Việc làm trí tuệ nhân tạo đang có nhu cầu cao: Đây là con đường sự nghiệp

Nghề nghiệp trí tuệ nhân tạo đang có nhu cầu cao. Trí tuệ nhân tạo (AI) đã tạo ra những cơ hội mới trong vài năm qua. Nó đang tạo ra làn sóng khắp các ngành công nghiệp, biến những điều mà trước đây không thể tưởng tượng được, như khám phá không gian và chẩn đoán khối u ác tính, có thể thực hiện được. Nhờ đó, sự nghiệp AI cũng tăng trưởng đều đặn; theo LinkedIn, các chuyên gia AI nằm trong số “những công việc đang gia tăng”.

Đừng sợ thuật ngữ AI; chúng tôi đã tạo một bảng chú giải chi tiết về AI cho các thuật ngữ trí tuệ nhân tạo được sử dụng phổ biến nhất và giải thích những kiến ​​thức cơ bản về trí tuệ nhân tạo cũng như những rủi ro và lợi ích của trí tuệ nhân tạo. Sau công việc của kiến ​​trúc sư dữ liệu, điện toán đám mây, kỹ sư dữ liệu và kỹ sư máy học, đã đến lúc dành cho sự nghiệp trí tuệ nhân tạo trong loạt bài Hot and on the Rise.

Con đường sự nghiệp trí tuệ nhân tạo

Bạn có quan tâm đến nghề nghiệp trí tuệ nhân tạo? Các chuyên gia có chuyên môn về trí tuệ nhân tạo đang cần thiết hơn bao giờ hết vì đây là công nghệ ngày càng trở nên phổ biến. Tin vui là có nhiều lựa chọn công việc trong lĩnh vực AI, vì vậy bạn có thể đảm nhận nhiều nhiệm vụ và trách nhiệm khác nhau tùy thuộc vào vị trí, lý lịch và mục tiêu theo đuổi của bạn.

Gần như mọi lĩnh vực đều có nhu cầu về nhân lực AI có tay nghề cao, bao gồm:

• Các dịch vụ tài chính
• Chăm sóc sức khỏe
• Công nghệ
• Phương tiện truyền thông
• Tiếp thị
• Chính phủ và quân đội
• An ninh quốc gia
• Hệ thống hỗ trợ IoT
• Nông nghiệp
• Chơi game
• Bán lẻ

Triển vọng của trí tuệ nhân tạo

Có một số lựa chọn nghề nghiệp trí tuệ nhân tạo. Danh sách sau đây bao gồm cả công việc liên quan đến AI và một số vai trò nhất định cộng tác chặt chẽ với mọi người trong công việc AI:

Bạn có cần một hướng dẫn cho những công việc này? Đừng lo lắng, chúng tôi đã bảo vệ bạn.

Hướng dẫn nghề nghiệp trí tuệ nhân tạo

Mặc dù là lĩnh vực trẻ và chuyên sâu nhưng nghề trí tuệ nhân tạo rất đa dạng. Có nhiều lựa chọn nghề nghiệp trí tuệ nhân tạo, mỗi lựa chọn đòi hỏi một bộ bằng cấp riêng.

Hãy xem xét một số điều mong muốn nhất.

Nhà phân tích dữ liệu

Từ lâu, nhà phân tích dữ liệu là người thu thập, sàng lọc, xử lý và kiểm tra dữ liệu để đưa ra kết luận. Đây chủ yếu là những công việc thường ngày, lặp đi lặp lại trong quá khứ. Với sự xuất hiện của AI, hầu hết các công việc trần tục đã được cơ giới hóa. Do đó, vị trí nhà phân tích dữ liệu đã được thăng tiến để tham gia vào nhóm nghề AI mới. Các nhà phân tích dữ liệu ngày nay biên soạn dữ liệu cho các mô hình học máy, sau đó sử dụng kết quả để tạo các báo cáo sâu sắc.

