10 công việc trí tuệ nhân tạo tốt nhất
Tóm lại
Bài viết này khám phá 10 nghề Trí tuệ nhân tạo tốt nhất hiện nay.
Danh sách bao gồm Kỹ sư máy học, Kỹ sư trí tuệ nhân tạo, Nhà khoa học dữ liệu, Kỹ sư thị giác máy tính, Nhà khoa học nghiên cứu AI, Kỹ sư xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), Kỹ sư người máy, Kỹ sư học sâu, Giám đốc sản phẩm AI và Chuyên gia đạo đức AI.
Trí tuệ nhân tạo là một chủ đề nóng trong những năm gần đây. BẰNG OpenAI và các công ty tập trung vào AI khác giới thiệu các sản phẩm sáng tạo, thế giới áp dụng các công cụ trí tuệ nhân tạo cho cuộc sống và công việc hàng ngày. Tác động của AI đối với các ngành công nghiệp khác nhau ngày càng trở nên rõ ràng.
Nhờ sự phát triển nhanh chóng của ngành, nhu cầu ngày càng tăng đối với các chuyên gia lành nghề có thể phát triển, triển khai và quản lý các hệ thống AI. Bài viết này khám phá một số nghề AI tốt nhất hiện nay, bao gồm Kỹ sư máy học, Kỹ sư trí tuệ nhân tạo, Nhà khoa học dữ liệu, Kỹ sư thị giác máy tính, Nhà khoa học nghiên cứu AI, Kỹ sư xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), Kỹ sư người máy, Kỹ sư học sâu, Giám đốc sản phẩm AI và Chuyên gia đạo đức AI.
Kỹ sư học máy
Kỹ sư máy học là một kỹ sư phần mềm chuyên thiết kế, xây dựng và triển khai các hệ thống máy học. Trách nhiệm chính của họ là phát triển và triển khai các thuật toán và mô hình cho phép máy học và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Công việc của Kỹ sư máy học bao gồm làm việc với các tập dữ liệu lớn, tiền xử lý dữ liệu và mô hình hóa dữ liệu. Ngoài các kỹ năng về khoa học dữ liệu, một Kỹ sư máy học phải có kỹ năng lập trình vững chắc, kiến thức toán học nâng cao, hiểu sâu về các khái niệm máy học và quen thuộc với các thuật toán tiêu chuẩn và tùy chỉnh.
Vào năm 2021, mức lương trung bình của Kỹ sư máy học là $ 131,000.
Kỹ sư trí tuệ nhân tạo
Kỹ sư trí tuệ nhân tạo phát triển và triển khai các hệ thống AI và làm việc với các công nghệ như học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thị giác máy tính. Công việc bao gồm phát triển các mô hình AI, nhập dữ liệu và cơ sở hạ tầng chuyển đổi dữ liệu. Kỹ sư AI cũng thực hiện phân tích thống kê, thiết lập và quản lý cơ sở hạ tầng để phát triển sản phẩm AI.
Sự khác biệt giữa Kỹ sư trí tuệ nhân tạo và Kỹ sư máy học là các công cụ mà các chuyên gia sử dụng để giải quyết vấn đề. Kỹ sư AI chủ yếu sử dụng các công cụ phát triển phần mềm, trong khi Kỹ sư ML sử dụng thuật toán và công cụ dữ liệu.
Mức lương trung bình của một Kỹ sư Trí tuệ Nhân tạo là $105,290, theo Glassdoor.
Nhà khoa học dữ liệu
Công việc của một Nhà khoa học dữ liệu bao gồm thu thập và xử lý các tập dữ liệu lớn, phân tích và giải thích dữ liệu để xác định các mẫu và xu hướng, phát triển các mô hình và thuật toán dự đoán để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu, đồng thời truyền đạt thông tin chi tiết và đề xuất cho các bên liên quan. Các nhà khoa học dữ liệu có nền tảng vững chắc về lập trình, tập trung vào kho dữ liệu và khai thác, thống kê và đại số tuyến tính cũng như mô hình hóa.
