سازمان‌های بزرگ برای پیشبرد اهداف تجاری خود نیازمند دانش و مهارت در طیف وسیعی از رشته‌ها از جمله علوم کامپیوتر، فناوری اطلاعات و برنامه‌نویسی هستند. یکی از زمینه‌های فنی بسیار مهمی که نقش تاثیرگذاری بر تمامی صنایع دارد هوش مصنوعی است. یادگیری ماشین و هوش مصنوعی اغلب قلب تپنده بسیاری از برنامه‌های کاربردی کامپیوتر و سرویس‌های مهم هستند. در این مقاله، قصد داریم به 12 شغل مهمی خواهیم پرداخت که پیرامون یادگیری ماشین و هوش مصنوعی هستند.
پیشنهاد مقاله: راهنمای جامع شغل مهندس یادگیری ماشین
الزامات مشاغل هوش مصنوعی چیست؟
برای موفقیت در حوزه هوش مصنوعی به پیشینه‌ای قوی در علوم کامپیوتر، ریاضیات و تئوری اطلاعات نیاز دارید. متخصصان حوزه‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین اغلب دارای مدرک یا گواهینامه‌های حرفه‌ای در برنامه‌نویسی کامپیوتر، علوم داده، مهندسی نرم‌افزار یا فناوری اطلاعات هستند. برخی از کارفرمایان همچنین از نامزدها درخواست می‌کنند تا گواهینامه‌های صنعتی در زمینه‌های تخصصی خود ارائه کنند. علاوه بر مدارک حرفه‌ای و دانش فنی، مهم است که مهارت‌های خود را در زمینه‌هایی مانند ارتباطات، کار تیمی، تفکر انتقادی و رهبری توسعه دهید. البته این قابلیت وجود دارد که همزمان با تمرکز بر حوزه هوش مصنوعی و مشاغل مرتبط مهارت‌های فردی خود در حوزه‌های مدیریت و رهبری را نیز ارتقا دهید.
12 شغل در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
امروزه مشاغل مختلفی پیرامون یادگیری ماشین و هوش مصنوعی پدید آمده‌اند، با این‌حال، برخی از آنها اهمیت بیشتری نسبت به نمونه‌های دیگر دارند. از مهم‌ترین مشاغل در این زمینه به موارد زیر باید اشاره کرد:
1. برنامه‌نویس کامپیوتر
میانگین حقوق در ایالات متحده: 57087 دلار در سال
وظایف اصلی: یک برنامه نویس کامپیوتر کدی را که برای عملکرد کامپیوتر و نرم‌افزار ضروری است اعمال و آزمایش می‌کند. آنها ممکن است در زمینه خاصی از برنامه‌نویسی، مانند یادگیری ماشین یا توسعه نرم‌افزار، تخصص داشته باشند و هنگام ایجاد برنامه‌ها و برنامه‌های کامپیوتری با توسعه‌دهندگان و مهندسان همکاری کنند. همچنین، برنامه‌نویسان مسئول ترجمه و تبدیل طرح‌ها و معماری‌های نرم‌افزاری هستند که مهندسان ساخته شده‌اند. به بیان دقیق‌تر، طرح‌ها را به کدهایی قابل فهم برای رایانه‌ها و سیستم‌های شبکه تبدیل می‌کنند. به بیان ساده، برنامه‌نویسی انجام می‌دهند.
2. تکنسین سیستم‌های اطلاعاتی
میانگین حقوق در ایالات متحده: 59266 دلار در سال
وظایف اصلی: تکنسین‌های سیستم‌های اطلاعاتی برنامه‌های کاربردی، نصب و پیکربندی تجهیزات الکترونیک، سخت‌افزار، شبکه و نرم‌افزارها را برنامه‌ریزی می‌کنند. آنها با تیم‌های فناوری اطلاعات، طراحان سیستم و معماران شبکه برای ادغام راه‌حل های فنی که مشکلات مربوط به عملکرد را حل می‌کنند، کار می‌کنند. در حوزه هوش مصنوعی، تکنسین‌ها ممکن است به مهندسان و توسعه‌دهندگان در ادغام و نگهداری سیستم‌های یادگیری ماشین کمک کنند.
