интеллект может помочь достичь целей и решить проблемы. Средняя зарплата в США составляет около 90 тысяч долларов в год.
3. Навыки и компетенции, которые помогут вам получать больше дохода от своей работы
Технические навыки
Технические навыки (Hard skills) – это профессиональные навыки, которые мы получаем с опытом от выполнения какой-то задачи. Это может быть освоенная компьютерная программа, язык программирования, иностранный язык и т.п. Технические навыки в AI сегменте зависят от того, какую роль вы выполняете или хотите выполнять. Например, если вы хотите быть AI/ML-инженером, то вам нужно уметь программировать на языках Python, R, Java или C++, использовать фреймворки TensorFlow, PyTorch, Keras или Scikit-learn, работать с данными в форматах CSV, JSON, XML или SQL, а также понимать математические основы ML и NN. Если же вы хотите быть AI-аналитиком, то вам нужно уметь работать с данными в разных форматах и источниках, использовать статистические и визуальные методы для анализа данных, понимать принципы работы AI-систем и их ограничения, а также обладать навыками коммуникации и презентации.
Технические навыки в AI сегменте являются основой для успешной работы. Они позволяют вам решать конкретные задачи и создавать ценные продукты и решения на основе AI. Технические навыки также повышают вашу конкурентоспособность на рынке труда, поскольку они являются критерием отбора для большинства работодателей. Средняя зарплата специалистов по AI в США составляет около 120 тысяч долларов в год.
Гибкие или универсальные навыки
Гибкие навыки (Soft skills) – это неспециализированные качества, которые помогают в рабочем процессе. Это может быть способность к сотрудничеству, критическое мышление, креативность, адаптивность и т.п. Гибкие навыки в AI сегменте зависят от того, в какой среде вы работаете или хотите работать. Например, если вы работаете в команде, то вам нужно уметь общаться, слушать, давать и получать обратную связь, решать конфликты и распределять роли. Если же вы фрилансер, то вам нужно уметь планировать, организовывать, мотивировать себя и учиться на своих ошибках.
Гибкие навыки в AI сегменте являются дополнением к техническим навыкам. Они позволяют вам адаптироваться к изменяющимся условиям и требованиям, находить новые решения и возможности, а также эффективно взаимодействовать с другими людьми.
Гибкие навыки также повышают вашу ценность на рынке труда, поскольку они являются фактором различия между хорошими и отличными специалистами по AI. Согласно исследованию HSE, высоко ценятся общие для всех специалистов цифровой сферы базовые компетенции и навыки: владение английским языком, деловая коммуникация, управление проектами, работа в команде, навыки в области информационной безопасности.
Как развивать навыки и компетенции для работы в AI сегменте
Чтобы развивать навыки и компетенции для работы в AI сегменте, вы можете использовать разные способы и ресурсы. Например, вы можете:
– Пройти онлайн-курсы или образовательные программы по AI от ведущих университетов и компаний. Так вы получите теоретические знания и практический опыт по интересующим вас темам и направлениям.
– Принять участие в олимпиадах, хакатонах или конкурсах по AI. Так вы проверите свои навыки на реальных задачах, получите обратную связь от экспертов и сможете завязать полезные контакты.
– Подписаться на блоги, подкасты или каналы по AI. Так вы будете следить за последними новостями, трендами и достижениями в области AI, а также узнавать о лучших практиках и советах от профессионалов.
– Посещать мероприятия, форумы или конференции по AI. Так вы расширите свои знания и видение по AI, а также пообщаетесь с единомышленниками и потенциальными работодателями.
– Создавать свои проекты или портфолио по AI. Так вы продемонстрируете свои навыки и компетенции на практике, а также сможете привлечь внимание к своей кандидатуре.
Работа в AI сегменте требует от вас развития разных навыков и компетенций, которые помогут вам выполнять задачи и создавать ценные продукты и решения на основе AI.
4. Как повысить свою ценность на рынке труда, улучшить свое резюме и портфолио?
Способ повысить свою ценность на рынке труда в AI сегменте – это улучшить свое резюме и портфолио, которые являются вашей визитной карточкой для работодателей.
Резюме – это документ, в котором вы кратко описываете свое образование, опыт работы, навыки и достижения.
Портфолио – это коллекция ваших работ, проектов или продуктов, которые демонстрируют вашу экспертизу и креативность.
Чтобы улучшить свое резюме и портфолио для работы в AI сегменте, вы можете следовать следующим советам:
– Адаптируйте свое резюме и портфолио под конкретную вакансию или компанию. Изучите требования и ожидания работодателя, а также его миссию и ценности. Выделите те навыки и достижения, которые наиболее соответствуют позиции, на которую вы претендуете.
– Используйте ключевые слова и фразы, которые характеризуют вашу специализацию в AI сегменте. Например, если вы специалист по машинному обучению, то используйте такие слова, как ML, NN, TensorFlow, Python. Это поможет вашему резюме пройти сканирование программами для отбора кандидатов (ATS).
– Делайте свое резюме и портфолио лаконичными, структурированными и читабельными. Используйте заголовки, списки, таблицы, графики и другие элементы для улучшения визуального оформления. Избегайте грамматических и пунктуационных ошибок.