Но благодаря большому выбору профессий, связать свою карьеру с нейросетями получится даже у того, кто не считает себя технарем. Современные профессии, которые они могут привести в этот мир, это: молекулярный биолог, нейробиолог, врач-невролог и нейрохирург, инженер (разрабатывающий искусственные нейронные сети), специалист по BigData, лингвист. Специальность оператора нейросетей представляет собой перспективное направление развития, особенно в контексте быстро меняющегося мира IT.
Как развитие ИИ изменило подход к работе
- Специалист по нейросетям - Школа удаленных-профессий «PROДвижение»
- Нейросеть показала профессии будущего (фото)
- Нейросети-2023: на что способен ИИ и кого он заменит в первую очередь | РИАМО | РИАМО
- Константин Рудов
- Какие профессии заменит искусственный интеллект
- Кто такой Специалист по нейросетям - значение профессии, плюсы и минусы, зарплата, отзывы
Специалист по нейросетям
Новые профессии с нейросетями в 2023 и 2024Не можешь остановить – возглавь. Профессионалам, мастерам своего дела и талантливым представителям творческих профессий нейросети вряд ли угрожают, во всяком случае в обозримой перспективе. У нейросети спросили, какими будут профессии будущего.
«Подстегнуть людей к развитию»: доцент ИТМО — о замещении профессий нейросетями и возможностях ИИ
Один из примеров, связанных с использованием нейросетей на рынке труда — это автоматизация работ, которые ранее выполняли люди. Многие задачи, связанные с обработкой и анализом больших объемов данных, могут быть автоматизированы. Разработчик нейросетей — это программист, который разрабатывает математические модели машинного обучения по типу нейронных связей головного мозга. Тенденция к большей заинтересованности рынка в гуманитариях со знанием ИИ, нежели в аналогичных навыках у программистов, может быть связана с относительной "молодостью" нейросети, считает генеральный директор EvApps Альфред Столяров. В ближайшие годы ИИ сможет заменить профессии, связанные с работой с повторяющимися рутинными операциями.
Как разрабатываются нейросети
- Нейросеть показала профессии будущего (фото) - Hi-Tech
- 19 реальных профессий, на которые ИИ оказывает наибольшее влияние
- Какие профессии скоро может вытеснить нейросеть с рынка труда Metro
- План курса “Заработок на нейросетях”
- Чем занимается тренер нейросетей
Аналитики выяснили, какие профессии могут быть заменены нейросетями
— Какие профессии заменят нейросети? 19 реальных примеров! — Заменит ли ИИ специалистов этих профессий на 100%? Как появилась профессия тренера нейросетей Основные обязанности AI-тренера Ключевые навыки Где могут работать AI-тренеры Сколько зарабатывает тренер нейросетей Как стать AI-тренером Перспективы профессии Главные мысли. «Cпециалист по нейросетям: профессия промт-инженер» – это большая программа повышения квалификации. Профессии, связанные с нейросетями, технологиями Big Data и VR/AR, визуальным скриптингом, киберспортом и машинным обучением будут востребованы в России в ближайшие пять лет.
В России вырос спрос на специалистов в области ИИ в три раза
В России за последние несколько месяцев на 62 % выросло число вакансий специалистов по работе с нейросетями, пишут «Ведомости» со ссылкой на сервис HeadHunter. Реже специалистов по нейросетям ищут в госсекторе, строительстве, логистике, здравоохранении и тяжелом машиностроении – по 1% вакансий. В прошлый раз, неделю назад, мы обсуждали ChatGPT, нейросети, технические аспекты, нюансы этих механизмов. Эта специальность ИИ занимается созданием изображений, используя технологии искусственного интеллекта и нейросетей. Почти половина руководителей российских компаний и начальников отделов фирм считают, что нейросети сумеют заменить специалистов нескольких профессий. В этой статье я расскажу мои предположения о перспективных профессиях будущего, связанных с новыми достижениями в области искусственного интеллекта.
