Yapay zeka becerilerine olan talep, giderek daha fazla şirketin rakipleriyle rekabet etmek ve daha verimli hale gelmek için bu teknolojiyi kullanmaya çalışmasıyla iş piyasasında artıyor.
Yapay zeka konusunda uzmanlığa sahip olmak, size büyük bir teknoloji devinin, yeni kurulan bir şirketin veya hatta bir şirketin pozisyonunu kazandırabilir. maaşına zam yapılacak.
Yapay zeka işe alım şirketi Moonhub’ın kurucusu ve CEO’su Nancy Xu, Business Insider’a yaptığı açıklamada, şirketinin “yapay zeka uygulamaları geliştirebilen teknik uzmanlara, yapay zeka araştırmaları, büyük dil modeli eğitimi ve ince ayarı ve makine öğrenimi altyapısı dağıtımı gibi yeni ortaya çıkan alanlardaki alan uzmanlarına” olan talebin arttığını söyledi.
Bazı şirketlerin AI yeteneklerini kazanmak için fazladan çaba sarf ettiğini söylüyor. “CEO’ların teklifleri kapatmak için adaylara uçtuğunu, ortalamanın çok üzerinde imza ve performans bonusları, yeni sermaye yapıları, bireyler için özelleştirilmiş faydalar ve daha fazlasını görüyoruz,” diyor Xu.
Küresel yetenek ağı Edge’in CEO’su Iffi Wahla, veri bilimcilerinin son yıllarda en iyi maaş alan teknoloji çalışanları arasında yer aldığını, bunun kısmen her işletmenin verilerden değer çıkarabilen ve bunları anlayabilen insanlara ihtiyaç duyması nedeniyle olduğunu söyledi.
Wahla, şirketlerin yapay zeka becerilerini operasyonlarına yaymak istediğini, bu nedenle üretken yapay zeka konusunda hızlı mühendislik gibi tekniklerde geçmişi veya eğitimi olanların artan iş fırsatlarından ve ücretlerden faydalanacağını sözlerine ekledi.
İşte yapay zeka alanında iyi maaşlı bir işe girmenize yardımcı olabilecek en çok aranan becerilerden bazıları.
Finansal hizmetler firması USAA’da veri bilimi direktörü olan Aswini Thota, BI’a yaptığı açıklamada, veri bilimcileri ve yapay zeka mühendislerini işe alırken adayları üç temel alana göre değerlendirdiğini söyledi: teknik beceri, iş zekası ve iletişim ile yenilikçilik.
Teknik bilgi
Thota, veri bilimcilerin yapay zeka modelleri oluşturmak için en popüler programlama dilleri olan Python ve R’ye hakim olmasının beklendiğini, bazı şirketlerin ise C++ ve Java kullandığını söylüyor.
Ayrıca istatistik konusunda temel bilgilere sahip olmaları, Python veya R’de makine öğrenimi algoritmaları ve çerçevelerine hakim olmaları bekleniyor.
Thota, “Kuruluşların büyük çoğunluğu modelleri depolamak, analiz etmek ve oluşturmak için bulut teknolojisine güveniyor, bu nedenle Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Snowflake, Microsoft Azure, Databricks ve benzeri platformlar hakkında çalışma bilgisi son yıllarda giderek daha önemli hale geldi” dedi.
İş zekası ve iletişim
Thota’ya göre, yapay zeka alanında iş arayan veri bilimcileri, bir organizasyonun zorluklarını kavramak ve çözümler geliştirmek için güçlü bir iş zekasına da sahip olmalıdır. “Veri bilimcileri sonuçları açıklamak ve karar vericileri önerdikleri teknik yaklaşımla uyumlu hale getirmek zorunda kaldıklarında iletişim becerileri devreye girer.”
Yenilik
Thota, kıdemli veya lider pozisyonlar için işe alım yaparken, yenilikçilikle liderlik etme potansiyeline sahip adaylar aradığını söylüyor. “Yenilikçi bir zihniyete sahip adayları işe almak, potansiyel zorlukları sorun haline gelmeden önce tahmin etmemize ve ele almamıza ve ayrıca çığır açan çözümler geliştirmemize yardımcı oluyor.”
Esneklik ve sürekli öğrenme
Danışmanlık firması JLL’de işin geleceği lideri Ram Srinivasan, en çok aranan yapay zeka yetkinliklerinin bazılarının teknik ve yumuşak becerilerin bir kombinasyonunu içerdiğini söylüyor.
Bunlar arasında “güçlü bir öğrenme zihniyetine ve uyum yeteneğine” sahip olmak yer alıyor çünkü işverenler yeni teknolojileri ve yöntemleri hızla benimseyebilen adaylar arıyor.
Problem çözme ve ekip çalışması
Srinivasan şunları ekliyor: “AI projeleri genellikle yenilikçi problem çözme becerileri gerektiren karmaşık zorlukları içerir. Veri bilimcileri, proje yöneticileri ve ürün geliştiricileri de dahil olmak üzere çeşitli ekiplerle etkili bir şekilde iş birliği yapmak da önemlidir.”
Etik hususlar
Yapay zeka geliştirme, mühendislerin ve geliştiricilerin sorumlu bir şekilde ele alması gereken etik sorular ve riskler ortaya çıkarır.
Kullanım durumlarını belirleme
Srinivasan, teknoloji çalışanlarının farklı sektörlerdeki potansiyel yapay zeka uygulamalarını tespit edebilmeleri, bunların uygulanabilirliğini değerlendirebilmeleri ve bunları etkili bir şekilde uygulayabilmeleri gerektiğini söyledi.
“Bu, çeşitli sektörleri anlamak, uygulama stratejileri geliştirmek, organizasyonel değişimi yönetmek ve yatırım getirisini ölçmek anlamına gelir. Başarılı AI pilotlarını genişletme ve kullanıcı benimsemesini kolaylaştırma becerileri hayati önem taşır.”
