Tech

Kỹ sư trí tuệ nhân tạo (AI): Tìm hiểu về vai trò và các kỹ năng cần thiết để thành công


Bạn không thể tham dự Transform 2022? Kiểm tra tất cả các phiên họp của hội nghị thượng đỉnh trong thư viện theo yêu cầu của chúng tôi ngay bây giờ! Xem tại đây.


Các kỹ sư xây dựng và quản lý hệ thống AI ngày càng có giá trị đối với các công ty trong các lĩnh vực công nghiệp. Không có gì ngạc nhiên khi nhu cầu về dịch vụ của họ vượt xa nguồn cung.

Nhưng vai trò của một kỹ sư AI là gì? Các tiêu chuẩn chính cho vai trò là gì? Điều gì thực sự tạo nên một cái hay? Và làm thế nào chúng có thể được tạo ra – thậm chí có thể từ các nhà phát triển hiện tại trong đội ngũ nhân viên – nếu không được tìm thấy? Ngoài ra, làm cách nào để có thể lấp đầy chức năng này?

Vai trò của một kỹ sư trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?

Một kỹ sư AI phát triển, lập trình, đào tạo và triển khai các mô hình AI. Với 86% công ty trong khảo sát gần đây báo cáo rằng AI đang trở thành xu hướng chủ đạo trong các doanh nghiệp của họ, kỹ sư AI đã trở thành nhân vật trung tâm.

Trong khi một nhà khoa học dữ liệu tập trung vào việc tìm kiếm và trích xuất thông tin chi tiết về doanh nghiệp và dữ liệu áp dụng từ các bộ dữ liệu lớn, một kỹ sư AI đến từ nền tảng cơ sở hạ tầng CNTT và được giao nhiệm vụ phát triển các thuật toán cho ứng dụng AI và tích hợp ứng dụng vào môi trường công nghệ rộng lớn hơn của công ty. Một kỹ sư tập trung vào thuật toán cũng có thể được gọi là kỹ sư học máy (ML). Một người nào đó chuyên tích hợp các ứng dụng AI với công nghệ khác của tổ chức có thể được biết đến như một kiến ​​trúc sư AI. Ngoài ra, một chuyên gia đặc biệt tập trung vào viết mã có thể có chức danh là nhà phát triển AI.

Biến cố

MetaBeat 2022

MetaBeat sẽ tập hợp các nhà lãnh đạo tư tưởng để đưa ra hướng dẫn về cách công nghệ metaverse sẽ biến đổi cách tất cả các ngành giao tiếp và kinh doanh vào ngày 4 tháng 10 tại San Francisco, CA.

Đăng ký ở đây

[ Also read: 97% of execs say data science is “crucial” to maintaining profitability ]

Bởi vì một phần quan trọng trong công việc của một kỹ sư AI là áp dụng AI vào các trường hợp sử dụng trong thế giới thực, những nhân viên này phải hiểu các vấn đề mà công ty của họ gặp phải và tìm cách AI có thể giúp giải quyết chúng. Điều đó thường bao gồm việc hợp tác với các bộ phận khác và dạy những người khác về tiềm năng của AI.

Lương và phúc lợi của kỹ sư AI

Kỹ sư AI có tay nghề cao. Họ phải đối mặt với một thị trường việc làm rộng mở và được đền bù xứng đáng. ZipRecruiter báo cáo rằng mức lương trung bình của một kỹ sư AI là lên tới $ 158,000 một năm, với những người có thu nhập cao nhất được cung cấp tới 288.000 đô la hàng năm. Nhiều công ty tuyển dụng những chuyên gia này cũng đưa ra những lợi ích hấp dẫn cho những vị trí này. Kỹ thuật AI là một nghề hợp lý có thể chứng minh được tương lai, vì AI ngày càng trở nên quan trọng đối với cuộc sống hàng ngày.

Cần có giáo dục, kinh nghiệm và kỹ năng mềm cho vai trò

Các kỹ sư AI thường yêu cầu chuyên môn trong ba lĩnh vực rộng:

  1. Giáo dục chính quy, có liên quan thông qua ít nhất là cấp bằng cử nhân.
  2. Có nhiều kinh nghiệm về công nghệ và / hoặc dữ liệu.
  3. Các kỹ năng mềm để hợp tác hiệu quả trong các dự án với đồng nghiệp.

Mặc dù nhiều khóa học dành riêng cho AI liên tục được thêm vào các chương trình đại học và sau đại học, nhiều kỹ sư AI đã trau dồi chuyên môn của họ bằng chứng chỉ hoặc một vài khóa học để nâng cao bằng cấp cơ bản của họ.

