從泥土裏探出

人工知能の話題になると、「人工知能に仕事を奪われるのではないか」と心配する声と、「人工知能によって新たなポジションが生まれるのではないか」と感じる声の2種類がよく聞かれます。

人工知能は、すでに世界中の学生の就職活動の売上の市場を変えています。 仕事の表面を再構成することから、新しい販売市場を開拓することまで、スーパースキルを鍛え、粘り強く学ぼうとする人にとってはエキサイティングな時代です。 グローバル・ファイナンス・サミット(WEF)の報告書では、人工知能が2022年までに5800万人の新規雇用を創出すると強調されています。 このチャンスを生かすためには、自分の専門知識を学び直し、積極的に教える姿勢を身につけることで、現代のAI時代に最もホットな仕事を手に入れることができるでしょう。

AIの未来を担う有望な仕事として、以下のようなものがあります。 彼らが何を必要としているのか、どんな人に最適なのか、そして、この新しいAIの仕事の新しい分野を引き寄せるために、どのようにして自分を熟練させることができるのかを話し合います。

1.AIアーキテクト

AIアーキテクトは、将来的に最も人気のある仕事の一つです。 あらゆる分野の企業が優れたAIシステムソフトウェアを推進している中、熟練したAIアーキテクトは、重要な日常業務のソリューションを実験し、機能し、信頼でき、経済的に開発効率の高いAIソリューションを開発しなければなりません。

インフォマティクス・マネジメント、カスタマー・エクスペリエンス、プロファイリング、セキュリティ・ファクター、システム・アーキテクチャーなどの重要なビジネス・プロセス・バーティカルは、具体的なビジネス・プロセス・ソリューションに変換するために、AIアーキテクトが頑張らなければなりません。 その結果、基準を満たしたAIアーキテクトは、高いアスペクト比で好意的に受け止められ、予想年収は10万ドルをごく簡単に超えることになります。

大企業のAIアーキテクトになるためには、多くの文化的教育と実務経験が必要です。 電子情報科学、統計学、応用数学の高度な学士号を持ち、すでに機械学習やディープニューラルネットワークの業務環境で働いているなら、AIアーキテクトのペルソナに向けて自分を磨くことを考えることができます。 オンラインAIプログラムのプロセスに登録し、トレーニングを行い、自分の適性を確認するために応募します。

2.機械学習エンジニア

AIやMLを選択する企業から高い支持を得ている機械学習エンジニアは、平均年収114,856ドル、優秀な人は年収200,000ドルとなっています。

すべてのインテリジェントな企業は、デザインコーディングを開発するソフトウェアエンジニアをセルラー化し、データサイエンティストとペアになって、データ情報の深海から必要なコンテンツを収集し、解剖し、取得しなければなりません。 最高のAIアプリケーションを実現するためには、この2つが協調して働くことが重要ですが、実はこの2つのペルソナはお互いを理解するのが難しいのです。 機械学習のエンジニアは、この2つの錆びついているように見える部分のちょうど真ん中あたりにある高速道路の橋渡し役にならなければならない。

MLエンジニアは、ビジネスプロセスの最良の結果を得るために、コーディングやコンピュータサイエンスに精通している必要があります。 したがって、MLエンジニアは、コンピュータサイエンス、予測モデリング、応用研究の知識を持ち、アジャイル開発のステップや、JavaやPythonなどの主要なコンピュータ言語での作業経験があることが不可欠です。

ウェブ上には、機械学習エンジニアのペルソナ役を完全に準備するための、完全無料および有料のさまざまなオンラインコースがあります。 実際には、Googleの完全無料の15時間機械学習クラッシュコースのコンテンツから徐々に学び、その後も徐々に続けていくことができるでしょう。 主要な名門大学には、機械学習の授業内容があります。

3.データサイエンティスト

データ情報は新しいクレジットスコアであり、データサイエンティストはその新しい会計監督者である。 非常に膨大で複雑なデータを収集し、分析し、理解し、企業が戦略的に発展するための実用的な見解を生み出すことができるスタッフです。

データサイエンティストに求められるものは非常に大きく、今ではどの企業にも必ず1人はいると言っても過言ではありません。 データサイエンティストの平均年収が120,931ドルで、シニアマネージャーがそれ以上の収入を得ているのも不思議ではありません。 プログラマーの猿やモバイルソフトウェア開発者というペルソナからのステップアップを目指すのであれば、データサイエンティストになることが次の重要なプロセスになります。

プログラマーになるためには、Hive、Hadoop、MapReduce、Sparkなどのサービスプラットフォームを理解し、Perl、Python、SQLなどの統計解析計測言語を柔軟に表現することが必要です。 優れた企業は一般的に、電子情報科学や数学のクラスで大学院を卒業したり、博士号を取得した人を求めています。 この業界にいる方は、サービスプラットフォームや言語表現に関する専門知識や実務経験を充実させ、機械学習の実務経験を積み、強い分析力やコミュニケーション能力を発揮する機会を探しましょう。

4.ビジネスインテリジェンス(BI)デベロッパー

強力なAIアプリケーションの開発・設計は、複雑なデータ情報を分析し、市場拡大の方向性を示す写真を作成することに非常に大きな意味があります。 製品ラインの広告がプロアクティブな結果を生み出したり、働きかけをしなければならない場合、ビジネスインテリジェンスが発揮されます。 優れたBI投資アナリストになるためには、複雑なクラウドベースのビッグデータプラットフォームのモデリング、ソリューションの設計、メンテナンスのレベルで、技術的、分析的な専門知識とその利点を熟知していなければなりません。

一番の魅力は、電子情報科学の学士号を取得してビジネス・インテリジェンス業界に参入できることです。 しかし、専門的なスキルを磨き、ビッグデータのマイニング、Webサーバーの統合、データベース管理の設計ソリューション、SQLの閲覧、BIの技術などの業界で様々な仕事を経験する必要があります。

並列処理、標準検出、AI、機械学習の十分な習得が保証されています。 さらに、無料または有料のオンラインコースに参加したり、地元の大学を追加したりして、自分の専門性を高めていくことができます。 たくさんの熱意と粘り強さがあれば、年間平均99,809ドルの給料も期待できるでしょう。

5.AIエシスト

現代のデータ産業において、関連性を見出すもう一つの非常に重要な仕事は、AI倫理学者です。 AIが日常生活に浸透する規模の大きさと、AIが収集・交換するよりセンシティブな情報コンテンツの量を考えると、倫理的・道徳的な境界線を引くための取り組みが急務です。 AIシステムのソフトウェアは誰が作っているのですか?AI知能ロボットが法律に違反して犯罪を犯した場合、法的にはどのような罰則がありますか?

政策や規制の強化、監督機関の昇格とともに、すでにAIのマーケティングやプロモーションに本格的に取り組んでいる企業は、法的・社会的な倫理的境界を確保するためにAI倫理学者を雇い、それによってAIを操作することになるでしょう。 社会的な倫理構造を構築する必要があり、AI倫理学者は高給取りの役職者となり、高度な学位と実績を持つ科学研究生物学者やAI技術の専門スタッフは、AI世界倫理の守護者となることが期待されています。

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