3. متخصص یکپارچه سازی سیستم ها
میانگین حقوق در ایالات متحده: 77969 دلار در سال
وظایف اصلی: متخصصان یکپارچه‌سازی سیستم‌ها، مولفه‌های کاربردی و ماژول‌ها را در سیستم‌های مدیریت شبکه و داده، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نصب، آزمایش و نگهداری می‌کنند. البته این گروه از متخصصان کارهای دیگری نیز در ارتباط با مدیریت فایل و به‌کارگیری پروتکل‌های امنیتی در ارتباط با انتقال و دریافت داده‌ها به شبکه‌های سازمانی و ابری انجام می‌دهند. این متخصصان ممکن است به تیم‌های توسعه در ادغام سیستم‌های یادگیری ماشین و فرآیندهای داده‌کاوی با زیرساخت‌های فعلی سازمان کمک کنند. لازم به توضیح است که مهندسی رباتیک ارتباط زیادی با مهندسی مکانیک، مهندسی کامپیوتر، مهندسی الکترونیک و علوم کامپیوتر دارد. مهندس رباتیک باید برای ساخت روبات‌ها در این علوم مهندسی مرتبط مسلط باشد به‌عنوان مثال، باید در برنامه‌نویسی و تنظیم الگوریتم بهینه، طراحی مدارهای الکتریکی و الکترونیکی، طراحی کامپیوتری مدارها، طراحی سیستم آئرودینامیکی و … مهارت کافی داشته باشد. یک مهندس رباتیک می‌تواند به کسب‌و‌کارهای مختلف راه‌حل‌های خودکار و اتوماتیک ارائه کند تا بتوانند عملکرد بهتری داشته باشند.
4. مهندس رباتیک
میانگین حقوق در ایالات متحده: 90075 دلار در سال
وظایف اصلی: یک مهندس رباتیک ترکیبی از تخصص‌های فنی در زمینه طراحی به کمک کامپیوتر (CAD) مخفف Computer-Aided Design و مهندسی مکانیک دارد که برای توسعه طرح‌هایی در حوزه‌های مختلف روباتیک ضروری است. آنها ممکن است با مهندسان تولید و مکانیک، طراحان و تکنسین‌های CAD برای اجرای طرح‌های طراحی و تولید ماشین‌آلات رباتیک برای طیف وسیعی از مصارف همکاری کنند. مهندسان رباتیک همچنین به توسعه هوش مصنوعی نوآورانه و راه‌حل های خودکار برای پشتیبانی از نیازهای تولیدی و صنعتی کمک می‌کنند.
5. طراح تجربه کاربری
میانگین حقوق در ایالات متحده: 91015 دلار در سال
وظایف اصلی: طراحان تجربه کاربری (UX) داده‌های مربوط به الگوهای رفتاری کاربرانی که از محصولات، خدمات و برنامه‌ها استفاده می‌کنند، را جمع‌آوری و اقدام به تحلیل آنها می‌کنند. در هوش حوزه مصنوعی، طراحان UX به توسعه‌دهندگان، برنامه‌نویسان و مهندسان در فرآیندهای یکپارچه‌سازی، اصلاح و ردیابی عملکرد برنامه‌های کاربردی خودکار و هوش مصنوعی کمک می‌کنند. ارزیابی تجربه کاربری هنگام ایجاد برنامه‌های تعاملی و خودکار مهم است و طراحان UX متخصصانی هستند که اغلب بر بهبودها و به‌روزرسانی‌ها نظارت می‌کنند تا مخاطبان بیشتری را جذب کنند.