Mức lương cơ bản trung bình của Nhà khoa học dữ liệu là 127,500 đô la, theo Trường Thông tin Berkley.
Kỹ sư thị giác máy tính
Kỹ sư thị giác máy tính là một chuyên gia làm việc với dữ liệu trực quan. Dữ liệu có thể là tín hiệu kỹ thuật số, nguồn cấp dữ liệu video hoặc hình ảnh tương tự. Công việc của Kỹ sư thị giác máy tính bao gồm nâng cao hình ảnh, tìm kiếm hình ảnh, kiểm duyệt nội dung và phát triển các công cụ nhận dạng khuôn mặt. Kỹ sư thị giác máy tính phát triển, triển khai và bảo trì phần cứng và thuật toán thị giác máy tính; phát triển các thuật toán tầm nhìn tự động; thu thập và tối ưu hóa các phân tích; đề xuất các giải pháp hiệu quả cho các vấn đề trong thế giới thực; xây dựng tài liệu kỹ thuật; và quản lý các dự án thị giác máy tính.
Một kỹ sư thị giác máy tính kiếm được trung bình là $126,830 tính đến tháng 2020 năm XNUMX.
Nhà khoa học nghiên cứu AI
Nhà khoa học nghiên cứu AI là một chuyên gia chuyên phát triển các mô hình, thuật toán và kỹ thuật trí tuệ nhân tạo mới. Các nhà khoa học này làm việc về nghiên cứu tiên tiến trong lĩnh vực AI để cải thiện hiệu suất của các mô hình hiện có hoặc tạo ra các ứng dụng AI hoàn toàn mới. Nhìn chung, các nhà khoa học nghiên cứu AI tạo ra các thuật toán giải quyết vấn đề theo những cách sáng tạo hoặc cải thiện các giải pháp hiện có. Họ phải hiểu cách con người suy nghĩ và phát triển các tác nhân tương tác với mọi người trong không gian trực tuyến. Nhà khoa học AI phải quen thuộc với các ngôn ngữ lập trình và có kinh nghiệm phân tích lượng lớn dữ liệu từ các nguồn khác nhau. Công việc cũng yêu cầu kinh nghiệm với máy học, mạng thần kinhvà học sâu, cũng như phát triển các hệ thống phân tán, quy mô lớn cho các mô hình đào tạo.
Theo Glassdoor, mức lương trung bình cho một Nhà khoa học AI là $112,932.
Kỹ sư xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Các kỹ sư xử lý ngôn ngữ tự nhiên phát triển các thuật toán và mô hình cho phép máy hiểu và diễn giải ngôn ngữ của con người. Chúng hoạt động trên các ứng dụng như chatbot, dịch ngôn ngữ và nhận dạng giọng nói. Công việc đòi hỏi kinh nghiệm về phân tích thống kê, ngôn ngữ lập trình và kiến thức về các phương pháp học máy và kỹ thuật biểu diễn văn bản. Các kỹ sư NLP cũng phải có kinh nghiệm với các thư viện và khung máy học.
Theo ZipRecruiter, các Kỹ sư Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên kiếm được trung bình 134,096 USD.
Kỹ sư người máy
Kỹ sư người máy là một chuyên gia thiết kế, xây dựng, thử nghiệm và bảo trì phần mềm điều khiển các hệ thống người máy. Các kỹ sư người máy tiến hành nghiên cứu và tạo ra những người máy có thể thực hiện các nhiệm vụ nguy hiểm hoặc khó khăn đối với con người. Công việc đòi hỏi kiến thức về toán học, kỹ năng giải quyết vấn đề phức tạp, kỹ năng ra quyết định, tính kiên trì và khả năng giao tiếp.
Tính đến tháng 2023 năm 104,643, mức lương trung bình của một Kỹ sư Robotics là XNUMX đô la, theo Salary.com.