Các kỹ sư AI thường cần ít nhất bằng cử nhân trong một lĩnh vực như khoa học máy tính, CNTT, khoa học dữ liệu hoặc thống kê. Một số vị trí thậm chí có thể yêu cầu bằng thạc sĩ.

Bằng cấp nâng cao trong một lĩnh vực liên quan sẽ đủ điều kiện cho các ứng viên cho nhiều vị trí hơn. Tuy nhiên, nó có thể trở nên ít cần thiết hơn theo thời gian. Khi nhu cầu về những người lao động này tăng lên, nhiều công ty đang tìm kiếm kinh nghiệm về giáo dục.

Các chứng nhận liên quan có thể hữu ích hơn. Tham gia thêm các khóa học và kỳ thi kỹ sư AI có thể kiếm được chứng chỉ dành riêng cho AI dành cho người tìm việc để đảm bảo họ có các kỹ năng cần thiết. Ngoài việc thu hút sự chú ý của nhà tuyển dụng, những chứng nhận này sẽ cho thấy ứng viên có một số kinh nghiệm thực tế hữu ích với công việc hàng ngày của kỹ thuật AI.

Điều này có nghĩa là một nhóm tương đối rộng các chuyên gia công nghệ có thể là ứng cử viên cho một chuyên ngành trung bình về AI. Tất nhiên, những người lao động như vậy phải có năng lực và động lực, và họ có thể được tìm thấy trong hoặc ngoài tổ chức của người sử dụng lao động.

[ Also read: Creating a powerful data department with data science  ]

10 kỹ năng chính cần thiết để thành công với tư cách là một kỹ sư AI

Hãy cùng xem xét một số kỹ năng cụ thể hơn cần có của một kỹ sư AI:

1. Trình độ ngôn ngữ lập trình

Một trong những kỹ năng quan trọng nhất cần có với tư cách là một kỹ sư AI là thành thạo ít nhất một ngôn ngữ lập trình. Tốt nhất, ứng viên nên có kinh nghiệm làm việc với nhiều ngôn ngữ, vì một số công ty có thể thích làm việc bằng ngôn ngữ này hơn ngôn ngữ khác. Trải nghiệm càng đa dạng càng tốt.

Các ngôn ngữ lập trình hàng đầu trong lĩnh vực này bao gồm:

  • Python
  • C ++
  • JavaScript
  • Java
  • C#
  • Julia
  • Vỏ bọc
  • R
  • TypeScript
  • Scala

Python là ngôn ngữ phổ biến nhất cho các ứng dụng học máy và phổ biến thứ ba nói chung, vì vậy thường được coi là một yêu cầu mặc định cho vai trò. Sinh viên nên làm việc với ít nhất một vài ngôn ngữ trong các khóa học kỹ thuật AI của họ, nhưng nhiều chuyên gia đã tự học ở một mức độ nào đó và họ có khả năng đã chứng tỏ sự thành thạo với các dự án cá nhân.

2. Trải nghiệm với các mô hình AI

Trong khi kiến ​​thức lập trình chung là quan trọng, các kỹ sư cũng cần tích lũy kinh nghiệm dành riêng cho AI. Xây dựng và đào tạo các mô hình AI là một thực tiễn độc đáo và những người quan tâm đến sự nghiệp AI tìm kiếm các cơ hội khác nhau để xây dựng kiến ​​thức chuyên môn này.

Việc trau dồi kinh nghiệm này cũng giống như đạt được sự thành thạo trong các ngôn ngữ lập trình và nó được thực hiện tốt nhất bằng cách làm việc với nhiều loại mô hình AI khác nhau, bao gồm hồi quy tuyến tính, thuật toán phân loại, cây quyết định và mạng nơ-ron sâu. Thử nghiệm với các mô hình khác nhau cũng có thể giúp các kỹ sư AI khám phá điều họ thích làm việc nhất.

Học cách làm việc với các mô hình cũng giống như quá trình sử dụng ngôn ngữ lập trình. Sinh viên trong các khóa học kỹ thuật AI sẽ xây dựng và thử nghiệm một vài mô hình trong nghiên cứu của họ, nhưng nghiên cứu cá nhân cũng có giá trị. Các diễn đàn và sàn giao dịch như GitHub là những nơi tốt để hỗ trợ các dự án AI.

3. Đại số tuyến tính và thống kê

Các kỹ sư AI cần nắm chắc các lĩnh vực toán học ứng dụng như đại số tuyến tính và thống kê. Các mô hình khác nhau đòi hỏi sự hiểu biết về các khái niệm toán học khác nhau. Các kỹ sư phải biết cách áp dụng các đạo hàm và tích phân để giải quyết các thuật toán giảm độ dốc, trong khi lý thuyết xác suất và phân bố Gaussian rất quan trọng đối với các mô hình Hidden Markov. Một nền giáo dục toán học ở cấp đại học thường sẽ cung cấp các kỹ năng cần thiết.