6. مهندس سیستم
میانگین حقوق در ایالات متحده: 95,466 دلار در سال
وظایف اصلی: یک مهندس سیستم، سیستم‌های شبکه، سیستم‌های خودکار و سایر سیستم‌های سازمانی را توسعه، ایجاد، آزمایش و تجزیه و تحلیل می‌کند تا کارایی و عملکرد آنها را بهبود بخشد. در هوش مصنوعی، مهندسان سیستم اغلب مسئول توسعه و نگهداری سیستم‌های خودکار و شبکه‌های مصنوعی هستند. آنها همچنین ممکن است مسئولیت نگهداری از سیستم‌های تولیدی و صنعتی را برای فرآیندهای خودکار بر عهده داشته باشند تا اطمینان حاصل شود که برنامه‌های عملیاتی به درستی کار می‌کنند.
7. توسعه‌دهنده فول استک
میانگین حقوق در ایالات متحده: 106043 دلار در سال
وظایف اصلی: توسعه‌دهندگان فول استک (Full Stack) در توسعه، ادغام و نگهداری فرآیندهای خودکار، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در هر دو حوزه فرانت‌اند front-end و بک‌اند backend به سازمانرها کمک می‌کنند. آنها در بیشتر مراحل توسعه سیستم‌ها، از جمله تجربه کاربری و طراحی رابط کاربری، طراحی سیستم، معماری شبکه و عملکرد سخت‌افزار کمک می‌کنند. توسعه‌دهندگان فول استک به مهندسان نرم‌افزار، برنامه‌نویسان و سایر متخصصان فنی کمک می‌کنند تا سیستم‌هایی را طراحی و ایجاد کنند که از فرآیندهای تجاری پشتیبانی می‌کند. به‌طور مثال، این افراد به کارشناسان استقرار هوش تجاری کمک می‌کنند به شکل بهتری نرم‌افزارها و راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را پیاده‌سازی کنند.
8. دانشمند داده
میانگین حقوق ملی: 117806 دلار در سال
وظایف اصلی: دانشمندان داده متخصص در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین یاد می‌گیرند که چگونه از تجزیه و تحلیل و گزارش‌گیری پیشگویانه برای سازماندهی، ارزیابی و اصلاح داده‌ها در سیستم‌های یادگیری ماشین و خودکار استفاده می‌کنند. آنها همچنین داده‌ها را بررسی می‌کنند تا بفهمند سیستم‌های هوش مصنوعی چگونه ورودی‌های لازم را محاسبه و پردازش می‌کنند و پاسخ مناسب را ارائه می‌کنند. به بیان دقیق‌تر، سعی می‌کنند با پالای داده‌ها، عملکرد مدل را بهبود بخشند. یک دانشمند داده همچنین ممکن است به عنوان یکی از اعضا تیم به آنها در توسعه و ادغام الگوریتم‌هایی که یادگیری ماشین و هوش مصنوعی از آن استفاده می‌کنند، کمک کند. به‌طور معمول، دانشمندان داده وظایف مختلفی دارند که از مهم‌ترین آنها باید به جست‌وجو برای یافتن الگوهای داده‌ها برای کسب بینشی عمیق‌تر، ساخت و آموزش الگوریتم‌ها و مدل‌های مبتنی بر داده برای پیش‌بینی نتایج فرایندها، به‌کار بردن فناوری‌های یادگیری ماشین با هدف بهبود کیفیت خدماتی که بر پایه داده‌ها ارائه می‌شود، مشاوره دادن به تیم‌های دیگر و مدیران شرکت برای تصمیم‌گیری در خصوص پروژه‌ها و فرآیندهای کاری شرکت و استفاده از چارچوب‌ها و زبان‌هایی مثل پایتون، آر، SQL و SAS برای تحلیل داده‌ها اشاره کرد.