Kỹ sư học sâu
Kỹ sư Deep Learning là một chuyên gia trong việc thiết kế và triển khai các thuật toán học tập. Công việc bao gồm phát triển và bảo trì các mô hình máy học, và các kỹ sư tham gia vào các hoạt động kỹ thuật và mô hình hóa, cũng như triển khai. Kỹ sư Deep Learning phải có kinh nghiệm thu thập, phân loại, kiểm tra và làm sạch dữ liệu.
Mức lương trung bình của một Kỹ sư Deep Learning là $122,780, theo Glassdoor.
Giám đốc sản phẩm AI
Người quản lý sản phẩm AI sử dụng trí tuệ nhân tạo, học máy và học kĩ càng để phát triển, cải thiện và định hình sản phẩm. Người quản lý sản phẩm AI đóng một vai trò quan trọng trong việc đảm bảo rằng các sản phẩm mà họ quản lý là có đạo đức, có trách nhiệm và tuân thủ các yêu cầu quy định. Vai trò này đòi hỏi sự kết hợp độc đáo giữa chuyên môn kỹ thuật và kỹ năng kinh doanh, chẳng hạn như quản lý và tiếp thị sản phẩm. Ngoài ra, họ phải có kỹ năng giao tiếp và hợp tác mạnh mẽ.
Tính đến tháng 2023 năm 130,416, mức thù lao trung bình của Giám đốc sản phẩm AI là XNUMX đô la, theo Glassdoor.
Chuyên gia đạo đức AI
Chuyên gia đạo đức AI là một chuyên gia chịu trách nhiệm đảm bảo rằng việc phát triển và triển khai các hệ thống AI và máy học là có đạo đức và phù hợp với các giá trị xã hội. Điều này bao gồm xác định các vấn đề và rủi ro đạo đức tiềm ẩn liên quan đến việc sử dụng AI và làm việc để phát triển các chiến lược và chính sách có thể giảm thiểu những rủi ro này. Chuyên gia đạo đức AI phải có các kỹ năng kỹ thuật như kiến thức về thuật toán máy học và phân tích dữ liệu, chuyên môn về đạo đức và kỹ năng giao tiếp tốt.
Mức lương của một Chuyên gia đạo đức AI dao động trong khoảng từ 79,000 đến 189,000 đô la, theo ZipRecruiter.
Làm thế nào để học AI
Nếu bạn muốn tìm hiểu về AI và các ứng dụng của nó, có một số cách để bắt đầu. Các chương trình đại học về AI có thể là một lựa chọn tuyệt vời nếu bạn đang cân nhắc sự nghiệp trong lĩnh vực AI. Trong sô mười trường đại học hàng đầu cung cấp các chương trình đại học và sau đại học là Đại học Carnegie Mellon, Viện Công nghệ Massachusetts và Đại học Stanford.
Các khóa học liên quan đến trí tuệ nhân tạo cũng có thể là một cách tuyệt vời để học AI. Tùy chọn này phù hợp cho những cá nhân không muốn lấy bằng trong lĩnh vực này. Cho đến ngày nay, có một loạt các Các khóa học về AI có sẵn. Các cá nhân có thể chọn từ các khóa học miễn phí hoặc trả phí và có thể học trực tuyến hoặc trực tiếp. Các khóa học bao gồm nhiều chủ đề khác nhau, từ những điều cơ bản của học máy và học sâu cho các lĩnh vực AI chuyên biệt hơn.
Các cá nhân quan tâm cũng có thể xem xét sách trí tuệ nhân tạo. Đây là một lựa chọn tuyệt vời cho những người sẵn sàng học AI với cách tiếp cận toàn diện và tự định hướng hơn.
Câu Hỏi Thường Gặp
Trí tuệ nhân tạo (AI) là sự mô phỏng của trí tuệ con người quy trình bởi hệ thống máy tính và các máy móc khác.
Nhận một công việc trong Trí tuệ nhân tạo thường yêu cầu sự kết hợp của các yếu tố liên quan giáo dục, kỹ năng và kinh nghiệm.