Россиянам назвали самые перспективные профессии на ближайшие пять лет
Для достижения этих способностей разработчики используют машинное обучение — это метод «натаскивания» компьютеров через большие объемы информации, чтобы они могли делать прогнозы, находить решения сложных задач, распознавать образы и т. В мире существует два вида ИИ: сильный и слабый. Первый предполагает, что однажды компьютеры обретут способность мыслить и ощущать себя полноценной личностью. Второй вид искусственного интеллекта уже существует — это программы, которые решают вполне конкретные задачи. Например, к ним относятся беспилотные автомобили. Нейронные сети представляют собой продвинутые платформы и являются частью слабого ИИ. Они работают подобно нейронам в человеческом мозге — передают сигналы друг другу. Каждая нейросеть состоит из множества искусственных вычислительных единиц нейронов. Именно они обрабатывают поступающую информацию.
Набором данных систему наделяют разработчики. На основе полученных сведений нейросеть может обучаться. Она анализирует информацию, находит общие закономерности и создает собственные правила, по которым будет работать. После обучения нейронные сети могут выполнять самые разные задачи. Где используют нейросети Многие даже не догадываются, что уже давно живут бок о бок с нейросетями. В повседневности такими примерами служат общесоциальные программы. К ним можно отнести систему Face ID распознавание лица в смартфонах, которая умеет так выстраивать модель лица пользователя, чтобы узнавать его при любых обстоятельствах — в очках, темноте, шапке и т.
Я тут сейчас в своем телефоне нашел приложение. Называется Mubert. Наверное, слышали о таком. Это музыка, созданная искусственным интеллектом. Когда мне нужно что-то включить фоновое, От Чайковского и Баха я устаю. Невозможно слушать бесконечно. Может, я кого-то сейчас обижу в нашем эфире. Включаю Mubert фоном, я могу это слушать бесконечно. Такое ощущение, я музыку не замечаю. Но при этом у меня в квартире есть фончик, который приятно радует ухо. Поэтому куча сегодня применений искусственному интеллекту и всему этому. Я помню, мы еще застали времена, когда компания Microsoft работала в России. И была огромнейшая презентация, как искусственный интеллект создал не только музыку, но и сопроводил это визуальным рядом. Это было потрясающе. Хочется, чтобы таких проектов становилось больше. Наверное, подвел я к чему… К тому, что какой ваш самый любимый логотип или проект, созданный с помощью Николая Иронова внутри студии Артемия Лебедева? Чем вы прямо гордитесь? Кулинкович: Ох, это сложный вопрос. Потому что в целом Иронов сделал уже больше миллиона логотипов и продолжает генерить. Гребенников: Понимаю. Кулинкович: Понятно, что, если отбросить весь контекст и посмотреть на логотипы живых людей и генеративные логотипы, то в целом они очень близкие. Едва ли человек или машина способен создать что-то вне контекста такое, что будет иметь какую-то невероятную силу само по себе. Поэтому логотип становится культовым, скорее, не из-за своей оригинальной формы. Они становятся культовыми из-за того контекста, в котором они в правильный момент появились. И конечно, ранний Николай, когда он выступал инкогнито и генерил еще такие… Мы еще не до конца могли и хотели попадать в жанр неотличимости от человеческих логотипов. Поэтому он был такой немного шероховатый. И этим вызывал недоумение. И при этом притягивал людей. И когда мы просто… Момент, когда ты вечером идешь домой, заходишь в магазин продуктовый. Ты просто видишь на полке такой ряд из бутылок пива, сделанных синтетически, и ты знаешь, что клиент это воспроизвел, не зная о том, что это был синтетический дизайн, к которому человек не прикасался. Это очень интересное чувство, ощущение. Или когда выходили большие обзоры логотипов для блогеров, которые недоумевали, как такое можно было им предложить за такие деньги, за которые это продалось. Это, конечно, генерировало очень много внутренних переживаний, приятных ощущений о том, что ты обладаешь некоторым секретом, который другие пока не знают. Поэтому все ранние работы Николая, которые были, когда он еще скрывал свое истинное обличие, они отличаются. Для меня особо… Я с особым трепетом их вспоминаю. Мы себе обещали, что мы не будем менять логотип. В качестве идеи. Есть ли возможность на открывающей панели представить логотип, который нарисовала нейронная сеть и показать, как это видит нейронная сеть? Кулинкович: Изи вообще. Коротнева: Я думаю, что мы придем с этим. Мне кажется, было бы прикольно. Коротнева: Коллеги, давайте ваши договоренности мы оставим на разговор после