Do đó, một nhà phân tích dữ liệu AI cần phải có kiến ​​thức về nhiều thứ hơn là những bảng tính đơn giản. Họ phải có kiến ​​thức về:

• Để trích xuất/xử lý dữ liệu, hãy sử dụng SQL và các ngôn ngữ cơ sở dữ liệu khác.
• Python để phân tích và làm sạch.
• Bảng điều khiển dành cho phần mềm phân tích và trực quan hóa, chẳng hạn như Tableau, PowerBI, v.v.
• Hiểu bối cảnh thị trường và tổ chức với thông tin kinh doanh.

Mức thù lao điển hình cho một nhà phân tích dữ liệu là 65.000 USD. Tuy nhiên, các công ty công nghệ cao như FacebookGoogle và những công ty khác trả hơn 100.000 đô la cho việc làm nhà phân tích dữ liệu.

Kỹ sư học máy

Các nhà phát triển phần mềm và nhà khoa học dữ liệu cùng nhau hình thành lĩnh vực kỹ thuật học máy. Họ sử dụng các công nghệ dữ liệu lớn và khung lập trình để phát triển các mô hình khoa học dữ liệu sẵn sàng sản xuất, có thể mở rộng và có khả năng xử lý hàng terabyte dữ liệu thời gian thực.

Các ứng viên lý tưởng cho vị trí kỹ sư máy học phải có nền tảng về khoa học dữ liệu, nghiên cứu ứng dụng và công nghệ phần mềm. Các ứng viên cho vị trí AI phải có nền tảng vững chắc về toán học và quen thuộc với deep learning, mạng lưới thần kinh, ứng dụng đám mây và lập trình Java, Python và Scala. Hiểu các công cụ IDE phát triển phần mềm như Eclipse và IntelliJ cũng có lợi.

Ở Mỹ, một kỹ sư máy học kiếm được trung bình 1 đô la1,31.000. Thanh toán tại các công ty như Apple, Facebook, Twittervà những khoản tương tự cao hơn đáng kể, trung bình từ 170.000 đến 200.000 USD. Tìm hiểu thêm về mức lương cho kỹ sư ML tại đây.

Bài viết về học máy và trí tuệ nhân tạo giải thích sự khác biệt giữa chúng.

kỹ sư NLP

Các kỹ sư về trí tuệ nhân tạo (AI) tập trung vào ngôn ngữ nói và viết của con người được gọi là chuyên gia xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Công nghệ NLP được sử dụng bởi các kỹ sư làm việc về trợ lý giọng nói, nhận dạng giọng nói, xử lý tài liệu, v.v. Các tổ chức yêu cầu bằng cấp cụ thể về ngôn ngữ học tính toán cho vị trí kỹ sư NLP. Họ cũng có thể sẵn sàng tuyển dụng những ứng viên có nền tảng về khoa học máy tính, toán hoặc thống kê.

Một kỹ sư NLP sẽ yêu cầu chuyên môn về phân tích tình cảm, n-gram, mô hình hóa, phân tích thống kê chung, khả năng máy tính, cấu trúc dữ liệu, mô hình hóa và phân tích tình cảm, cùng những thứ khác. Có thể có lợi nếu có kiến ​​thức trước về Python, ElasticSearch, phát triển web, v.v.

Một kỹ sư NLP có mức lương trung bình là 78.000 USD, nhưng với chuyên môn, họ có thể kiếm được hơn 100.000 USD.

