人工智慧時代的哪些職位最有前途

關於人工智慧的話題，我們經常聽到兩種聲音，一種是擔心人工智慧會替代某些人的工作，另一種是認為人工智慧會創造一些新的崗位。

人工智慧正在改變全球就業市場。從重塑職業道路到開拓新市場，對於那些希望學習新技能並堅持不懈的人來說，這是一個激動人心的時刻。世界經濟論壇（WEF）的一份報告指出，到2022年，人工智慧將創造5800萬個新工作崗位。那些希望利用這一巨大機遇的人，需要專注於重新學習和提升技能，並採取積極的學習方式，這樣他們就能在現代人工智慧時代找到一些最搶手的工作。

以下是人工智慧未來最有前途的工作。我們將討論他們需要什麼，他們最適合誰以及如何讓自己嫻熟地征服這一新的人工智慧工作的新領域。

架構師

AI架構師是未來最熱門的工作之一。隨著所有行業的企業都在推動先進的人工智慧系統，熟練的AI架構師需要試驗關鍵任務解決方案，並制定可行、可靠且經濟高效的AI計劃。

資訊管理、使用者體驗、分析、安全性和基礎架構等關鍵業務垂直領域都需要強大的AI架構來生成有形的業務解決方案。因此，合格的人工智慧架構師將受到高度追捧，並且預期年薪很容易超過10萬美元。

成為一家優秀公司的AI架構師需要大量的教育和經驗。如果您擁有電腦科學、統計學或應用數學的高階學位，並且已經在機器學習和深度學習環境中工作過，那麼您可以考慮提升自己，擔任AI架構師的角色。註冊線上人工智慧程式，訓練並證明您適合這項工作。

2.機器學習工程師

受到採用AI和ML的企業的高度追捧，機器學習工程師的平均年薪為114,856美元，其中優秀的工程師年薪高達20萬美元。

每個智慧企業都需要軟體工程師來開發程式碼，並匹配一個數據科學家來收集、分析並從資料滾動的海洋中獲取需要的內容。重要的是這兩者協同工作以產生最佳的AI應用程式，但實際上，這兩個角色很難相互理解。機器學習工程師需要成為這兩個看起來疏遠的兩部分中間的橋樑。

ML工程師必須精通程式碼和資料科學，以確保業務的最佳結果。因此，ML工程師必須具備資料科學、預測模型和應用研究的背景，並且具有敏捷開發流程和主要程式語言（如Java和Python）的經驗。

在網上有各種免費和付費的線上課程，讓你為機器學習工程師的角色做好準備。實際上，你可以從谷歌免費的15小時機器學習速成課程開始，然後從那兒開始繼續學習。所有主要知名大學都開設機器學習課程。

3.資料科學家

資料是新的貨幣，資料科學家是其新的財務主管。這些人員收集、分析並理解極其龐大和複雜的資料集，從而為企業制定戰略規劃提供可操作的見解。

資料科學家的需求非常大，今天絕對每個企業都需要一位資料科學家。難怪資料科學家的平均年薪為120,931美元，而高階管理人員的收入遠不止於此。如果您希望從程式設計師或軟體開發人員的角色升級，那麼，成為資料科學家是下一個重要的步驟。

要成為一名程式設計師，您需要熟悉Hive、Hadoop、MapReduce和Spark等平臺，並熟練掌握Perl、Python和SQL等統計計算語言。優秀的公司通常希望擁有碩士學位或甚至是電腦科學或數學博士學位的人。如果您在這個領域，努力提高您的知識和經驗，以獲得所有相關平臺和語言的專業知識，積累機器學習的經驗，並尋求展示強大的分析和溝通技巧的機會。

4.商業智慧（BI）開發人員

開發強大的人工智慧應用程式在很大程度上取決於分析複雜資料和繪製圖片，以顯示業務發展方向。如果廣告系列產生積極的結果或需要工作，商業智慧就會顯示出來。成為一名優秀的BI分析師需要非常敏銳的技術和分析技能，以及在建模、設計和維護複雜的基於雲的資料平臺方面的優勢。

最棒的是，您可以通過電腦科學學士學位進入商業智慧領域。但是，您必須磨練自己的技能，並在資料探勘、伺服器整合、資料倉庫設計、SQL查詢和BI技術等領域獲得豐富的經驗。

確保對平行計算、基準測試、AI和機器學習有足夠的瞭解。再一次，您可以參加免費或付費的線上課程或加入當地的大學來發展您的技能。有了足夠的激情和毅力，你就可以期望下每年的工資平均數為99,809美元。

倫理學家

在現代數字領域中發現相關性的另一項非常重要的工作是AI倫理學家。人工智慧滲透日常生活的規模之大，以及收集和交換的敏感資訊之多，迫切需要劃定一些倫理界限。誰讓AI系統負責？ AI機器人犯罪的法定處罰是什麼？

隨著法規的收緊和管理機構的加強，正在全力推廣人工智慧的企業將需要聘請人工智慧倫理學家，以確保法律和道德界限，從而控制人工智慧。需要制定道德框架，AI倫理學家將是高薪人士，具有高階學位和成功記錄的研究科學家和人工智慧專業人員有望成為AI世界道德規範的守護者。

總結

正如您可能已經注意到的那樣，人工智慧、機器學習和大資料創造的就業崗位將超過它們消滅的就業崗位。為了充分利用這一發展，你需要的是一種強烈的激情，去發展你的技能，提升你的經驗，探索新的增長途徑。從今天開始，不僅要避免你的工作被人工智慧搶走，而且要抓住機會，無限成長。