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在AI时代“转岗潮”中,这5种职业的需求会越来越多

来源:36氪    作者:      2017/11/15 8:17:30

导语:数据科学家的主要职责是按需查询和分析数据,通过分析来了解复杂的行为、发现隐藏的事实,最终引导产品改进或是为公司做出更明智的决策。数据科学家“一半是数学家,一半是计算机科学家”。

近来,人工智能、无人店铺等落地产品越来越多,实际效用也越来越大。10月10日,故宫全部实行网络售票,近百名售票员面临下岗的消息就引起了一阵不小的骚动。科大讯飞等各方也纷纷评出了“未来,这X种职业将会消失”榜单,速记、会计员、银行职员、前台、客服等位列榜首,AI时代”转岗潮“似乎已经拉开序幕,这不免让一些“高危职业”从业者心慌。

但是转行做什么才不会被AI吊打呢?美国IT调研与咨询服务公司Gartner的一份新报告称,尽管人工智能将减少180万个工作岗位(指在美国),但同时也将创造230万个就业岗位,其中,这五种职业会随着人工智能的崛起显著增加。赶紧看下还能转型得过去吗。

1 .数据科学家

数据科学家的主要职责是按需查询和分析数据,通过分析来了解复杂的行为、发现隐藏的事实,最终引导产品改进或是为公司做出更明智的决策。数据科学家“一半是数学家,一半是计算机科学家”。

人工智能(挖掘、分析大数据等)对数据科学家的需求越来越大。IBM预计,到2020年,对数据科学家的需求将飙升28%,数据科学家、数据开发人员和数据工程师的需求将达到70万。人工智能专家,包括刚从学校毕业的博士和受过较少教育的但经验丰富的专业人士,不用几年能轻松拿到30万美元到50万美元的年薪。

2.AI/机器学习工程师

机器学习工程师的主要职责是参与软件架构和设计,决定机器学习的方式。譬如你想训练一台机器来识别飞机,你有100万张图片,你能正确地识别每张图片的飞机,但你的职责是让程序发现这个规律,这需要较强的编码能力。

现在,随着各个垂直领域,如图像识别、语音识别、医学、网络安全等都想把人工智能应用到他们的领域,因此,对机器学习专业知识的需求将推动机器学习工程师的高需求。

3 .数据标注专员

还是以训练机器识别飞机为例,你有100万张图片,其中有一些有飞机,有些没有飞机,数据专员的职责就是将有没有飞机的答案输入计算机以备训练时使用。数据标注专员需对大量文本、图片、语音、视频等数据进行归类、整理等,每个数据标注任务都有相应的标注方法和规则。

数据标注很可能会成为人工智能时代需要的蓝领工人。

4.人工智能硬件专家

人工智能领域的另一项日益增长的蓝领工作是负责生产GPU芯片等人工智能硬件的生产。目前,许多公司都在开发用于人工智能的定制化芯片,用于先进的计算机视觉和机器智能,如特斯拉为无人驾驶汽车定制的芯片。这些人工智能芯片和硬件需求的增长会带更多工业制造的岗位。

5.数据保护专家

随着有价值的数据、机器学习模型和代码的增加,将来对数据保护需求也会增加。数据保护专家的工作内容很广,包括防止黑客入侵,确保数据库系统、程序、功能和数据的安全等。

人工智能的快速推进和普及就意味着,这是人类必将迈向的一步,它能使人们的生活更便捷,解放更多重复、繁杂但又必要的人工。但是这些被迫解放的人工如何维持生计,是我们应该认真对待的问题。如果能将人工智能转岗培训(也叫职业教育)发展起来,这又是一个提供就业的机会。

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