Nhà khoa học dữ liệu

Đối với nhiều mục tiêu khác nhau, các nhà khoa học dữ liệu thu thập dữ liệu, kiểm tra dữ liệu và đưa ra kết luận. Để trích xuất kiến ​​thức từ dữ liệu và tìm ra các mẫu quan trọng, họ sử dụng nhiều công cụ, quy trình và thuật toán công nghệ khác nhau. Điều này có thể đơn giản như nhìn thấy những điểm bất thường trong dữ liệu chuỗi thời gian hoặc phức tạp như đưa ra dự đoán về tương lai và đưa ra lời khuyên. Sau đây là những yêu cầu chính đối với một nhà khoa học dữ liệu:

• Bằng cấp cao về toán học, khoa học máy tính, thống kê, v.v.
• Phân tích thống kê và hiểu dữ liệu phi cấu trúc.
• Có kiến ​​thức về các nền tảng như Hadoop và Amazon S3 cho đám mây.
• Chuyên môn về các ngôn ngữ lập trình như Python, Perl, Scala và SQL.
• Làm quen với Hadoop, Spark, MapReduce, Pig và Hive.

Một nhà khoa học dữ liệu kiếm được trung bình 105.000 USD. Giám đốc khoa học dữ liệu có thể kiếm tới 200.000 USD nếu có kinh nghiệm.

Nhà phát triển trí tuệ kinh doanh

Để tìm xu hướng, các nhà phát triển nghiệp vụ thông minh (BI) phân tích dữ liệu phức tạp bên trong và bên ngoài. Ví dụ: trong một doanh nghiệp cung cấp dịch vụ tài chính, đây có thể là người theo dõi số liệu thống kê về thị trường chứng khoán để hỗ trợ lựa chọn đầu tư. Đây có thể là người theo dõi mô hình bán hàng của một công ty sản phẩm để hỗ trợ lập kế hoạch phân phối.

Ngược lại với các nhà phân tích dữ liệu, các nhà phát triển thông tin kinh doanh không thực sự tạo ra các báo cáo. Đối với người dùng doanh nghiệp sử dụng bảng thông tin, họ thường chịu trách nhiệm thiết kế, lập mô hình và duy trì dữ liệu phức tạp trên các hệ thống dữ liệu dựa trên đám mây có khả năng truy cập cao. Một nhà phát triển BI dự kiến ​​​​sẽ sở hữu các kỹ năng sau:

• Kỹ thuật, khoa học máy tính hoặc bằng cử nhân chuyên ngành liên quan.
• Có kiến ​​thức thực tế về SQL, khai thác dữ liệu và các chủ đề liên quan khác.
• Kiến thức về các công cụ BI như Tableau, Power BI, v.v.
• Khả năng phân tích và kỹ thuật mạnh mẽ.

Kỹ sư phần mềm

Đối với các ứng dụng AI, kỹ sư phần mềm tạo ra phần mềm. Đối với các công việc AI, họ kết hợp các hoạt động phát triển như tạo mã, tích hợp liên tục, kiểm soát chất lượng, quản trị API, v.v. Họ tạo và quản lý phần mềm được các kiến ​​trúc sư và nhà khoa học dữ liệu sử dụng. Họ vẫn am hiểu về những phát triển hiện tại trong công nghệ trí tuệ nhân tạo.

Kỹ thuật phần mềm và chuyên môn về trí tuệ nhân tạo là những điều kiện tiên quyết đối với một kỹ sư phần mềm AI. Ngoài khả năng thống kê và phân tích, họ phải có kỹ năng lập trình. Bằng cử nhân về khoa học máy tính, kỹ thuật, vật lý, toán học hoặc thống kê thường được nhà tuyển dụng yêu cầu. Chứng chỉ về AI hoặc khoa học dữ liệu cũng có thể giúp bạn được thuê làm nhà phát triển phần mềm AI.

Các kỹ sư phần mềm kiếm được trung bình 108.000 USD. Tùy thuộc vào lĩnh vực, chuyên môn và kinh nghiệm của bạn, số tiền này có thể lên tới 150.000 USD.

Kỹ sư robot

Khi robot công nghiệp bắt đầu trở nên phổ biến vào những năm 1950, kỹ sư robot có thể là một trong những nghề đầu tiên trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Robotics đã đi một chặng đường dài từ dây chuyền sản xuất đến dạy tiếng Anh. Phẫu thuật có sự hỗ trợ của robot được sử dụng trong chăm sóc sức khỏe. Con người robot đang được tạo ra để phục vụ như trợ lý cá nhân. Tất cả những điều này và hơn thế nữa là những gì một kỹ sư chế tạo robot sẽ làm.

