هوش مصنوعی یکی از داغ‌ترین فناوری‌های حال حاضر است که مورد توجه کاربران، آموزشگاه‌ها و شرکت‌ها قرار گرفته است. به‌طوری که همه دوست دارند در مورد این فناوری بدانند، زیرا همه منابع به این نکته اشاره دارند که مشاغل مرتبط با هوش مصنوعی در گروه مشاغل پول‌ساز دنیای فناوری طبقه‌بندی می‌شوند و هر فردی که بتواند بر مهارت‌های موردنیاز مشاغل مرتبط با هوش مصنوعی چیره شود بابت کاری که انجام می‌دهد دستمزد خوبی دریافت می‌کند.

آمارها نشان می‌دهند هوش مصنوعی تا سال 2022 نزدیک به 2.3 میلیون شغل ایجاد خواهد کرد، اما به همان نسبت باعث از بین رفتن برخی از مشاغل شناخته شده امروزی می‌شوند. هوش مصنوعی فرصت‌های شغلی منحصر به فرد جالبی در اختیار افراد قرار می‌دهد که این موقعیت‌ها می‌توانند در حوزه سرگرمی و ساخت بازی‌ها، امنیت یا فناوری‌های زیرساختی باشد. در این مطلب قصد داریم به معرفی برخی از مشاغل جذاب، اما کمتر شناخته شده مرتبط با هوش مصنوعی برویم.

1- مهندس یادگیری ماشین

به‌طور معمول، مهندسان یادگیری ماشین مسئولیت پردازش و قابل فهم کردن حجم گسترده‌ای از داده‌ها را بر عهده دارند. به بیان دقیق‌تر، بخش عمده‌ای از وقت آن‌ها صرف مدیریت بزرگ داده‌هایی می‌شود که از منابع مختلف به دست می‌آیند.

مهندسان یادگیری ماشین داده‌ها را از منابع مختلف ساخت یافته و غیر ساخت یافته مثل بانک‌های اطلاعاتی، فضای ذخیره‌سازی ابر، شبکه‌های اجتماعی و بازخوردهای مشتریان دریافت کرده و این داده‌ها را پالایش و طبقه‌بندی می‌کند. در ادامه الگوریتمی برای پردازش داده‌ها آماده می‌کند، به‌گونه‌ای که الگوریتم بتواند از داده‌های دریافتی نکاتی را بیاموزد و تصمیماتی مشابه با عامل انسانی اتخاذ کند.

از مهارت‌های مهم یک مهندس یادگیری ماشین باید به تسلط بر الگوریتم‌های یادگیری‌ماشین، تسلط بر آمار و احتمال مهندسی، تسلط بر زبان برنامه‌نویسی پایتون و تسلط بر کتابخانه‌های NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, scikit-learn, TensorFlow اشاره کرد.

2- توسعهدهنده هوش تجاری کیست؟

توسعه‌دهنده هوش تجاری یک کارشناس خبره اطلاعات است. فردی که دانش زیادی در حوزه علوم کامپیوتر و برنامه‌نویسی دارد و در زمینه کار با بانک‌های اطلاعاتی داده‌ای و ابزارهای مرتبط مشکل خاصی ندارد.

به‌طور معمول، یک توسعه‌دهنده هوش تجاری برای انجام موفق وظایف خود باید بر مفاهیم طراحی انباره‌های داده (به روش Kimball و Inmon)، مفاهیم مرتبط با مدل‌سازی OLAP (Tabular و Multidimensional )، SSIS، Performance Tuning ، MDX و DAX، T-SQL، SSAS و Apache Pinot، Power BI و Superset و زبان‌هایی مثل پایتون یا جاوا تسلط داشته باشد.

یک توسعه دهنده هوش تجاری ضمن آن‌که به جست‌وجوی راهکارهای موثر هوش تجاری منطبق با چارت یک سازمان می‌پردازد، همچنین قادر است نقشه راهی را برای یک سازمان تدوین کرده و آن‌را پیاده‌سازی کند. این فرد پس از پیاده‌سازی راهکارهای هوش تجاری میزان اثربخشی راهکارها را ارزیابی می‌کند.

