10 شغل پردرآمد دنیای هوش مصنوعی در سال 1402

پژوهش‌گر حوزه هوش مصنوعی

یکی از مشاغل مهم حوزه هوش مصنوعی، پژوهش‌گری است. پژوهش و توسعه از ارکان مهم این فناوری به‌شمار می‌روند و تمامی شرکت‌های بزرگ فعال در این زمینه، دپارتمان‌های تحقیق و توسعه دارند که به آن‌ها در پیشبرد اهداف‌شان کمک می‌کند. یک پژوهشگر حوزه هوش مصنوعی باید در زمینه‌های مختلف هوش مصنوعی، از جمله آمار محاسباتی، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و ریاضیات کاربردی، دانش و تجربه کافی را داشته باشد. برای احراز این موقعیت شغلی باید دانش کافی در زمینه مدل‌سازی بصری، یادگیری تقویتی، پردازش زبان طبیعی و مصورسازی داده‌ها داشته باشید. پژوهش‌گران حوزه هوش مصنوعی مانند دانشمندان داده باید مدرک کارشناسی ارشد یا بالاتر داشته باشند. با این حال، بسیاری از کارفرمایان در مورد این سخت‌گیر نیستند و افراد دارای مدرک کارشناسی و تجربه و سابقه کار مرتبط را جذب می‌کنند. 

مهندس/معمار کلان‌داده

مهندسی و معماری کلان‌داده‌ها، از مشاغل پردرآمد مرتبط با هوش مصنوعی هستند که دستمزد خوبی را عاید متخصصان می‌کنند. یکی از مزایای مهم این عناوین شغلی، امکان ارتقاء شغلی است. به‌طور معمول، شرکت‌ها به دنبال جذب افرادی هستند که حداقل مدرک کارشناسی ارشد در حوزه علوم کامپیوتر، ریاضیات یا رشته‌های مرتبط را داشته باشند. بنابراین، اگر مدرک تحصیلی شما مرتبط با علوم کامپیوتر یا ریاضیات است و تجربه کار در این حوزه را دارید، مشکل خاصی از بابت احراز این عنوان شغلی ندارید. از مهارت‌های موردنیاز این گروه از متخصصان به موارد زیر باید اشاره کرد:

•  آشنایی کامل با مفاهیم حوزه کلان‌داده‌ها
•  آشنایی با ابزارهای پرکاربرد اکوسیستم کلان‌داده‌ها مثل هدوپ، اسپارک و Hive
•  آشنایی به زبان برنامه‌نویسی پایتون
•  آشنایی با مفاهیم  پایگاه داده‌های رابطه‌ای و غیررابطه‌ای
•  تجربه کار با bash و اسکریپت‌نویسی در سیستم‌های مبتنی بر لینوکس
•  آشنایی کامل با محیط‌های لینوکسی و مفاهیم sysadmin
•  توانایی کار تیمی و همکاری با اعضا تیم برای حل مشکلات 

تحلیل‌گر داده

یکی دیگر از مشاغلی که در حال حاضر مورد توجه کاربران و شرکت‌ها قرار دارد، تحلیل‌گر داده است. از زمان پیدایش هوش مصنوعی تا به امروز، مجموعه وظایف تحلیل‌گران داده دست‌خوش تغییرات اساسی شده است و آن‌ها دیگر همچون گذشته مجبور به انجام برخی وظایف خسته‌کننده مثل پردازش یا تجزیه‌و‌تحلیل داده‌ها نیستند تا بتوانند به اطلاعات دقیقی دست پیدا کنند. امروزه، مسئولیت اصلی یک تحلیل‌گر داده، آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین است تا الگوریتم‌ها، خروجی‌های مفید را که امکان استفاده از آن‌ها در گزارش‌ها وجود دارد در اختیار کسب‌وکارها قرار دهند. برای تبدیل شدن به یک تحلیل‌گر داده باید مهارت بالایی در زمینه زبان‌های برنامه‌نویسی SQL ،Python و توانایی لازم در زمینه مدیریت پایگاه‌های داده را داشته باشید. علاوه بر این، تحلیل‌گران داده‌ها باید توانایی کار با فناوری‌های نمایش‌دهنده داده‌ها مثل Tableau و PowerBI را داشته باشند. از مهارت‌های کلیدی مورد نیاز این گروه از متخصصان به موارد زیر باید اشاره کرد:

•  تسلط بر الگوریتم‌های داده‌کاوی
•  تسلط بر زبان‌های پرکاربرد در این زمینه مثل پایتون و نحوه پیاده‌سازی الگوریتم‌های داده‌کاوی
•  تسلط بر مفاهیم هوش تجاری‌، انباره داده و روش‌های مختلف مدل‌سازی داده‌ها 
•  آشنایی با زبان پرس‌و‌جوی TSQL

مهندس نرم‌افزار

آیا از این نکته اطلاع داشتید که بخش عمده‌ای از فعالیت‌های انجام‌شده برای توسعه محصولات نرم‌افزاری در حوزه هوش مصنوعی، توسط مهندسان نرم‌افزار انجام می‌شود. به بیان دقیق‌تر، آن‌ها اطلاعات و راه‌حل‌ها را از تحلیل‌گران، دانشمندان داده و سایر متخصصان دریافت می‌کنند و به نرم‌افزارهای کاربردی تبدیل می‌کنند تا فرآیند انجام کارها خودکارسازی شود. به همین دلیل، مجبور هستند در مورد جدیدترین پیشرفت‌های فناوری در دنیای هوش مصنوعی اطلاعات کافی داشته باشند تا بتوانند با دانشمندان داده و معماران نرم‌افزار در زمینه ساخت و نگه‌داری از نرم‌افزارها تعامل سازنده داشته باشند. مهندسان نرم‌افزار وظایف مهمی دارند که از مهم‌ترین آن‌ها باید به مدیریت واسط‌های برنامه‌نویسی کاربردی، نوشتن کد‌ها، کنترل کیفیت نرم‌افزار و غیره اشاره کرد. اگر می‌خواهید به‌عنوان مهندس نرم‌افزار کار کنید، به مدرک کارشناسی در رشته‌های مهندسی، فیزیک، ریاضیات، علوم کامپیوتر یا آمار نیاز دارید. راهکار دیگر برای احراز این موقعیت شغلی، دریافت گواهینامه‌های مرتبط با حوزه هوش مصنوعی است. اگر به‌عنوان مهندس نرم‌افزار در سازمان بزرگی مشغول به کار شوید، این امکان وجود دارد که به مرور زمان ارتقاء شغل پیدا کنید و به‌عنوان تحلیل‌گر کار خود را ادامه دهید. 

مهندس یادگیری ماشین

مهندسان یادگیری ماشین و دانشمندان داده، گرد هم می‌آیند تا در قالب تیم مهندسی یادگیری ماشین، وظایف محوله را انجام دهند. آن‌ها از فناوری‌هایی که در زمینه کار با کلان‌داده و چارچوب‌های برنامه‌نویسی برای توسعه مدل‌های علم داده وجود دارد، استفاده می‌کنند تا بتوانند الگوریتم‌ها و برنامه‌های هوشمندی آماده کنند که امکان مقیاس‌پذیری آن‌ها وجود دارد و قادر به مدیریت داده‌هایی در مقیاس ترابایت هستند. افرادی که قصد احراز شغلی به‌عنوان مهندس یادگیری ماشین را دارند باید پیشینه‌ای در زمینه علم داده، تحقیقات کاربردی و مهندسی نرم‌افزار داشته باشند. علاوه بر این باید پیش‌زمینه خوبی در ریاضیات، یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی، برنامه‌های کاربردی ابرمحور و برنامه‌نویسی جاوا، پایتون و اسکالا داشته باشند. علاوه بر این، باید توانایی کار با محیط‌های توسعه یکپارچه مثل Eclipse نیز داشته باشند. از مهارت‌های مهم موردنیاز یک مهندس یادگیری ماشین به موارد زیر باید اشاره کرد:

•  آشنایی با زبان‌های برنامه‌نویسی پرکاربرد این حوزه مثل پایتون
•  مهارت در زمینه پیاده‌سازی پروژه‌های مرتبط با این حوزه
•  آشنایی با کتاب‌خانه‌های تنسورفلو، پای‌تورچ و OpenCV
•  آشنایی با مباحث یادگیری ماشین مثل SVM ،Decision Tree ،Bayes Theory و غیره
•  تجربه در زمینه بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق
•  آشنایی با مفاهیم SOLID
•  آشنایی با الگوی طراحی
•  آشنایی با توسعه RESTful API
•  آشنایی با مفاهیم مرتبط با پایگاه داده‌های رابطه‌ای و غیررابطه‌ای

توسعه‌دهنده هوش تجاری

برای یافتن روندها، توسعه‌دهندگان هوش تجاری (BI)، داده‌های پیچیده درون و برون سازمانی را تجزیه‌و‌تحلیل می‌کنند. به‌عنوان مثال، کسب‌وکاری که خدمات مالی ارائه می‌کند، قادر است یک توسعه‌دهنده هوش تجاری را استخدام کند تا اطلاعات مربوط به وضعیت بازار سهام را جمع‌آوری و تحلیل کند و به کسب‌وکار در زمینه جذب نقدینگی یا سرمایه‌گذاری روی ترندهای برتر کمک کند. به بیان دقیق‌تر، توسعه‌دهنده هوش تجاری به تحلیل اطلاعات می‌پردازد تا پیشنهادات دقیقی برای اتخاذ تصمیمات استراتژیک به شرکت‌ها، سازمان‌ها یا مشتریان ارائه دهد. یک توسعه‌دهنده هوش تجاری ممکن است کارشناسی باشد که الگوهای فروش یک شرکت را بررسی می‌کند و در ادامه راهکارهایی برای تولید محصولات باکیفیت‌تر پیشنهاد می‌کند یا ممکن است فردی باشد که در زمینه برنامه‌ریزی برای توزیع به سازمان کمک می‌کند. شرح وظایف توسعه‌دهندگان هوش تجاری، برخلاف تحلیل‌گران داده، محدود به آماده‌سازی گزارش‌ها نیست و اطلاعات دقیق‌تر را که امکان اجرای عملی آن‌ها وجود دارد در اختیار کسب‌وکارها قرار می‌دهند.

علاوه بر این، راه‌حل‌های کاربردی را آماده کرده و روی داشبورد‌های وب‌محور قرار می‌دهند تا مشتریان از طریق سرویس‌های کاربردی سازمان به آن‌ها دسترسی داشته باشند. به‌طور معمول، یک توسعه‌د‌هنده هوش تجاری، مسئولیت طراحی، نگه‌داری، مدل‌سازی و رسیدگی به داده‌های پیچیده در سیستم‌های داده‌محور مبتنی بر ابر را برعهده دارد و اطمینان می‌دهد کاربران بدون مشکل به داشبورد دسترسی خواهند داشت. از مهارت‌های موردنیاز یک توسعه‌دهنده هوش تجاری به موارد زیر باید اشاره کرد:

•  آشنایی با مفاهیم هوش تجاری
•  آشنایی با پلت‌فرم‌های PowerBI و Dundas 
•  آشنایی با مفاهیم انبار داده (Data Warehouse)
•  آشنایی با فرآیندهای ETL با استفاده از ابزار SSIS
•  آشنایی با محیط SQL Server
•  آشنایی با نحوه ساخت وب سرویس‌ها و فرآیند انتقال اطلاعات از طریق آن‌ها
•  آشنایی به یک زبان برنامه‌نویسی همه‌منظوره مثل سی‌شارپ

معمار نرم‌افزار هوش مصنوعی (AI Architecture)