Robot hỗ trợ AI được tạo ra và duy trì bởi các kỹ sư robot. Các tổ chức thường yêu cầu bằng tốt nghiệp về kỹ thuật, khoa học máy tính hoặc lĩnh vực liên quan cho các vị trí này. Các kỹ sư robot có thể được yêu cầu phải có kiến ​​thức về CAD/CAM, hệ thống thị giác 2D/3D, Internet of Things (IoT), cũng như machine learning và AI.

Các kỹ sư robot thường kiếm được 87.000 USD mỗi năm, nhưng với kinh nghiệm và chuyên môn, họ có thể kiếm được tới 130.000 USD.

Kỹ sư/kiến trúc sư dữ liệu lớn

Các kỹ sư và kiến ​​trúc sư dữ liệu lớn tạo ra các hệ sinh thái cho phép giao tiếp hiệu quả giữa nhiều ngành kinh doanh và công nghệ. Vì các kỹ sư và kiến ​​trúc sư dữ liệu lớn thường được giao nhiệm vụ lập kế hoạch, tạo và phát triển môi trường dữ liệu lớn trên hệ thống Hadoop và Spark, nên nghề này có thể phức tạp hơn nghề của nhà khoa học dữ liệu.

Các chuyên gia có bằng tiến sĩ. về toán học, khoa học máy tính hoặc các môn tương tự được đa số nhà tuyển dụng ưa thích. Tuy nhiên, vì vị trí này mang tính thực tế hơn, chẳng hạn như một nhà khoa học nghiên cứu, nên kinh nghiệm thực tế thường được coi là sự thay thế mạnh mẽ cho việc thiếu bằng cấp học thuật. Kiến thức lập trình về C++, Java, Python hoặc Scala là bắt buộc đối với các kỹ sư dữ liệu lớn. Ngoài ra, họ phải có kiến ​​thức về di chuyển dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu và khai thác.

Với mức lương trung bình là 151.300 USD, kỹ sư dữ liệu lớn nằm trong số những vị trí được trả lương cao nhất trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.

Yêu cầu công việc trí tuệ nhân tạo

Những đặc điểm giúp các chuyên gia AI thành công nhất có thể vượt trội và phát triển trong công việc của họ thường được những cá nhân này chia sẻ. Làm việc với trí tuệ nhân tạo đòi hỏi khả năng tư duy phân tích và đưa ra các giải pháp kinh tế, hiệu quả cho các thách thức. Nó cũng đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về những tiến bộ công nghệ dẫn đến phần mềm tiên tiến giúp các tổ chức có khả năng cạnh tranh.

Các chuyên gia AI cũng yêu cầu chuyên môn kỹ thuật để tạo, bảo trì và sửa chữa phần mềm và phần cứng. Cuối cùng, để thực hiện công việc của mình một cách hiệu quả, các chuyên gia AI cần học cách truyền đạt kiến ​​thức kỹ thuật cao cho những khán giả không rành về kỹ thuật. Điều này đòi hỏi kỹ năng làm việc nhóm hiệu quả và giao tiếp hiệu quả.

Yêu cầu giáo dục trí tuệ nhân tạo

Phần lớn các chương trình trí tuệ nhân tạo được xây dựng dựa trên kiến ​​thức toán học và khoa học máy tính nền tảng. Bằng cử nhân là cần thiết cho công việc ở cấp độ đầu vào, trong khi bằng thạc sĩ và tiến sĩ thường được yêu cầu cho những công việc yêu cầu trách nhiệm giám sát, lãnh đạo hoặc hành chính.