یک توسعه‌دهنده هوش تجاری فردی است که وظایف نسبتا پیچیده و تخصصی دارد، زیر این فرد باید داده‌ها را طبقه‌بندی و خوشه‌بندی کرده، تحلیل‌های آماری انجام دهد، از مدل‌های پیشگویانه مبتنی بر ریاضیات استفاده کرده و در نهایت تحلیل‌های هوشمندانه‌ای که برخواسته از شبکه‌های عصبی و همچنین الگوریتم‌های ژنتیک هستند را ارائه کند. در حقیقت هوش تجاری ضریب موفقیت یک سازمان در اتخاذ تصمیمات درست را دوچندان می‌کنند.

3- مهندس داده کیست؟

یک مهندس داده (Data Engineer) برنامه‌نویسی است که بر زبان‌هایی مثل به پایتون، جاوا و اسکالا تسلط دارد. یک مهندس داده‌ها مهارت لازم در کار با سامانه‌های توزیع شده که برای تحلیل حجم زیادی از داده‌ها استفاده می‌شوند را دارد.

از مهارت‌های موردنیاز یک مهندس داده باید به آشنایی با تحلیل داده، تسلط به برنامه‌نویسی و مفاهیم شی‌گرایی، تسلط به دانش پایه‌ای علوم کامپیوتر (داده‌ساختارها و الگوریتم‌ها)، تجربه عملی در مهندسی نرم‌افزار و توسعه محصول، تسلط به زبان برنامه‌نویسی Java یا Scala، آشنایی با ابزارهای Hadoop و Spark، آشنایی با پایگاه‌های داده توزیع‌شده (مثل Cassandra یا HBase)، آشنایی با سیستم عامل لینوکس و توانایی حل مسئله اشاره کرد.

به عبارت دقیق‌تر مهندس داده دانش کافی در ارتباط با بزرگ داده‌ها دارد و بر فرآیند استریم داده‌ها نظارت دارد. استریمی که از ابزارها و چارچوب‌های بزرگ داده‌ها برای تحلیل‌های بلادرنگ داده‌ها یا آماری استفاده می‌شود. یک مهندس داده در اغلب موارد در تیمی کار می‌کند که ابزارهای پردازش داده‌ها را تولید می‌کند. یک مهندس داده روی مولفه‌ها و زیرساخت‌های قابل استفاده مجدد متمرکز است و در زمینه استخراج، تبدیل و آپلود داده‌ها و یکپارچه‌سازی سامانه‌ها صاحب نظر است.

فعالیت‌هایی که یک مهندس داده انجام می‌دهد پیرامون مدل‌هایی است که دانشمند داده آن‌را ایجاد کرده و به یک سامانه تولیدی تبدیل کرده است. مهندس داده‌ها در زمینه ساخت و نظارت بر جریان‌های داده هوش تجاری و همچنین انبار داده‌ها نیز به فعالیت اشتغال دارد.

4- معمار داده‌ها

یکی از موقعیت‌های شغلی جذاب، اما کمتر شناخته شده مرتبط با هوش مصنوعی معمار داده است. پرسش مهمی که مطرح است این است که چرا سازمانی نیازمند استخدام معمار داده است؟

در حالت کلی باید بگوییم که تیم مهندسی فعلی نمی‌تواند نیاز‌های تجاری را برطرف کند. علاوه بر این ممکن است تیم مهندسی فعلی شما در زمینه‌ برطرف کردن نیازهای تجاری موفق ظاهر نشود. بنابراین، استخدام شخصی با تجربه و متخصص که بتواند در مسیر رسیدن به اهداف تجاری گام بردارد، بسیار مفید خواهد بود. .

