Pracovné miesta v oblasti AI a dátovej vedy sú horúce. Tu je to, čo chcú zamestnávatelia

Ak uvažujete o zmene kariéry, možno je ten správny čas začať hľadať dobrý kurz kódovania. Zatiaľ čo mnohé priemyselné odvetvia sú naďalej vážne zasiahnuté dôsledkami krízy COVID-19, existuje jeden sektor, ktorý aktívne prijíma nábor: pracovné miesta v AI sú na vzostupe a tento trend nevykazuje žiadne známky poklesu.

Nová správa, ktorú vypracovala výskumná agentúra Ipsos Mori o súčasnom stave britského trhu práce s umelou inteligenciou zistili, že v minulom roku bolo zverejnených takmer 110 500 pracovných miest pre úlohy súvisiace s AI a vedou o údajoch. To je viac ako dvojnásobok počtu voľných pracovných miest zaregistrovaných v roku 2014 a 16 % nárast oproti roku 2019, čo predstavuje doteraz najvyšší počet pracovných miest v oblasti AI zverejnených na trhu.

Každý mesiac za posledné tri roky bolo online zverejnených 8 000 až 10 000 rolí, od analytikov údajov až po vývojárov softvéru na výskum a vývoj alebo dokonca univerzitné pozície, ako sú lektori a profesori v oblasti AI a údajov veda. Zo správy, kde je dopyt najvyšší, je vzdelávanie a finančný priemysel.

POZRITE SI: Budovanie bionického mozgu (PDF zadarmo) (TechRepublic)

Inými slovami, pre potenciálnych kandidátov je z čoho vyberať. A prichádza viac: dve tretiny firiem podľa spoločnosti Ipsos očakávajú, že dopyt po zručnostiach AI v ich organizácii v nasledujúcich 12 mesiacoch vzrastie.

Výhody sú tiež dobré. S priemerným inzerovaným platom 54 800 GBP (77 388 USD) ponúkajú pracovné miesta v oblasti AI a vedy o údajoch mzdovú prémiu 22 % v porovnaní s celkovými rolami v oblasti IT.

Ale akokoľvek lákavo môže znieť popis úlohy, zistila správa, že zamestnávatelia majú problém obsadiť svoje pracovné miesta. Zdá sa, že fond talentov pre AI nestačí na uspokojenie dopytu podnikov a 69 % firiem uviedlo, že za posledné dva roky mali problém obsadiť aspoň jedno voľné miesto.

Veľká časť problému spočíva v nedostatku vhodných zručností medzi uchádzačmi. Viac ako dve tretiny firiem uviedli, že majú problém nájsť kandidátov so správnymi technickými zručnosťami znalosti, zatiaľ čo významná menšina ostatných (40 %) uviedla nedostatok pracovných skúseností, ako aj medzery v priemysle vedomosti.

Čo presne by teda mali mať kandidáti na úlohy AI a dátovej vedy vo svojom životopise, aby presvedčili budúcich zamestnávateľov? Technické zručnosti sú, samozrejme, kľúčové: podniky uviedli, že hľadali uchádzačov, ktorí rozumejú AI koncepty a algoritmy, ovládajú programovacie zručnosti a jazyky a sú oboznámení so softvérom a systémami strojárstvo.

Viacerí zamestnávatelia, povedal Ipsos, zdôraznili dôležitosť hlbokého učenia sa v úlohách špecialistov a potrebu, aby kandidáti vedeli, ako ísť nad rámec „nízkej úrovne“ AI.

„Potrebujeme ľudí, ktorí prechádzajú univerzitným systémom, aby sa naučili z prvých princípov, ako vytvoriť hlboké učenie, neurónovú sieť namiesto spoliehania sa na bežne dostupné systémy, ktoré sú dostupné prostredníctvom veľkých amerických spoločností,“ povedal jeden mikropodnik vlastník.