эфира. Сергей, у меня по ходу нашего диалога еще возник вопрос, который не дает мне покоя. Как вы думаете, не исчезнут ли сервисы стоковых изображений на фоне развития нейросетей? Что вообще будет с ними? Гребенников: Я бы мечтал, чтобы они исчезли. Кулинкович: Это происходит уже сейчас. Мы ведем переговоры с ребятами, изначально бизнес которых — это стоковые изображения. Поскольку сейчас мы, развивая технологию, подходим к моменту, когда мы готовы массово генерировать достаточно качественные семплы иконок в каком-то узком жанре. И можно их массово продавать. Это происходит уже прямо сейчас. Я полагаю, что мы не одни такие умные, что сейчас это наполнит стоки генеративная графика. Это нормально. Не то, чтобы что-то от этого поломается. Раньше вы использовали фотографии, которые снимались на фотики. А сейчас это фотографии, которые сделаны нейросетью. Разницы особой нет. Просто структура доходов людей поменяется, перераспределятся потоки и все. Сейчас мы разговариваем, например, про кейс с РИФом. По факту, если посмотреть, что происходит — искусственный дизайнер отбирает работу у реального. Потому что есть некоторые дополненные ценности в самом факте того, что он искусственный. Иногда приходят клиенты и говорят, что, несмотря на все преимущества работы с живым человеком, что его можно конкретно заставить что-то нарисовать, а клиенты видят, что в генеративности есть дополненная ценность, которая уже в некоторых контекстах превышает дополненную ценность живого человека. Когда только начали появляться эти генеративные технологии, все такие: «О Боже, роботы заберут работу у живых людей». И сейчас мы свидетели того, как это буквально происходит. Потому что мы не обсуждаем, что давайте вы нам сделаете просто логотип для рифа, мы обсуждаем — давайте нам нейросеть сделает логотип для РИФа. Это именно то, что происходит. Это то, как роботы забирают работу у живых людей. Коротнева: Да, у нас сегодня в студии два Сергея. Можно загадывать желание. Я загадаю, чтобы все-таки роботы не отобрали работу у наших дизайнеров. Подводя итог, как вы думаете, как бы вы могли определить главные задачи дизайнера будущего? Например, дизайнера следующего десятилетия? Что будет выходить на первый план? Кулинкович: Я считаю, что задачи дизайнера настоящего, будущего и прошлого не менялись. И самыми лучшими дизайнерами всегда являются те ребята, которые понимают контекст. Понятно, что та часть, которая касается непосредственно воспроизведения дизайнерского продукта будет постоянно трансформироваться. Но из-за того, что конечным потребителем дизайнерских услуг все равно являются люди, то люди являются, дизайнеры являются поставщиками системы ценностей, куда этот дизайн приземляется. И конечно, это будет нам облегчать работу. Всеми силами мы будем делать ее быстрее, более массово. Но все равно конечный потребитель дизайна — это человек. А самый лучший дизайнер — это тот, кто просто очень хорошо понимает потребности человека и находит прямо решения, как в паззле, куда какой-то объект дизайна пристроить, в какой контекст для того, чтобы он идеально туда вписался. Это если говорить более конкретно, то побеждают те дизайнеры, дизайн которых окупается и приносит больше денег заказчикам. А деньги — это следствие ценности очень часто. Более качественный дизайн больше стоит, потому что люди готовы больше за него платить, потому что он приносит больше ценности эстетической, практической и любой другой. И это не менялось уже сотни лет. И это будет еще сотни лет вперед. Просто дизайнер — прошаренный чел, который понимает, как устроена экономика, внимание. И понимает, как устроены технологии. Умеет это все дело перемножать и находить возможности. Коротнева: Я знаю, что нас сейчас смотрит не только наша привычная аудитория, но к нам подключились сегодня дизайнеры и иллюстраторы, потому что хотели увидеть этот эфир и услышать ваше мнение. На какие тренды в дизайне стоит обратить внимание в 2023 году? Кулинкович: Ой, с трендами такая тема… Как астрономы изучают историю звезд, потому что к тому моменту, когда сигнал от какой-то звезды успевает долететь, мы уже не знаем, что фактически с этой звездой было. Так и с трендами. Если вдруг все о чем-то говорят или все понимают, куда идет какой-то тренд, это единственный сигнал, который можно из этого достать — это то, что уже поздно этим заниматься. Потому что это уже стало трендом. В целом я внутри не тот человек, который ориентируется на тренды, скорее, просто… Мы сейчас… Тренды очевидны. Просто заходим на любой дизайнерский или просто технологический сайт и видим все материалы с меткой «Дизайн» о том, куда все идет.