به‌طور معمول، وجود اشتباهات رایج در تیم‌های مهندسی اجتناب‌ناپذیر است. با این‌حال، مهندسی و معماری شغل‌هایی نیستند که بروز خطا در فعالیت‌های آن‌ها مکرر و رایج باشد. با این حال، اشتباهات در این موقعیت‌های شغلی برخی از مواقع رخ می‌دهد.

به همین دلیل است که شرکت‌ها نیازمند یک معمار داده هستند. هنگامی که خطاها و اشتباهات اتفاق می‌افتند، نشان‌دهنده‌‌ زیاد بودن حجم کار تیم مهندسی است. علاوه بر این، وجود خطا ممکن است نشان دهنده‌ این باشد که در تیم شما شکافی وجود دارد که با استخدام فرد جدید می‌توان آن‌را برطرف نمود.

معماران داده، مسئولیت طراحی فرآیندهای پیچیده و زیربنایی به منظور اتخاذ تصمیمات استراتژیک در حوزه کسب‌وکار را بر عهده دارند. آن‌ها الزامات تجاری را به راه‌حل‌‌های بانک‌‌محور اطلاعاتی تبدیل می‌کنند و همچنین مسئولیت ذخیره‌سازی داده‌ها و نحوه سازمان‌دهی اطلاعات را عهده‌دار هستند. اطمینان از این موضوع که امنیت بانک‌های اطلاعاتی در شرایط مطلوب قرار دارد بخشی از وظایف این افراد است.

5- تحلیل‌گر امنیت داده‌ها

تحلیل‌گران امنیت داده‌ها باید درک درستی از امنیت کامپیوتر و شبکه مثل مدیریت دیوارآتش، فناوری‌های رمزنگاری و پروتکل‌های شبکه را داشته باشند. از مهارت‌های موردنیاز یک تحلیل‌گر امنیت داده‌ها باید به تسلط بر سیستم‌های تشخیص و پیشگیری از نفوذ، تست آسیب‌پذیری و تست نفوذ، آشنایی با عملکرد ضد‌ویروس‌ها، ضد بدافزار‌ها و DLP، آشنایی با مباحث شبکه (مسیریابی و سوئیچینگ)، پروتکل‌های فایروال و تشخیص و پیشگیری از نفوذ، سیستم‌های‌عامل ویندوز، لینوکس و یونیکس، پروتکل‌های شبکه و ابزارهای تحلیل پکت‌های شبکه، تسلط بر زبان‌های برنامه‌نویسی قدرتمند مثل سی‌پلاس‌پلاس یا جاوا، آشنایی با مباحث رایانش ابری (Cloud Computing)، مدل‌های SaaS و دانش SIEM اشاره کرد.

این شغل به مهارت‌های عالی ارتباطی و حل مسئله نیاز دارد. یک تحلیل‌گر امنیت داده‌ها باید از روندهای امنیتی و خط‌مشی‌های ‌حاکمیتی سازمان آگاهی کامل داشته باشد تا بتواند کار خود را به درستی انجام دهد. یک گواهی حرفه‌ای شبیه به CISSP در احراز این شغل موثر است.

پیشنهاد مقاله: آیا بازار کار زبان برنامه نویسی پایتون در ایران خوب است؟

6- دانشمند داده

یک دانشمند داده فردی است که مهارت زیادی در تحلیل آماری و ساخت مدل‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی و پاسخ به سوالات مهم کسب و کار دارد. متخصص علوم داده شبیه به تحلیل‌گر داده باید در زمینه پالایش، تحلیل و مصورسازی داده‌ها خبره باشد. علاوه بر این، باید در ساخت، آموزش و بهبود مدل‌های یادگیری ماشین تسلط و مهارت لازم را داشته باشد.

اگر یک تحلیلگر داده بر درک داده‌های گذشته و چشم‌انداز کنونی آن تمرکز کند، قادر به ارایه تحلیل‌های واقع‌بینانه است. از جمله وظایف مهم یک دانشمند داده باید به پاکسازی داده‌های مبهم از داده‌ها قابل استناد، تجزیه و تحلیل اکتشافی داده‌ها، شناسائی الگوها با استفاده از روش‌های یادگیری ماشین، انجام پیش‌بینی بر اساس الگوهای به‌دست آمده، طرح سوال و تعریف مساله جدید متناسب با چالش‌های پیش رو و ارائه راهکار مبتنی بر علم داده جهت حل مسائل پیچیده سازمان اشاره کرد.