Làm việc trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đòi hỏi một loạt các kỹ năng và kiến thức, tùy thuộc vào vai trò và ngành cụ thể. Các kỹ năng được yêu cầu phổ biến nhất bao gồm lập trình, toán học và thống kê, học máy, thị giác máy tính và giải quyết vấn đề.
Hoa Kỳ, Ấn Độ, Đức, Canada, Vương quốc Anh và Trung Quốc là những quốc gia tốt nhất cho các công việc trí tuệ nhân tạo.
Kết luận
Lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đang phát triển với tốc độ chóng mặt. Nhu cầu về các chuyên gia có thể thiết kế, xây dựng và quản lý các hệ thống dựa trên AI cũng tăng lên. Khi AI tiếp tục biến đổi các ngành công nghiệp và tạo ra những cơ hội mới, những công việc này có thể sẽ trở nên quan trọng hơn và có nhu cầu trong những năm tới. Cho dù bạn là một chuyên gia có kinh nghiệm đang tìm cách chuyển đổi sang lĩnh vực AI hay sinh viên xem xét một nghề nghiệp trong ngành này, có rất nhiều cơ hội dành cho những người có kỹ năng và chuyên môn phù hợp.
Đọc bài viết liên quan:
Từ chối trách nhiệm
Phù hợp với Hướng dẫn của Dự án Tin cậy, xin lưu ý rằng thông tin được cung cấp trên trang này không nhằm mục đích và không được hiểu là tư vấn pháp lý, thuế, đầu tư, tài chính hoặc bất kỳ hình thức tư vấn nào khác. Điều quan trọng là chỉ đầu tư những gì bạn có thể đủ khả năng để mất và tìm kiếm lời khuyên tài chính độc lập nếu bạn có bất kỳ nghi ngờ nào. Để biết thêm thông tin, chúng tôi khuyên bạn nên tham khảo các điều khoản và điều kiện cũng như các trang trợ giúp và hỗ trợ do nhà phát hành hoặc nhà quảng cáo cung cấp. MetaversePost cam kết báo cáo chính xác, không thiên vị nhưng điều kiện thị trường có thể thay đổi mà không cần thông báo trước.
Giới thiệu về Tác giả
Valeria là một phóng viên cho Metaverse Post. Cô ấy tập trung vào gây quỹ, AI, metaverse, thời trang kỹ thuật số, NFTs, và tất cả mọi thứ web3-có liên quan. Valeria có bằng Thạc sĩ về Truyền thông Công chúng và đang lấy bằng Chuyên ngành thứ hai về Quản lý Kinh doanh Quốc tế. Cô dành thời gian rảnh rỗi cho việc chụp ảnh và tạo mẫu thời trang. Ở tuổi 13, Valeria đã tạo blog đầu tiên tập trung vào thời trang, nơi phát triển niềm đam mê báo chí và phong cách của cô. Cô sống ở miền bắc nước Ý và thường làm việc từ xa từ các thành phố khác nhau ở châu Âu. Bạn có thể liên hệ với cô ấy tại [email được bảo vệ]
Xem thêm bài viết
Valeria là một phóng viên cho Metaverse Post. Cô ấy tập trung vào gây quỹ, AI, metaverse, thời trang kỹ thuật số, NFTs, và tất cả mọi thứ web3-có liên quan. Valeria có bằng Thạc sĩ về Truyền thông Công chúng và đang lấy bằng Chuyên ngành thứ hai về Quản lý Kinh doanh Quốc tế. Cô dành thời gian rảnh rỗi cho việc chụp ảnh và tạo mẫu thời trang. Ở tuổi 13, Valeria đã tạo blog đầu tiên tập trung vào thời trang, nơi phát triển niềm đam mê báo chí và phong cách của cô. Cô sống ở miền bắc nước Ý và thường làm việc từ xa từ các thành phố khác nhau ở châu Âu. Bạn có thể liên hệ với cô ấy tại [email được bảo vệ]
