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人工智能行业会产生哪些新的工作机会?

发布日期:2019-11-27 03:08   来源:未知   阅读:

  •   数据科学家属于分析型数据专家中的一个新类别,他们对数据进行分析来了解复杂的行为、趋势和推论,发掘隐藏的一些见解,帮助企业做出更明智的业务决策。由于AI推动了创造和收集数据的趋势发展,所以我们也可以看到未来对于数据科学家的需求也将日益增加。据IBM预测,到2020年,对于数据科学家的需求增长幅度将达到28%,数据科学家、数据开发人员和数据工程师的年需求量将达到70万人。其中一般的AI领域专家,包括刚踏出校园的博士生以及相对教育程度低一些、但是有几年工作经验的专业人士,每年薪水加公司股票可能在30万美元至50万美元范围内。

      大多数情况下,机器学习工程师都是与数据科学家合作来同步他们的工作。因此,对于机器学习工程师的需求可能也会出现类似于数据科学家需求增长的趋势。数据科学家在统计和分析方面具有更强的技能,而机器学习工程师则应该具备计算机科学方面的专业知识,他们通常需要更强大的编码能力。

      据Gartner报告显示,有一位首席信息官想要在纽约聘用AI技术的专业人才,却发现人才库只有32人,其中只有16人符合潜在候选人标准。而在这16人中,只有8人正在积极寻找新就业机会。

      随着数据收集几乎在每个垂直领域实现普及,数据标签专业人员的需求也将在未来呈现激增之势。

      AI领域内另外一种日益增长的蓝领工作是负责创建AI硬件(如GPU芯片)的工业操作工作。大科技公司目前已经采取了措施,来建立自己的专业芯片。

      英特尔正在为机器学习专门打造一个芯片。与此同时,IBM和高通正在创建一个反映神经网络设计、并且可以像神经网络一样运行的硬件架构。据FacebookAI研究总监YannLeCun表示,Facebook也在帮助高通开发与机器学习相关的技术。随着人工智能芯片和硬件需求的不断增长,致力于生产这些专业产品的工业制造业工作岗位需求将会有所增长。

      由于有价值的数据、机器学习模型和代码不断增加,未来也会出现对于数据保护的需求,因此也就会产生对于数据库保护IT专家的需求。

      信息安全控制的许多层面和类型都适用于数据库,包括:访问控制、审计、认证、加密、整合控制、备份、应用安全和数据库安全应用统计方法。

      数据库在很大程度上是通过网络安全措施(如防火墙和基于网络的入侵检测系统)来抵御黑客攻击。保护数据库系统及其中的程序、功能和数据的安全这一工作将变得越来越重要,因为网络开放程序越来越高。

      有一件事是AI做不到的,而且在一段时间内也无法做到。这件事就是销售它自己。销售AI(不管是“原始”计算形态,还是打包进一项商用服务中)需要投入人力。AI业务拓展经理将处于计算机科学发展和企业优势的前沿阵地。

      比如物联网(IoT)、智慧城市、推荐系统、电子商务、云计算、航空航天、自动驾驶、生物工程、制药产业、医学成像、公共健康等领域皆有技术性质的突破。

      这个很难准确的回答,这得看哪个行业的人工智能发展的快、好了,就目前来看,司机这个行业有可能被取代,无人驾驶技术已经发展的相当成熟了,只等着投入市场了