معماران نرم‌افزار هوش مصنوعی، استانداردها، پلتفرم‌ها و ابزارهای فناورمحور ایجاد می‌کنند و مسئولیت نگه‌داری از آن‌ها را برعهده دارند. معماران نرم‌افزارهای هوش مصنوعی مسئولیت طراحی راه‌حل‌ها و پیاده‌سازی آن‌ها را برعهده دارند، ابزارها را انتخاب می‌کنند و اطمینان می‌دهند که جریان داده‌ها به‌شکل یکپارچه است. معماران نرم‌افزار هوش مصنوعی برای احراز این شغل به حداقل مدرک کارشناسی در علوم کامپیوتر، سیستم‌های اطلاعاتی یا مهندسی نرم‌افزار نیاز دارند. اگر تجربه و تخصص در زمینه پلتفرم‌های ابری، فرآیندهای داده‌ای، توسعه نرم‌افزار، تجزیه‌و‌تحلیل آماری و غیره دارید، شانس‌ بیشتری برای احراز این موقعیت شغلی نسبت به رقبا خواهید داشت. از مهارت‌های مهم موردنیاز سازمان‌ها در این زمینه به موارد زیر باید اشاره کرد:

•  دانش فنی در مورد مولفه‌های مختلف مرتبط با پردازش داده‌ها، تکنیک‌های شبیه‌سازی، استقرار و فرآیندهای تولید مدل‌ها
•  درک فرآیندها و سیستم‌هایی که در زمینه ساخت خطوط انتقال داده‌ها نقش دارند. 
•  تسلط بر یادگیری ماشین و چارچوب‌های یادگیری عمیق مثل تنسورفلو 
•  آشنایی با ابزارهای تحلیلی و زبان‌های برنامه‌نویسی مثل آر، پایتون و SAS 
•  آشنایی با مباحث ریاضیات کاربردی مورد استفاده در شبکه‌های عصبی و جنگل‌های تصادفی

مهندس رباتیک

زمانی که ربات‌های صنعتی در دهه 1950 محبوبیت پیدا کردند، اولین شغل دنیای هوش مصنوعی را پدید آورند که مهندسی رباتیک نام داشت. در 70 سال گذشته، مهندسی رباتیک پیشرفت‌های بسیاری را داشته و از بازوهای رباتیک مورد استفاده در کارخانه‌ها و واحدهای تولیدی به دنیای پزشکی، جراحی رباتیک و مراقبت‌های بهداشتی وارد شده است. علاوه بر این، ربات‌های انسان‌نما و ربات‌هایی که به‌عنوان دستیار شخصی در فروشگاه‌ها و مراکز مختلف مورد استفاده قرار می‌گیرند ماحصل تحقیقات چند دهه گذشته هستند. همان‌گونه که مشاهده می‌کنید، رباتیک علمی نیست که کنار گذاشته شود، از این‌رو در سال‌های آتی به یکی از مشاغل مهم و پول‌ساز هوش مصنوعی تبدیل خواهد شد. به همین دلیل، مهندسان رباتیک که مسئولیت ساخت ربات‌های هوشمند را دارند مورد توجه شرکت‌ها قرار خواهند گرفت. به‌طور معمول، سازمان‌ها به دنبال جذب افرادی هستند که حداقل مدرک کارشناسی ارشد در رشته‌های مهندسی، علوم کامپیوتر یا رشته‌های مرتبط را داشته باشند. مهندسان رباتیک باید در زمینه

CAD/CAM، سیستم‌های بینایی دو و سه بعدی، اینترنت اشیاء و یادگیری ماشین مهارت بالایی داشته باشند. از دیگر مهارت‌های مهم موردنیاز سازمان‌ها در این زمینه به موارد زیر باید اشاره کرد:

•  تجربه کافی در زمینه رباتیک و الکترونیک 
•  آشنایی با بردهای آردینو، رزبری‌پای، توانایی راه‌اندازی ماژول‌ها و حس‌گر‌‌‌های مختلف
•  آشنایی به زبان‌های برنامه‌نویسی موردنیاز در این حوزه

دانشمند داده

شما به‌عنوان یک دانشمند داده با مجموعه داده‌های بسیار بزرگ و پیچیده کار خواهید کرد. در این فرآیند مجبور هستید از یادگیری ماشین و تجزیه‌و‌تحلیل پیش‌گویانه برای پیشبرد اهداف کاری خود استفاده کنید. علاوه بر این، باید بتوانید الگوریتم‌هایی را توسعه دهید که امکان جمع‌آوری و پاک‌سازی حجم زیادی از داده‌ها را داشته باشند تا بتوانید آن‌ها را برای تجزیه‌و‌تحلیل آماده کنید. از مهارت‌های مهم موردنیاز یک دانشمند داده به موارد زیر باید اشاره کرد:

•  توانایی توسعه و طراحی الگوریتم‌های یادگیری ماشین
•  آشنایی با الگوریتم‌های گراف، مدل مارکوف، الگوریتم‌های سری زمانی، قواعد انجمنی و تحلیل بازار
•  مهارت در زمینه برنامه‌نویسی به زبان‌هایی مثل پایتون، جاوا یا اسکالا 
•  آشنایی با یکی از چارچوب‌های یادگیری عمیق مثل تنسورفلو، تورچ، پای‌تورچ، تینو، کراس یا کافی
•  آشنایی با پایگاه داده‌های رابطه‌ای و غیررابطه‌ای
•  تجربه کار با چارچوب‌های هدوپ، اسپارک، استورم یا پارادایم‌های مرتبط و زبان‌های مرتبط مثل Mahout
•  آشنایی با پایگاه داده‌های کاساندرا، مونگو دی‌بی و Neo4j

متخصص پردازش زبان طبیعی

مهندسان پردازش زبان طبیعی، مسئولیت طراحی الگوریتم‌ها و مدل‌هایی را دارند که توانایی برقراری ارتباط گفتاری و نوشتاری به زبان محاوره‌ای و قابل فهم برای انسان‌ها را دارند. فناوری پردازش زبان طبیعی در حوزه‌های مختلفی مثل دستیارهای صوتی، تشخیص گفتار، پردازش اسناد و غیره مورد استفاده قرار می‌گیرد. یک مهندس پردازش زبان طبیعی باید درباره زبان‌شناسی محاسباتی اطلاعات کافی داشته باشد. به‌طور معمول، سازمان‌ها به دنبال استخدام افرادی هستند که مدرک کارشناسی آن‌ها در حوزه‌های علوم کامپیوتر، ریاضی یا آمار باشد. یک مهندس پردازش زبان طبیعی باید در زمینه تجزیه‌و‌تحلیل احساسات، n-gram، مدل‌سازی، تجزیه‌و‌تحلیل آماری عمومی، ساختار داده، مدل‌سازی و تجزیه‌وتحلیل جمله‌ها و محاوره‌ها دانش کافی داشته باشد. پردازش زبان طبیعی از مولفه‌های مختلفی تشکیل شده و به سه بخش مختلف زیر تقسیم می‌شود:

•  تشخیص گفتار و ترجمه زبان گفتاری به متن
•  درک زبان طبیعی (NLU) و  توانایی کامپیوتر برای درک آن‌چه می‌گوییم.
•  تولید زبان طبیعی  (NLG) توسط کامپیوتر NLU و NLG، جنبه‌های کلیدی هستند که عملکرد ماشین‌های مبتنی بر پردازش زبان طبیعی را نشان می‌دهند. این 2 جنبه بسیار متفاوت از یک‌دیگر هستند و با استفاده از روش‌های مختلف پیاده‌سازی می‌شوند. سازمان‌ها از یک مهندس پردازش زبان طبیعی انتظار دارند در زمینه‌های زیر صاحب دانش باشد:
•  مفاهیم پردازش زبان طبیعی
•   یادگیری ماشین و تا حدودی یادگیری عمیق
•  متن‌کاوی، بازیابی و استخراج اطلاعات
•  زبان برنامه‌نویسی پایتون
• مفاهیم یادگیری ماشین و توانایی استفاده از چارچوب‌های مرتبط مثل کراس، تنسورفلو، پای‌تورچ و اسکیت‌لرن 
•  تجربه کار با مدل‌های BERT
•  آشنایی با مفاهیم جایگذاری (Embedding)
•  آشنایی با مفاهیم مدل‌های زبانی
•  آشنایی با نحوه کار چت‌بات‌ها و سیستم‌های پرسش و پاسخ
•  آشنایی با گیت و لینوکس