Нейронные сети Designed by rawpixel. Кое-где эти разработки действительно уже применяются, но заменить человека пока не в силах. Основная проблема нейросетей в том, что им нужно «скармливать» огромные массивы данных и регулярно поправлять алгоритмы обучения. Для этого нужны специалисты с особыми знаниями и навыками. Описание профессии Разработчик нейросетей — это программист, который разрабатывает математические модели машинного обучения по типу нейронных связей головного мозга.
Прирост год к году - 2,8 раза. Об это сообщает пресс-служба рекрутингового сервиса HeadHunter со ссылкой на собственную аналитику. Мария Кузнецова Мария Кузнецова С января по ноябрь 2023 года российские работодатели разместили более 12,6 тыс. По данным исследования, у российского бизнеса растёт интерес к работникам, понимающим как развивать, обслуживать и работать с нейросетями.
Описание профессии
- Мир нейросетей - новости, обучение и заработок – Telegram
- Неожиданные профессии, где используют нейросети
- 5 перспективных профессий в области искусственного интеллекта
- Аналитики выяснили, какие профессии могут быть заменены нейросетями
- Введите текст заголовка
Эксперт назвал профессии, куда нейросети могут прийти уже в 2023 году
Инженер по разработке искусственного интеллекта Это специалист, который занимается программированием ИИ, созданием алгоритмов и моделей машинного обучения, обработкой естественного языка и компьютерного зрения. Он выполняет разработку и поддержку систем, приложений на основе AI. Профессия инженера требует знаний в программировании, математике и машинном обучении. Средний уровень зарплаты этого специалиста в ИИ с опытом менее 1 года составляет 200-230 000 руб. Более опытные сотрудники получают до 500 000 руб. Однако путь в эту профессию достаточно тернистый. Чтобы добиться успеха, надо иметь уникальный склад ума. В основном требуются знания математики, Python, алгоритмов и библиотек машинного обучения. В среднем предлагают зарплату 100-300 тыс.
Но за первоклассными специалистами ведется настоящая охота крупнейшими компаниями. Потолка дохода для них нет.
В будущем дизайнерам, скорее всего, обязательно будет необходим навык работы с системами с ИИ. Ретушеры фотографий. ИИ может заменить часть работы ретушеров: например, с помощью ИИ можно автоматически удалять шумы и дефекты на фотографиях, а также улучшать качество изображений.
Это может существенно упростить и ускорить труд профессиональных фотографов и фоторедакторов, в том числе самозанятых. Специалисты по контекстной рекламе и SEO-оптимизации. ИИ уже сейчас можно использовать для автоматического подбора ключевых слов и оптимизации контента для поисковых систем. Это позволяет сократить время, затрачиваемое на оптимизацию контента, и улучшить его качество. Финальное решение и формулировка задач по-прежнему остаются за человеком, так что самозанятые специалисты в этих сферах смогут сосредоточиться на более интересных задачах.
Аналитики данных. Многие задачи, связанные с обработкой и анализом больших объемов данных, могут быть автоматизированы. ИИ может анализировать данные и выявлять закономерности лучше людей, что позволяет сократить время, затрачиваемое на анализ, и уменьшить вероятность ошибок. Самозанятые в этой сфере смогут ускорить работу за счет сотрудничества с ИИ. Тестировщики программного обеспечения.
Поиск данных — это одно. Но кто-то должен структурировать их, чтобы с их помощью можно было обучать большие модели. Для этого и понадобятся инженеры и кураторы данных в области ИИ.
Именно они будут искать информацию и делать её пригодной для моделей ИИ. Нужно помнить, что данные, которые собирают и хранят для массивных языковых моделей, часто довольно сильно отличаются от данных для традиционного применения в интересах бизнеса. Это объясняется диспропорцией таких факторов, как разнообразие, объём и качество данных.