Pre Rogera Woodsa, dekana výskumu na Queen's University v Belfaste, ktorý je spoluautorom správy, riešenie spočíva v vytváranie špecializovaných kurzov, ktoré vyškolia študentov, aby už od začiatku plnili potrebu podnikania na hlboké technické znalosti etapa.

"Zatiaľ čo matematika a ďalšia matematika sa materiál kurzu na úrovni A upravuje tak, aby odrážal potreby AI, existuje silný dôvod pre špecializovaný kurz A-level AI/strojového učenia,“ hovorí Woods ZDNet. "Bude to pôsobiť tak, že poskytne väčší počet talentov pochádzajúcich zo škôl s vhodnou odbornosťou."

Zdá sa, že aj na úrovni vysokoškolského vzdelávania sa veci hýbu. Ipsos zistil, že univerzity minulý rok ponúkali viac ako 700 vysokoškolských kurzov v oblasti AI, robotiky alebo dátovej vedy, v porovnaní s iba 122 v roku 2019.

"To bude viesť k produkcii kvalifikovaných zamestnancov, ale, samozrejme, dôjde k troj- až štvorročnému oneskoreniu, kým sa prejaví akýkoľvek okamžitý vplyv," predpovedá Woods.

• Tento tvorca životopisov poháňaný AI zvyšuje vaše šance na získanie vysnívanej práce
• Všetko, čo potrebujete vedieť, aby ste získali prácu v dátovej vede
• Nedovoľte, aby zlý technologický balík poškodil udržanie zamestnancov, použite tieto tipy na zlepšenie spokojnosti pracovníkov s IT

V krátkodobom horizonte mnohé spoločnosti spoliehajú na to, že súčasní alebo potenciálni zamestnanci sa počas zamestnania sami vzdelávajú, aby sa uistili, že majú aktuálne zručnosti, ktoré sa od nich vyžadujú.

Prevažných 96 % opýtaných obchodných lídrov uviedlo, že ich zamestnanci sú zvyčajne dobrí v samovzdelávaní; zamestnanci uviedli čítanie výskumných prác a vykonávanie osobných projektov ako príklady iniciatív, ktoré podnikli na zvýšenie svojich zručností.

Krátke kurzy, ktoré ponúkajú univerzity a komerční poskytovatelia, sa tiež čoraz viac využívajú na zlepšenie odbornej prípravy na pracovisku. Google napríklad poskytuje certifikáciu „profesionálny inžinier strojového učenia“ za 200 dolárov, ktorá hodnotí schopnosť zostaviť, navrhnúť a vyvinúť modely strojového učenia. Na Coursere môžu používatelia absolvovať šesťkurzový certifikát pre inžinierstvo AI, ktorý uznáva IBM a ktorý učí základné koncepty strojového učenia a hlbokého učenia.

POZRITE SI: Vyhorenie vývojárov a globálny nedostatok čipov: IoT čelí dokonalej búrke

Tento typ krátkodobých školení má potenciál prilákať aj talenty z iných oblastí. „Bezprostrednejšou reakciou je vytvorenie jednoročných magisterských konverzných kurzov,“ hovorí Woods. V minulosti sa to úspešne podarilo pre softvér, čo umožnilo šikovným ľuďom so vzdelaním vo všeobecnejších a dokonca humanitných vedách zažiť rozsiahle jednoročné školenie v tejto oblasti.

Správa Ipsosu identifikuje príležitosť pre ľudí s nesúvisiacimi zručnosťami, aby sa preškolili a vybudovali si svoju odbornosť v oblasti AI.

Výskum uvádza príklad účastníka s umeleckým zázemím, ktorého záujem o logiku a matematika ich priviedla k magisterskému štúdiu kvantitatívnej sociálnej vedy, po ktorej nasledoval doktorát z AI oblasť.