بر مبنای این تعریف مشاهده می‌کنیم که دانشمند داده‌ها فردی است که اطلاعات کافی در حوزه آمار و ریاضیات دارد و مهارتش در یک حوزه خاص است. یک دانشمند علم داده‌ها اطلاعات کافی در ارتباط با برنامه‌نویسی دارد و همچنین در ارتباط با مدل‌سازی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی دانش کافی دارد. یک دانشمند علم داده‌ها همچنین تخصصی به نام دانش دامنه دارد که به او بینش تجاری لازم در به ثمر رساندن استراتژی‌های سازمانی را می‌دهد. به بیان‌ ساده‌تر این فرد مهارت خود در زمینه تجزیه و تحلیل آماری و ایجاد مدل‌های یادگیری ماشین را به منظور پیش‌بینی و پاسخ به پرسش‌های مهم تجاری به کار می‌گیرد.

7- مدلساز داده‌ها

مدل‌سازی داده‌ها به فرایند مدیریت، ارزیابی و اندازه‌گیری جریان‌های داده‌ای که قرار است به پایگاه داده وارد یا از آن خارج شوند اشاره دارد. با توجه به این‌که وظیفه ساخت فضای لازم برای داده‌ها بر عهده دانشمندان علم داده‌ها است، مدل‌سازی داده‌ها یکی از مشاغل مهم مرتبط با پروژه‌هایی است که بزرگ داده‌ها نقش مهمی در آن دارند.

مدل‌سازی داده‌ها به ساختارمند کردن فضای داده‌ای و ارزیابی فاکتورهایی که برای مدل‌سازی داده‌ها به آن‌ها نیاز است اشاره دارد. به‌طور خلاصه، مدل‌سازی داده‌ها به مدیریت داده‌ها در یک سازمان اشاره دارد.

در این‌جا مدل‌ساز داده‌ها مشخص می‌کند که چگونه داده‌ها باید به کار گرفته شوند، چگونه داده‌ها باید با یکدیگر ارتباط برقرار کنند، نحوه تولید داده‌ها بر مبنای چه اصولی است و داده‌ها قرار است چه داستانی را بیان کنند. با توجه به تأثیری داده‌ها بر عملکرد یک سازمان می‌گذارند، تصمیم‌گیری در مورد مدل‌سازی داده‌ها باید در اوایل روند جمع‌آوری داده‌ها انجام شود. این سازمان است كه تصمیم می‌گیرد هر مجموعه داده چه داستانی را روایت کنند و برای بر مبنای چه اصولی باید داده‌ها را جمع‌آوری کرد تا یک داستان کامل را بیان کنند.

پیشنهاد مقاله: شغل‌های مرتبط با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در سال 2021

همانطور که ملاحظه نمودید، هر یک از شاخه‌های مرتبط با هوش مصنوعی و داده‌کاوی با وجود این که خود، شاخه تخصصی متفاوتی به شمار می‌رود، اما نقاط اشتراک بسیاری نیز با شاخه‌های دیگر دارد. انتخاب از میان این مشاغل، به تصمیم و الزمات شغلی شما بستگی دارد. در پایان، ضمن سپاس از همراهی ما تا پایان مقاله، از شما درخواست می‌کنیم، ذیل همین مقاله سؤالات و نظرات خود را با ما درمیان بگذارید.

منبع:

https://www.cnbc.com/2021/06/01/10-of-the-most-in-demand-ai-jobs-that-pay-at-least-95000.html

https://www.springboard.com/blog/ai-machine-learning/5-careers-in-artificial-intelligence/

https://onlinedegrees.sandiego.edu/artificial-intelligence-jobs/