Чтобы быть на шаг впереди остальных, можно освоить разные навыки и инструменты для работы с типами данных, подходящими для больших моделей. Думаю, такая должность появится не только в крупных компаниях, занимающихся обучением больших моделей ИИ вроде GPT. Поскольку ИИ становится демократичнее, все компании захотят обучать большие языковые Open-Source-модели для собственных задач, например для обслуживания клиентов и подготовки документации.
Не предполагаю, что спрос на таких специалистов начнёт падать в обозримом будущем. Навыки и компетенции Представление о форматах и источниках данных, таких как текст, аудио, видео, изображения и т. Умение собирать, очищать, маркировать и классифицировать данные для моделей ИИ — например, работать с пайплайнами данных, инструментами аннотирования, проверки качества данных и т.
Умение организовать хранение и работу с крупномасштабными наборами данных, в том числе с использованием облачных платформ, баз данных, хранилищ и озёр данных и т. Способность понимать и применять принципы этики и конфиденциальности данных, такие как Общий регламент ЕС по защите персональных данных GDPR , законы о защите конфиденциальности потребителей, деперсонализация данных, Data Governance и т. Знакомство со средствами и фреймворками ИИ, включая обработку текстов и речи, компьютерное зрение, TensorFlow, PyTorch и т.
Специалист по комплаенсу использования данных ИИ Конечно, всё вертится вокруг данных, но как-то не до конца понятно, кому, собственно, они принадлежат. В разных странах действуют разные законы о защите персональных данных, разные представления о том, какие данные разрешается использовать для обучения больших моделей. По-видимому, компаниям понадобятся юристы, чувствующие себя в серой зоне законодательства по обращению с данными как рыбы в воде, потому что именно в этой зоне все сейчас и работают.
На OpenAI, Microsoft и GitHub уже подали в суд за то, что они брали чужой программный код, распространяющийся по лицензии. Размышляют и о том, что многие модели обучаются на пиратских книгах и другом контенте. А ещё модели часто обучают на тексте или изображениях, которые предоставляют пользователи.
Вот ещё дополнительная область, где всё как-то мутно. Всё это актуальная повестка, и вскоре компаниям понадобятся люди с юридическим образованием и опытом работы с данными на должность специалиста по комплаенсу использования данных ИИ. Именно такие люди помогут разобраться в этих трудностях и снизить риски судебных разбирательств.
Навыки и компетенции Представление о законах и нормах о защите персональных данных, таких как GDPR, законах о защите конфиденциальности потребителей и т. Умение оценить воздействие на защиту данных DPIA , выявлять потенциальные риски и меры по уменьшению рисков в связи с использованием персональных данных в системах ИИ. Умение применять и анализировать законодательные нормы и требования к комплаенсу в области ИИ, сопоставлять их с целями компаний и мерами защиты бизнеса.
Умение проводить мониторинг и аудит производительности и эффективности систем ИИ, следить за их соответствием принципам и стандартам этики. Умение взаимодействовать и сотрудничать со стейкхолдерами, включая дата-сайентистов, инженеров, специалистов по надзору, клиентов и т. Специалист по правовому регулированию ИИ Конечно, компании стремятся соблюдать закон и избегать юридических проблем; другим же придётся всерьёз напрячься, чтобы понять, как вписать в законодательство невиданные ранее системы ИИ.
Каждый год принимают всё больше законов об искусственном интеллекте.
Сколько зарабатывает: 90—375 тысяч долларов в год по данным вакансий в США. Что нужно: составлять точные и корректные инструкции для больших языковых моделей; знать принципы и особенности работы популярных LLM, уметь работы с их API; знать языки программирования Python и Java в приоритете ; владеть PyTorch и технологиями big data, такими как Hadoop, Apache Spark и Hive; владеть английским языком будет преимуществом. Тем, кто пользуется ChatGPT и Midjourney лишь в развлекательных целях, может показаться, что современная нейросеть — это джинн в лампе, который исполняет желания и отвечает на любые вопросы. Однако уже при первых попытках решить реальную задачу с её помощью пользователи обнаруживают, что результаты не всегда соответствуют ожиданиям. Дело в том, что нейросеть — это хоть и умная, но всё-таки программа, которой нужны чёткие команды. Промпт-инженер от англ. Суть новой профессии заключается в том, чтобы выяснять задачи и требования заказчика, переделывать их в промпты и получать результат с помощью нейросетей. Задачи промпт-инженера не ограничиваются составлением запросов.