9. مهندس یادگیری عمیق
میانگین حقوق در ایالات متحده: 126297 دلار در سال
وظایف اصلی: یک مهندس یادگیری عمیق از چارچوب‌ها و کتابخانه‌های موجود در حوزه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی برای طراحی و ایجاد شبکه‌های عصبی مصنوعی استفاده می‌کند. این مهندسان اغلب با برنامه‌نویسان کامپیوتر و دانشمندان داده کار می‌کنند تا از طریق پردازش زبان طبیعی به توسعه نرم‌افزارها و سامانه‌هایی بپردازند که قادر به تعامل با انسان‌ها هستند. آنها همچنین چارچوب‌هایی ایجاد می‌کنند که برای بهبود عملکرد و دقت اجرا آزمایش و اصلاح می‌شوند. از مفاهیم مهمی که یک مهندس یادگیری عمیق باید در مورد آنها اطلاع داشته باشد به موارد زیر باید اشاره کرد:
شبکه‌های عصبی کلاسیک (Classic Neural Networks)، این روش توسط فرانک روزنبلات و در سال ۱۹۵۸ ابداع شد. این روش را با پرسپترون‌های چندلایه می‌شناسیم. پرسپترون مکانی است که این لایه‌های به یک لایه پیوسته متصل می‌شود.
شبکه‌های عصبی پیچشی (Convolutional Neural Networks): این روش بیشتر از شبکه عصبی چشم گربه الهام گرفته است و بیشتر برای تحلیل داده‌های تصویری استفاده می‌شود. این الگوریتم یادگیری عمیق تصاویر ورودی را دریافت می‌کند و به هر یک از اشیا یا جنبه‌های موجود در تصویر وزن‌های قابل یادگیری می‌دهد. به این معنا که مشخص می‌کند هر کدام از اطلاعات موجود در آن تصویر چه قدر مهم است. این الگوریتم می‌تواند هرکدام از چیزهای موجود در تصویر را از هم متمایز کند.
شبکه‌های عصبی برگشتی (Recurrent Neural Networks): یکی از مهم‌ترین کاربردهای این روش یادگیری ماشین، در نرم‌افزارهای تشخیص گفتار است. مهم‌ترین ویژگی این روش این است که یک حلقه بازگشتی دارد. این حلقه بازگشتی با استفاده از حافظه داخلی باعث می‌شود اطلاعاتی را که از لحظات قبلی به دست آمده در شبکه باقی بمانند.
رمزگذار خودکار (Auto Encoders): این روش یکی از پرکاربردترین روش‌های یادگیری عمیق است. در این روش یک شبکه عصبی به شکلی آموزش داده می‌شود که بتواند ورودی‌های خود را بازتولید کند. از این روش در بازسازی تصاویر، رنگی کردن تصاویر سیاه‌وسفید، رفع نویز از تصاویر، کاهش ابعاد تصاویر استفاده می‌شود.
10. معمار شبکه
میانگین حقوق در ایالات متحده: 127121 دلار در سال
وظایف اصلی: یک معمار شبکه عمدتاً شبکه‌های داده و ارتباطاتی مانند اینترانت و شبکه‌های محلی و گسترده را طراحی و پیاده‌سازی می‌کند. در هوش مصنوعی، معماران اغلب به عنوان دانشمندان ارشد داده عمل می‌کنند، جایی که آنها یکپارچه‌سازی داده‌ها را ارزیابی، برنامه‌ریزی و توسعه می‌دهند تا عملکرد سیستم‌های خودکار، شبکه‌های مصنوعی و معماری یادگیری ماشین بهبود پیدا کنند. معماران شبکه همچنین بر عملکرد تیم‌های فناوری که روی تکمیل پروژه‌هایی در چارچوب‌های هوش مصنوعی و فناوری‌های خودکار در حال کار هستند، نظارت می‌کنند. از مهارت‌های مهمی که یک معمار شبکه باید داشته باشد به مواردی مثل طراحی و پیاده‌سازی آزمون‌ها، تعریف جدول زمانی برای پروژه‌ها، مشارکت در برنامه‌ریزی‌ها و ارائه پیشنهاداتی برای تخصیص بودجه در ارتباط با زیرساخت‌های شبکه، تدوین اسنادی که مشخصات کلیدی و نحوه پیاده‌سازی معماری شبکه را شرح می‌دهند، به‌روز نگه‌داشتن فناوری‌های زیرساختی، ارزیابی رقبا و انواع مختلف فناوری‌هایی که استفاده می‌کنند و ارائه راهکارهای نوین به منظور انتخاب، پیاده‌سازی و استقرار فرآیندهای جدید برای بهره‌مندی از فناوری‌های جدید اشاره کرد.