Chương trình giảng dạy điển hình bao gồm nghiên cứu về:

• Nhiều chủ đề toán học, chẳng hạn như xác suất, thống kê, đại số, phép tính, logic và thuật toán được đề cập.
• Mạng lưới thần kinh hoặc mạng Bayesian là hai ví dụ về mô hình đồ họa.
• Kỹ thuật, robot và vật lý.
• Mã hóa, ngôn ngữ lập trình và khoa học máy tính.
• Lý thuyết khoa học nhận thức.

Ứng viên có thể tìm kiếm các chương trình cấp bằng với chuyên ngành AI cụ thể hoặc theo đuổi trọng tâm AI trong các chuyên ngành khác như khoa học máy tính, kỹ thuật, tin học y tế, thiết kế đồ họa, công nghệ thông tin hoặc kỹ thuật.

Mức lương nghề nghiệp trí tuệ nhân tạo

Các công việc trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đang có nhu cầu cực kỳ cao và nhiều công việc trong số đó được trả lương cao tới sáu con số. Các số liệu chính xác sẽ khác nhau tùy theo nhiều yếu tố, bao gồm trách nhiệm công việc cụ thể, ngành nghề, kinh nghiệm, trình độ học vấn và địa điểm.

Tuy nhiên, đây là mức phổ biến: Một kỹ sư nghiên cứu sẽ kiếm được khoảng 92.938 USD mỗi năm, theo Thực vậytrong khi một kỹ sư máy học sẽ kiếm được khoảng 150.183 USD.

Một lập trình viên trí tuệ nhân tạo thường kiếm được từ 100.000 đến 150.000 USD mỗi năm, tuyên bố Dữ liệu. Mặt khác, các kỹ sư AI có mức lương trung bình là 171.715 USD và những người có thu nhập cao nhất kiếm được hơn 250.000 USD.

Mức lương cao là kết quả của yêu cầu về bằng cấp cao hơn và sự kết hợp hiếm có giữa các khả năng.

AI có phải là một nghề nghiệp tốt?

Với số 31.4 tăng trưởng phần trăm cơ hội cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà khoa học toán học, những người rất cần thiết cho AI, đến năm 2030, lĩnh vực trí tuệ nhân tạo có tương lai tươi sáng để thăng tiến nghề nghiệp.

Cuộc cách mạng CNTT tập trung vào trí tuệ nhân tạo, không ngừng cải tiến. AI là động lực thúc đẩy thị giác máy tính, phân tích giọng nói và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. AI có tác động đáng kể đến doanh nghiệp và xã hội và sẽ còn tác động như vậy trong một thời gian rất dài.

Do đó, triển vọng nghề nghiệp dồi dào trong lĩnh vực AI là không có gì đáng ngạc nhiên; trên thực tế, có rất nhiều người trong số họ đến nỗi ngành này hiện đang phải đối mặt với một vấn đề đặc biệt: có quá nhiều vị trí trống và không đủ ứng viên đủ năng lực. Tin tốt là nó cung cấp công việc gần như đảm bảo (và được trả lương cao) cho những người có trình độ.

AI có khó học không?

AI có khó học không? Vâng, nó có thể như vậy, và 93% kỹ sư công nghệ tự động hóa bản thân họ cảm thấy chưa được chuẩn bị đầy đủ cho những vấn đề sắp xảy ra trong lĩnh vực công nghệ máy thông minh.

Việc triển khai trí tuệ nhân tạo gây ra nhiều khó khăn cho doanh nghiệp. Thiếu kỹ năng nhân sự được coi là vấn đề lớn nhất trong số đó, ảnh hưởng đến 56% doanh nghiệp. Vì AI vốn đã khó khăn nên có vẻ như hầu hết các doanh nghiệp đều cảm thấy như vậy.