4. Kiến thức về dữ liệu

Công việc của một kỹ sư AI xoay quanh dữ liệu và hiểu biết về dữ liệu là một trong những kỹ năng quan trọng nhất cần có khi tham gia lĩnh vực này. Các kỹ sư AI phải có khả năng đọc, hiểu, phân tích và áp dụng dữ liệu vào các trường hợp sử dụng khác nhau.

Các lớp thống kê và khoa học dữ liệu chính thức rất hữu ích, nhưng cách tốt nhất là tham gia trực tiếp vào các dự án dữ liệu, đó là một lý do khác tại sao các nhân viên công nghệ có kinh nghiệm có thể là ứng viên tốt để phát triển cho vai trò này.

5. Tư duy phản biện

Kỹ năng “mềm” cũng rất quan trọng trong lĩnh vực này, mặc dù chúng thường khó đánh giá hơn. Một trong những kỹ năng mềm quan trọng nhất trong kỹ thuật AI là tư duy phản biện.

Các mô hình AI có thể phức tạp và giải pháp cho một vấn đề hiếm khi hiển nhiên ngay lập tức. Do đó, việc cung cấp kết quả kịp thời và chính xác với những công nghệ này đòi hỏi một cách tiếp cận nhanh chóng và sáng tạo để giải quyết vấn đề.

Các kỹ sư AI phải có khả năng suy nghĩ thông qua nhiều giải pháp và xác định hướng hành động tốt nhất.

6. Sự nhạy bén trong kinh doanh

Một kỹ năng đôi khi bị bỏ qua – nhưng hữu ích đối với các kỹ sư AI – là sự nắm bắt vững chắc các khái niệm kinh doanh. Tối ưu hóa hoạt động và nâng cao sản phẩm là các trường hợp sử dụng AI phổ biến nhất cho các doanh nghiệp, vì vậy các kỹ sư AI nên hiểu cách thức hoạt động của các quy trình này. Ứng dụng AI hiệu quả đòi hỏi sự hiểu biết về cách thức hoạt động của công ty.

AI chỉ hiệu quả khi người dùng có khả năng áp dụng nó vào các mục tiêu cuối cùng của họ. Các kỹ sư AI hoạt động hàng đầu không chỉ biết cách xây dựng các mô hình AI hoạt động mà còn biết cách các mô hình này có thể giúp các doanh nghiệp phục vụ các nhu cầu riêng của họ. Điều đó có nghĩa là hiểu các khái niệm kinh doanh chung và các cân nhắc cụ thể của công ty.

Các kỹ sư có thể phát triển sự nhạy bén trong kinh doanh của họ trong các khóa học chính thức và / hoặc bằng cách làm việc với các đồng nghiệp ở các bộ phận khác.

7. Kỹ năng giao tiếp

Một kỹ năng mềm quan trọng khác cần có là giao tiếp. Các kỹ sư AI phải có khả năng giải thích cho các đồng nghiệp không chuyên về kỹ thuật của họ cách các giải pháp AI khác nhau có thể giúp các nhóm đạt được mục tiêu của họ.

Thiếu hiểu biết về cách AI có thể mang lại lợi ích cho các doanh nghiệp là rào cản lớn thứ hai để áp dụng, theo Gartner, với 42% giám đốc thông tin (CIO) cho rằng đó là một vấn đề. Biết cách giải thích các khái niệm AI sẽ cải thiện khả năng hợp tác.

Khi công nghệ trở nên quan trọng hơn đối với nhiều chức năng kinh doanh khác nhau, các kỹ sư AI sẽ làm việc với nhiều phòng ban hơn. Họ phải có khả năng giao tiếp với những người lao động khác một cách hiệu quả để các mối quan hệ này hoạt động. Kỹ năng trình bày và tóm tắt là đặc biệt quan trọng.

8. Hợp tác

Cùng đó, các kỹ sư AI phải có kỹ năng làm việc nhóm tuyệt vời để phát triển mạnh trong thị trường hiện tại. Điều này không chỉ giúp các bộ phận khác biết cách sử dụng hiệu quả các mô hình AI. Các kỹ sư AI phải cởi mở với phản hồi và hợp tác với những người lao động khác để hiểu những thách thức mà họ phải đối mặt.