Он тренирует нейросети, настраивает параметры и логику их самообучения, а также участвует в разработке и тестировании продуктов на основе ИИ. Поэтому знание языков программирования, структур данных и инструментов big data будет весомым преимуществом для кандидата и поможет быстрее расти в профессии.
Специалист по нейросетям
На выходе вы получите прогноз, который бизнес использует для построения стратегии маркетинга на следующий месяц, чтобы уменьшить отток — так специалист по big data сэкономит ему миллионы рублей. Именно поэтому спрос на специалистов по машинному обучению высокий: прибыль в разы перекрывает затраты на работу с большими данными. На курсе GeekUniversity после модуля про машинное обучение вы научитесь оценивать эффективность и повышать качество своих моделей анализа данных, а для закрепления знаний самостоятельно выполните курсовой проект на выбор: классификация людей с сердечно-сосудистыми заболеваниями, предсказание спроса на товар, предсказание стоимости акций или классификация отзывов в приложении. Все проекты — примеры реальных задач, которые вам предстоит решать в будущем в качестве специалиста по машинному обучению.
Посмотрите большой вебинар о нейросетях и их использовании в жизни и бизнесе от GeekBrains: Введение в нейронные сети Понимая, как собирать и анализировать большие данные, вы можете работать с более сложными моделями и задачами. Нейросети в какой-то степени пытаются приблизиться к человеческому мозгу: мы распознаем окружающие предметы мгновенно, знаем, когда перед нами такса, а когда — персидская кошка, а компьютеру для выполнения таких задач нужно обучиться и обработать миллионы изображений кошек и собак разных пород. Специалист по нейросетям знает, как именно нужно ее обучать, какие данные загружать и какие алгоритмы использовать.
Для этого нужно изучить структуру глубоких, свёрточных и рекуррентных нейронных сетей, понимать алгоритмы обратного распространения ошибки, принципы обучения и подбор гиперпараметров для нейронных сетей. Нейросети разрабатывают во фреймворках: Tensorflow, Keras, PyTorch, работать с ними тоже нужно учиться, причем не в теории, а на практике. Изображения и видео обрабатывают с помощью методов компьютерного зрения, а текст — с помощью методов NLP, обработки естественного языка.
Специалист по нейросетям умеет создавать модели, которые могут распознавать лица и действия, отслеживать траекторию объекта на видео, извлекать краткое содержания текста, синтезировать голос из текста.
Ограничений практически нет, только ваш полет фантазий. Зарплата: мне кажется сильно зависит от вашего таланта. Чтобы получить хороший результат, иногда часами подбирать удачное описание или дополнительно редактировать изображение в Photoshop. Например, когда появились сети генераций картинок, многие заметили, что если добавить слова 4K, ultrarealism, detailed, то качество изображений на выходе выше. Теперь есть даже книги как подбирать такие "промпты". Если вы хорошо разбираетесь в какой-то области, например, в фотографии вы можете добавлять профессиональные термины или имена известных художников. Некоторые уже продают "промпты", которые помогают получать на выходе более интересные и красивые изображения. Зарплата: пока совсем узкая ниша, но если у вас талант генерировать идеи в текстовом виде, то это можно использовать для поиска удачных "промптов", которые продавать тем же ИИ-художникам. Ведь именно благодаря ученым и разработчикам в области ИИ появились такие крутые нейросети.
Широкие возможности для развития. С появлением более мощных вычислительных ресурсов и развитием облачных технологий нейросети станут еще более доступными для компаний, исследователей, частных лиц. Это поспособствует их распространению, обучению и дальнейшему развитию. Эти факторы влияют на то, что появляется все больше вакансий по работе с искусственным интеллектом. Какой может быть работа с нейросетями Развитие нейросетей открывает широкие перспективы для создания новых профессий и помощи уже существующим. Перечислим, какие работы может выполнять человек с ИИ. Исследование и разработка.