Việc học có thể khó khăn vì những lý do như:

• Lập trình mở rộng: Lập trình là điều cần thiết cho AI. Để dạy máy tính tự đưa ra quyết định, bạn phải học cách viết mã.
• Thành thạo dữ liệu: Để máy móc trở nên thành thạo trong một hoạt động, chúng cần rất nhiều dữ liệu để học hỏi. Đặc biệt nếu bạn mới bắt đầu, việc đạt được điều này có thể là một thách thức.
• Độ phức tạp: Để hiểu AI đòi hỏi kiến ​​thức về nhiều lĩnh vực, bao gồm khoa học máy tính, thống kê, tính toán, v.v.
• Thiếu dụng cụ thích hợp: Phần lớn các công cụ và quy trình trí tuệ nhân tạo được sử dụng ngày nay đều được tạo ra cho phần mềm thông thường. Những người mới tham gia vào lĩnh vực này thường phải đầu tư thời gian và tiền bạc vào việc tạo ra các công cụ mới, điều này có thể khó khăn và tốn thời gian.

Tuy nhiên, những số liệu này không ngụ ý rằng không có vị trí cấp đầu vào nào trong lĩnh vực AI và ML. Những cơ hội việc làm như vậy rất nhiều và bạn có thể sẵn sàng đón nhận chúng.

Học AI mất bao lâu?

Mặc dù không thể phủ nhận rằng tương lai của trí tuệ nhân tạo rất tươi sáng nhưng nhiều người vẫn băn khoăn không biết nên bắt đầu vào lĩnh vực này như thế nào và mất bao lâu để làm chủ được nó. Không có câu trả lời rõ ràng cho câu hỏi này. Trong thực tế, nhiều thứ đều có vai trò của nó. Nhưng nếu bạn muốn biết sự thật, các nghiên cứu đã chỉ ra rằng phải mất 10.000 giờ để trở thành chuyên gia ở bất kỳ nghề nào. Do đó, bạn có thể nói rằng điều này cũng áp dụng cho học máy.

Những ý tưởng nâng cao như học sâu, học tăng cường và học máy không giám sát có thể cần nhiều thời gian hơn để học. Độ dài của chương trình giảng dạy cũng ảnh hưởng đến thời gian bạn học kỹ năng này vì phần lớn những người học về trí tuệ nhân tạo đều hoàn thành chương trình hoặc khóa học cấp chứng chỉ.

Phần kết luận

Trí tuệ nhân tạo đã nâng cao và cải thiện chất lượng cuộc sống của con người kể từ khi được phát minh vào những năm 1950 và vẫn tiếp tục làm như vậy cho đến nay trong nhiều bối cảnh công nghiệp khác nhau. Do đó, nghề trí tuệ nhân tạo sẽ mang lại sự thỏa mãn và bền vững cho những người sở hữu khả năng chuyển đổi các đoạn thông tin kỹ thuật số thành những trải nghiệm có ý nghĩa của con người.

Phần lớn các nghề công nghệ hiện nay không phải là nghề về AI. Vì AI là một ngành phát triển nhanh chóng nên các chuyên gia làm việc trong lĩnh vực này phải liên tục cập nhật bản thân và theo kịp những phát triển mới. Các chuyên gia AI/ML phải thường xuyên theo dõi các nghiên cứu mới nhất và hiểu rõ các thuật toán mới; nó không còn đủ để chỉ có được khả năng.

Cơ hội làm việc liên quan đến AI đang phát triển trên nhiều ngành công nghiệp, rất thú vị và được trả lương cao.

Ngoài ra, AI là chủ đề được chính phủ và xã hội giám sát chặt chẽ. Các chuyên gia AI cần xem xét các tác động xã hội, văn hóa, chính trị và kinh tế của AI bên cạnh các thành phần kỹ thuật của nó.

Nếu bạn hỏi “trí tuệ nhân tạo có tốt hơn trí tuệ con người không” thì chúng tôi đã có câu trả lời. Từ tiền thân của trí tuệ nhân tạo cho đến ngày nay, nó đang ngày càng phát triển và mở ra những cơ hội mới cho nhân loại. Trí tuệ nhân tạo ở các nước đang phát triển là một ví dụ phù hợp cho điều đó. Nhưng liệu mối quan tâm một chiều này có thể thay đổi vào một ngày nào đó?