Nhiều kỹ sư AI cũng làm việc theo nhóm, thậm chí trong các phòng ban và dự án của riêng họ. Nếu họ không thể làm việc tốt với những người khác, họ sẽ gặp khó khăn để trở nên xuất sắc trong ngành. Ngược lại, kỹ năng hợp tác mạnh mẽ sẽ giúp họ tìm ra giải pháp hiệu quả nhanh hơn.

Kinh nghiệm làm việc theo nhóm cũng giúp xây dựng những kỹ năng này một cách tự nhiên, vì vậy các kỹ sư tương lai nên tìm kiếm các dự án hợp tác để cải thiện trong lĩnh vực này. Họ càng có thể làm việc tốt hơn với tư cách là một phần của nhóm, thì họ càng có nhiều thành công hơn trong lĩnh vực này.

9. Quản lý thời gian

Việc xây dựng, thử nghiệm và triển khai các mô hình AI thường là một quá trình tốn nhiều thời gian và việc quản lý thời gian là cực kỳ quan trọng.

Một nghiên cứu gần đây cho thấy rằng 83% nhà phát triển Tình trạng kiệt sức tại nơi làm việc, với khối lượng công việc cao là nguyên nhân hàng đầu. Mặc dù các kỹ sư AI có thể có ít quyền kiểm soát khối lượng công việc của họ, nhưng họ có thể điều chỉnh thói quen của mình để tận dụng tối đa chúng. Tất nhiên, văn hóa công ty và ban lãnh đạo mạnh mẽ là điều quan trọng để giữ cho những chuyên gia có giá trị như vậy ở phong độ đỉnh cao.

Các kỹ sư trí tuệ nhân tạo cũng nên tích lũy kinh nghiệm trong các công nghệ liên quan. Việc thu thập dữ liệu có liên quan và triển khai các mô hình AI có thể sẽ liên quan đến việc làm việc với các công nghệ như thiết bị kết nối vạn vật (IoT), người máy và điện toán đám mây. Hầu hết các dự án AI đều thất bại, và việc thiếu môi trường tích hợp là một trong những lý do phổ biến nhất. Nếu các kỹ sư AI hy vọng triển khai các mô hình của họ một cách hiệu quả, thì việc làm việc trên môi trường CNTT độc đáo của một công ty là rất quan trọng. Điều đó có nghĩa là hiểu các công nghệ khác nhau mà họ có thể sử dụng.

Nhiều lựa chọn nhân sự hơn

Vai trò của kỹ sư AI là cần thiết và được yêu cầu, nhưng ngành công nghiệp AI đang phát triển các công cụ và tùy chọn để cho phép những người lao động ít chuyên môn hơn cũng có thể xây dựng các ứng dụng:

  • Tùy chọn mã thấp và không mã cho phép nhân viên có kỹ năng thấp hơn phát triển các trường hợp sử dụng.
  • Các nhà cung cấp AI ngày càng cung cấp các giải pháp thị trường theo chiều dọc và chiều ngang được đóng gói sẵn.
  • Các nhà cung cấp AI cũng đang phát triển các đối tác kinh doanh để cung cấp nhiều triển khai đóng gói sẵn hơn.
  • Sử dụng các giao diện bảng điều khiển và hình ảnh khác nhau, các nhà cung cấp AI đang cho phép các nhà phân tích kinh doanh phi kỹ thuật tạo ra các ứng dụng đơn giản.
  • Dịch vụ tư vấn được mở rộng để đáp ứng nhu cầu cụ thể của dự án, đặc biệt.

Các tổ chức sẽ điều chỉnh các giải pháp của họ cho phù hợp với quy mô và nguồn lực của họ, tầm quan trọng chiến lược của việc triển khai cũng như thị trường và triết lý nhân sự của họ cũng như các kỹ năng AI sẽ tiếp tục được phổ biến trong môi trường công nghệ rộng lớn hơn. Vai trò của kỹ sư AI vẫn đang trở nên quan trọng và sẽ là chìa khóa để nhiều công ty áp dụng công nghệ này.

Đọc tiếp: Nhà khoa học dữ liệu trưởng của IBM đưa ra trường hợp xây dựng các nhà máy AI

Nhiệm vụ của VentureBeat là một quảng trường thành phố kỹ thuật số cho các nhà ra quyết định kỹ thuật có được kiến ​​thức về giao dịch và công nghệ doanh nghiệp chuyển đổi. Khám phá báo cáo tóm tắt của chúng tôi.



Source link

kignews

Kig News: Update the world's latest breaking news online of the day, breaking news, politics, society today, international mainstream news .Updated news 24/7: Entertainment, Sports...at the World everyday world. Hot news, images, video clips that are updated quickly and reliably

Related Articles

Back to top button