11. معمار نرم افزار
میانگین حقوق در ایالات متحده: 134778 دلار در سال
وظایف اصلی: معماران نرم‌افزار بر طراحی، توسعه و کاربردپذیر کردن نرم‌افزارهای کامپیوتری و راه‌حل‌های برنامه‌نویسی نظارت می‌کنند. معماران نرم‌افزار با متخصصان تیم‌های توسعه در تعامل هستند تا این افراد بتوانند فناوری‌هایی مثل فناوری‌های پیشگویانه و توصیفی و قابلیت‌های یادگیری ماشین را برای بهبود عملکرد نرم‌افزارها، خودکارسازی فرآیندها و ارائه قابلیت‌های پیشرفته به کاربران استفاده کنند. معماران همچنین بر فرآیندهای طراحی و تحلیل پیش‌بینی الگوریتم‌های یادگیری ماشین نظارت می‌کنند تا از راه‌حل‌های فنی موثر پشتیبانی کنند. معمار نرم‌افزار باید شناخت خوبی نسبت به زبان‌های برنامه‌نویسی، ابزارها و انواع روش‌های توسعه نرم‌افزار داشته باشد تا بتواند بسته به نیازمندی‌های یک پروژه، بهترین روشی را انتخاب کند که کمترین هزینه و زمان را در بر می‌گیرد. به عبارتی، وی باید بتواند برای هر مسئله به‌خصوص، یک راه‌حل بهینه بیابد و اگر راه‌حلی نبود، آن‌را خلق کند.
12. مهندس یادگیری ماشین
میانگین حقوق در ایالات متحده: 140277 دلار در سال
وظایف اصلی: مهندسان یادگیری ماشین از نزدیک با معماران هوش مصنوعی، برنامه‌نویسان و دانشمندان داده برای طراحی و پیاده‌سازی برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی در تعامل هستند. آنها اغلب بر فرآیندهای برنامه‌نویسی، آزمایش و اصلاح مداوم سیستم‌های خودکار نظارت می‌کنند و با تیم‌های فناوری برای بهبود عملکرد برنامه‌ها و پروژه‌هایی در حوزه‌های رباتیک و سیستم‌های کنترل هوش مصنوعی همکاری می‌کنند. مهندسان یادگیری ماشین با به‌کارگیری ریاضیات، برنامه‌نویسی کامپیوتر و علم داده، مولفه‌ها و زیرساخت‌های یکپارچه‌ای را ایجاد می‌کنند که بسیاری بسیار از صنایع با اتکا بر آنها فعالیت‌های تجاری را انجام می‌دهند. بر مبنای گزارش موسسه تحقیقاتیMarket & Markets، انتظار می‌رود ارزش بازار یادگیری ماشین که در سال 2016 معادل ۱ میلیاد دلار بود، در سال ۲۰۲۲ به ۹ میلیارد دلار برسد؛ این ارقام حاکی از یک نرخ رشد مرکب سالانه ۴۴ درصدی هستند. طبق پیش‌بینی‌ها، بازار هوش مصنوعی تا قبل از سال ۲۰۲۵ به یک صنعت ۱۹۰ میلیارد دلاری تبدیل خواهد شد. این روند رو به رشد باعث شده تقاضای مشاغل مهندس یادگیری ماشین و هوش مصنوعی به میزان چشم‌گیری افزایش یابد.
منبع:
https://www.indeed.com/career-advice/finding-a-job/artificial-intelligence-jobs