Человек может заниматься сбором и подготовкой данных для создания нейросетей. Также он может непосредственно разрабатывать их алгоритмы. Прикладная разработка. Работа с нейросетями может представлять собой создание приложений и программ для конечных пользователей. В логике этих программных решений будут использоваться один или несколько нейросетевых алгоритмов. Консалтинг, обучение, техподдержка. Специалист может консультировать других людей, как правильно создавать и обучать ИИ.
Профессионалы техподдержки могут выполнять работы с нейросетью онлайн и подсказывать решения в сложных ситуациях. Аналитики могут проводить аудит, чтобы выяснить, в какие бизнес-процессы можно интегрировать нейросети. Работа с решениями на основе ИИ. Искусственный интеллект не является полноценным профессионалом, поэтому он обычно выступает в качестве помощника для человека. С течением времени работа с нейросетями в вакансиях многих компаний станет одним из важных требований. В этом случае ИИ освобождает человека от рутины, но при этом напрямую с ним специалист не контактирует. Например, банковские клерки только отправляют запросы в скоринговую систему и получают от нее решения о выдаче кредита.
В этом материале мы будем говорить о профессиях, которые напрямую взаимодействуют с ИИ в своей работе. Гуманитарные специальности Специалист по искусственному интеллекту не обязательно должен обладать высшим техническим образованием. Существует большое количество гуманитарных профессий, которые могут в своей деятельности использовать решения на основе ИИ. Такие специалисты в области искусственного интеллекта могут не участвовать непосредственно в разработке алгоритмов, но при этом обучать нейросеть, пользоваться прикладными решениями на ее основе, давать обратную связь. Читайте также: Нетехнические профессии, связанные с нейросетями: искусственный интеллект за пределами программирования Нейрокопирайтер Копирайтер, который использует нейросети для написания текстов. Это увеличивает производительность труда и меняет направление деятельности: человек не пишет текст сам, а только проверяет и корректирует его. Взаимодействие копирайтера с искусственным интеллектом можно описать как ввод запросов и доработка ответов.
Что нужно знать и уметь Обычно требуется высшее филологическое или журналистское образование, опыт в написании текстов, редактуре и проверке информации. От соискателя зачастую требуется скрупулезность, усидчивость, способность обрабатывать большой объем данных, умение правильно формулировать техническое задание для языковой нейросети. Сколько зарабатывает нейрокопирайтер Заработок зависит от объема выполненных работ. Как правило, такие специалисты работают как фрилансеры сразу с несколькими заказчиками. При устройстве на работу в компанию нейрокопирайтер может получать от 40 до 80 тыс. Как устроиться на такую работу Предоставьте резюме, выполните тестовое задание работодателя и заключите договор сотрудничества. Маркетолог-аналитик Это специализация маркетолога, предполагающая анализ данных рынка, подготовку отчетов, изучение продуктов компании и выдвижение гипотез по их улучшению, помощь в ценообразовании и т.
В этом случае нейросети для маркетологов становятся одним из основных инструментов работы: они помогают структурировать и анализировать большие объемы данных. Что нужно знать и уметь От соискателей требуется высшее образование в области маркетинга, математики, экономики или статистики. Специалист должен уметь обрабатывать большой объем данных, собирать маркетинговую информацию, составлять отчеты. Сколько зарабатывает маркетолог-аналитик Зарплата в среднем составляет около 100 тыс. Как устроиться на работу Чтобы устроиться AI-маркетологом, нужно откликнуться на вакансию и пройти собеседование. Часто требуется выполнить тестовое задание. ИИ помогает лучше и быстрее анализировать аудиторию и определять ее потребности, при этом он способен обрабатывать гораздо больший объем данных, чем человек.
Благодаря этому AI с дизайнером в паре способны создавать персонализированные интерфейсы. Также может потребоваться опыт работы с большими данными для анализа ЦА. Сколько зарабатывает дизайнер интерфейсов В зависимости от опыта работы от 30 до 200 тыс. Как устроиться на работу Обычно работодатель требует предоставить портфолио и пройти собеседование. Промт-дизайнер Промт-дизайнер prompt designer — специалист, который формулирует текстовые запросы к генеративным нейросетям, чтобы получить изображение в соответствии с техническим заданием. Что нужно знать и уметь Это творческая профессия, которая предполагает глубокие знания языка, на котором формулируются запросы.