Ďalší respondent absolvoval bakalárske štúdium vied o živej prírode a magisterský titul v odbore verejné zdravotníctvo a potom pracoval ako štatistik. Po tom, čo sa v rámci svojej práce naučili určité zručnosti v oblasti dátovej vedy, prešli na rolu zameranú na poradenstvo v oblasti dát.

• Pracovné miesta v oblasti AI a dátovej vedy sú horúce. Tu je to, čo chcú zamestnávatelia
• Čo je agilný vývoj softvéru? Všetko, čo potrebujete vedieť o poskytovaní lepšieho kódu rýchlejšie
• Vyhorenie vývojárov a globálny nedostatok čipov: IoT čelí dokonalej búrke

Inými slovami, most medzi AI a inými oblasťami môžu motivovaní kandidáti ľahko prekonať. Woods však rád zdôrazňuje, že získavanie vedomostí o AI na vysokej úrovni a učenie sa technické zručnosti, ktoré zamestnávatelia tak vyhľadávajú, nevyhnutne zahŕňa určité vedecké pozadie zoraďuje.

"Asi je to ovplyvnené mojou úlohou akademika a hlavného vedeckého pracovníka SME," hovorí. „Ale zanechajte matematiku na vlastné nebezpečenstvo. V zásade je veľa príležitostí založených na silnom pochopení matematiky."

Nie je to však len o technických zručnostiach. Zo správy Ipsosu tiež vyplynulo, že zamestnávatelia hľadajú zamestnancov, ktorí dokážu preukázať mäkšie zručnosti, ako napr komunikácia, vedenie alebo manažment – ​​a v niektorých prípadoch dokonca aj pochopenie problematiky súkromia a etiky okolitá AI.

Rozhodujúce je, že asi polovica zamestnávateľov uviedla, že kandidátom zrejme chýba „komerčné povedomie“. V skutočnosti je čoraz dôležitejšie chápať AI v kontexte podnikania a nielen ako vedecký projekt; a mnohým kandidátom teraz chýbajú zručnosti na to, aby mali prístup k technológii „v reálnom svete“.

POZRITE SI: Čo je vývojár softvéru? Všetko, čo potrebujete vedieť o úlohe programátora a o tom, ako sa mení

Bledi Taska, hlavný ekonóm spoločnosti Burning Glass pre údaje o trhu práce, ktorý sa nezúčastnil výskumu, vysvetľuje, že Dva nové druhy zručností sa stávajú cennými pre tých, ktorí pracujú v AI: ľudské zručnosti ako komunikácia, tímová práca a spolupráca; a to, čo opisuje ako „umožňovače podnikania“, ktoré pozostávajú z pochopenia väčšieho obchodného obrazu.

Inými slovami, uchádzať sa o prácu v oblasti AI alebo vedy o údajoch teraz tiež znamená vedieť, ako sa zapojiť do väčšieho priemyselného problému, ktorý sa zamestnávateľ snaží vyriešiť pomocou modelov strojového učenia.

„Všetci sa sústreďujú na technické zručnosti a napríklad na to, ako dosiahnuť, aby sa model dostal z presnosti 90 % na presnosť 93 %. Ale keď sú požiadaní, aby to vysvetlili jednoduchými slovami klientovi alebo členovi tímu, nemôžu,“ hovorí Taska.

Vývojár, manažér, predajca: keďže dátová veda sa stáva ústredným prvkom obchodných modelov viacerých firiem, ktoré riadia AI projekty budú požiadané, aby presahovali rámec laboratória, aby pochopili zručnosti, ktoré tvoria základy priemyslu. „Musíme sa zamerať na rozvoj odborných znalostí a systémov, ktoré riešia skutočné obchodné problémy efektívnejším spôsobom ako predtým,“ hovorí Taska.

„To, čo potrebujeme a čo v súčasnosti na trhu chýba, je hlboká odbornosť v oblasti technických, ale aj ľudských a manažérskych zručností,“ uzatvára. Postreh, ktorý stojí za to si všimnúť, aby ste si ho nabudúce prezreli vo svojom životopise.