Навыки и компетенции Представление о форматах и источниках данных, таких как текст, аудио, видео, изображения и т. Умение собирать, очищать, маркировать и классифицировать данные для моделей ИИ — например, работать с пайплайнами данных, инструментами аннотирования, проверки качества данных и т. Умение организовать хранение и работу с крупномасштабными наборами данных, в том числе с использованием облачных платформ, баз данных, хранилищ и озёр данных и т. Способность понимать и применять принципы этики и конфиденциальности данных, такие как Общий регламент ЕС по защите персональных данных GDPR , законы о защите конфиденциальности потребителей, деперсонализация данных, Data Governance и т.
Знакомство со средствами и фреймворками ИИ, включая обработку текстов и речи, компьютерное зрение, TensorFlow, PyTorch и т. Специалист по комплаенсу использования данных ИИ Конечно, всё вертится вокруг данных, но как-то не до конца понятно, кому, собственно, они принадлежат. В разных странах действуют разные законы о защите персональных данных, разные представления о том, какие данные разрешается использовать для обучения больших моделей. По-видимому, компаниям понадобятся юристы, чувствующие себя в серой зоне законодательства по обращению с данными как рыбы в воде, потому что именно в этой зоне все сейчас и работают. На OpenAI, Microsoft и GitHub уже подали в суд за то, что они брали чужой программный код, распространяющийся по лицензии. Размышляют и о том, что многие модели обучаются на пиратских книгах и другом контенте. А ещё модели часто обучают на тексте или изображениях, которые предоставляют пользователи. Вот ещё дополнительная область, где всё как-то мутно. Всё это актуальная повестка, и вскоре компаниям понадобятся люди с юридическим образованием и опытом работы с данными на должность специалиста по комплаенсу использования данных ИИ. Именно такие люди помогут разобраться в этих трудностях и снизить риски судебных разбирательств.
Навыки и компетенции Представление о законах и нормах о защите персональных данных, таких как GDPR, законах о защите конфиденциальности потребителей и т. Умение оценить воздействие на защиту данных DPIA , выявлять потенциальные риски и меры по уменьшению рисков в связи с использованием персональных данных в системах ИИ. Умение применять и анализировать законодательные нормы и требования к комплаенсу в области ИИ, сопоставлять их с целями компаний и мерами защиты бизнеса. Умение проводить мониторинг и аудит производительности и эффективности систем ИИ, следить за их соответствием принципам и стандартам этики. Умение взаимодействовать и сотрудничать со стейкхолдерами, включая дата-сайентистов, инженеров, специалистов по надзору, клиентов и т. Специалист по правовому регулированию ИИ Конечно, компании стремятся соблюдать закон и избегать юридических проблем; другим же придётся всерьёз напрячься, чтобы понять, как вписать в законодательство невиданные ранее системы ИИ. Каждый год принимают всё больше законов об искусственном интеллекте. Думаю, по мере развития ChatGPT нас ожидает взрывной рост такого законодательства. Скорее всего, оно зародится в аналитических центрах, университетах и профильных группах. Но в конечном счёте у нас появятся грамотные специалисты, которые будут осуществлять правовое регулирование и мониторинг в области использования ИИ совместно с местными и национальными органами власти.
Я бы назвал таких людей специалистами по правовому регулированию ИИ. Именно они помогут создать законодательство, регулирующее ИИ, и обеспечить соблюдение стандартных практик, действующих в той или иной юрисдикции. Навыки и компетенции Представление о технологиях и приложениях искусственного интеллекта, их экономических и социальных последствиях. Умение использовать инструменты и методы ИИ, чтобы генерировать ценную аналитическую информацию и прогнозы для формирования политики и проведения оценок. Умение взаимодействовать и сотрудничать с разными стейкхолдерами, включая исследователей, представителей отрасли, гражданского общества и органов власти. Умение находить компромисс между рисками и возможностями правового регулирования ИИ, согласовывать его применение с принципами этики и правами человека. Умение осуществлять мониторинг и обеспечивать комплаенс системами и пользователями ИИ соответствующих законов и стандартов.
Неожиданные профессии, где используют нейросети
У нейросети спросили, какими будут профессии будущего. Недавно телеканал RTVI захотел рассказать о профессиях будущего и обратился за помощью к нейросети MidJourney. Я считаю, нейросети драматически изменят ландшафт нашей профессии.