인공 지능의 직업 – AI에서 경력을 쌓는 방법

주요 요점

• AI는 여기에 머물고 있으며 이는 직업 세계에 약간의 변화가 있을 것임을 의미할 가능성이 높습니다. 어떤 직업은 바뀔 것이고 다른 직업은 완전히 사라질 것입니다.
• 그러나 AI 산업이 폭발적으로 성장함에 따라 비주류에서 널리 보급될 역할과 완전히 새로운 역할이 될 역할이 많이 있습니다.
• 당신이 기술에 초점을 맞춘 데이터 과학자이든 영업 및 마케팅에 가까운 사람이든 상관없이 우리는 당신의 거리에 무언가가 있을 것이 확실한 AI 직업 목록을 가지고 있습니다.

ChatGPT, Dall-E, Tesla의 완전 자율 주행 모드 및 *에헴* Q.ai에 대한 모든 과대 광고가 우리에게 무언가를 보여주었다면, 인공 지능이 여기에 있다는 것입니다. 많은 구식 고기 기계, 죄송합니다, 인간의 무릎 반사 반응은 이것이 그들의 수입에 어떤 의미가 있는지에 대한 우려입니다.

몇 년 동안 우리는 AI가 우리의 일자리를 어떻게 빼앗을 것인지에 대해 들어왔고 많은 산업에서 기계, 로봇 및 기타 기술이 인력 수를 극적으로 줄인 것은 사실입니다.

즉, 지금까지 AI가 수행한 많은 작업은 종종 위험하고 반복적이며 지루한 것으로 간주됩니다. 일주일에 5시간 동안 생산 라인에서 동일한 40개의 나사를 돌리면서 큰 직업 만족을 얻을 사람은 그리 많지 않습니다.

하지만 기계? 그들은 상관하지 않습니다.

예, AI 혁신이 전문가가 더 나은 작업을 수행하도록 돕고 다양한 산업에서 보다 기본적이고 기본적인 역할 중 일부를 제거함에 따라 인력이 계속 변화하는 것을 보게 될 것입니다.

더 나아가 AI는 엄청나게 많은 일자리를 창출할 것입니다. 우리는 이미 산업이 폭발적으로 성장하는 것을 보고 있으며, 빠르게 성장하는 이 산업에서 일자리를 찾고 있다면 아래에서 고려해야 할 최고의 직업을 다루었습니다.

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AI 연구 과학자

처음부터 시작합시다. 인공 지능 연구 과학자는 광범위한 문제를 해결하는 데 사용할 수 있는 새로운 방법과 알고리즘을 개발하는 것을 목표로 인공 지능 및 기계 학습 분야에서 연구를 수행합니다. 연구소나 대형 기술 회사의 R&D 부서에서 가장 초기 단계에서 새로운 AI 기술을 개발하는 데 앞장서고 있습니다. 뿐만 아니라 AI 사용을 둘러싼 모든 문제도 고려합니다. 이러한 연구 프로젝트는 완료하는 데 몇 년이 걸릴 수 있으며 상당한 자원(예: 현금)이 필요할 수 있습니다. 그들의 연구에는 AI 사용 가능성이 가장 높은 산업과 같은 영역이 포함될 수 있습니다. AI 사용, 윤리 및 광범위한 AI 사용의 환경적 결과에 의해 영향을 받을 수 있습니다. AI 연구 과학자의 주요 초점은 특정 비즈니스 문제를 해결하기보다는 새로운 지식을 생산하고 해당 분야의 최신 기술을 추진하는 것입니다.

AI 연구 과학자의 작업은 컴퓨터 과학, 수학 및 통계에 대한 전문 지식과 비판적이고 창의적으로 생각하는 능력이 필요한 수많은 분야를 다룹니다.

AI 데이터 과학자

AI 데이터 사이언티스트는 리서치 사이언티스트의 순전히 이론적인 성격에서 한 단계 더 나아가 AI 기술과 이론의 실제 적용을 향해 나아갑니다. 그들은 인공 지능 및 기계 학습 기술을 사용하여 종종 귀중한 통찰력을 발견하고 예측 모델을 구축하는 것을 목표로 복잡한 데이터 세트를 분석하고 해석합니다. 기본적으로 그들은 연구원의 높은 이론에 대한 실용적인 응용 프로그램을 찾습니다.

AI 데이터 과학자는 종종 자연어 처리(ChatGPT와 같은 NLP), 컴퓨터 비전(Tesla의 자율 주행 모드와 같은) 또는 음성 인식(Siri 및 Alexa)과 관련된 프로젝트에서 작업합니다.

또한 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 데이터에서 학습하고 예측이나 결정을 내릴 수 있도록 복잡한 모델을 미세 조정합니다.

AI 데이터 과학자는 기계 학습 알고리즘과 기술에 대해 많이 알아야 하며 크고 복잡한 데이터 세트로 작업할 수 있어야 합니다. 여기서는 몇 가지 Excel 스프레드시트에 대해 말하는 것이 아닙니다.

기계 학습 엔지니어

그 과정을 따라가다 보면 소비자가 사용할 수 있는 실제 AI 제품과 서비스에 가까워지고 있습니다. 기계 학습 엔지니어가 하는 일입니다.

기계 학습 및 소프트웨어 엔지니어링에 대한 지식을 적용하여 데이터에서 학습하고 시간이 지남에 따라 성능을 개선할 수 있는 시스템을 설계, 개발 및 배포합니다.

기계 학습 엔지니어는 종종 데이터 과학자와 긴밀히 협력하여 기계 학습 모델을 연구 단계에서 생산 단계로 가져옵니다. 데이터 과학자는 그들에게 알고리즘을 제공하고 엔지니어는 이러한 알고리즘을 실제 제품에 적용합니다.

또한 모델을 기존 소프트웨어 시스템과 통합해야 하는 경우가 많습니다. 이를 위해서는 소프트웨어 엔지니어링 모범 사례에 대한 깊은 이해와 배포 플랫폼 및 인프라에 대한 깊은 이해가 필요합니다.

Tesla의 자율 주행 모드의 예를 고수하면서 데이터 과학자는 AI 시스템이 훈련 기록을 분류하고 패턴을 인식할 수 있는 프로그램을 만들 것입니다.

이 알고리즘은 "이것은 자동차입니다. 앞에 자동차가 달리는 것이 보이면 브레이크를 밟으십시오."라는 명령을 허용하는 것은 바로 이 알고리즘입니다. 엔지니어는 이 알고리즘을 Tesla에 구현하여 의도한 대로 자동차의 다른 모든 기술과 함께 작동하도록 합니다.

기계 학습 엔지니어의 역할은 종종 데이터 과학자의 역할보다 광범위합니다. 주요 초점은 모델을 가져와 생산 준비를 하고 성능과 확장성을 확인하는 것입니다.

AI 제품 관리자

기술자가 아니더라도 걱정하지 마십시오. AI에도 역할이 있습니다! AI 제품 관리자는 과학자나 엔지니어라기보다는 영업 및 마케팅 담당자에 가깝습니다.

AI 기반 제품 및 서비스의 개발 및 출시를 주도합니다. 그들은 고객의 요구와 시장 동향을 이해하고, 제품 전략을 설정하고, AI 제품을 시장에 출시하기 위해 다기능 팀과 협력해야 합니다.

AI 제품 관리자는 AI 및 기계 학습 개념에 대한 확실한 이해와 제품이 사용될 산업 및 시장에 대한 지식을 가지고 있어야 합니다. 즉, 그들은 기술이 어떻게 작동하는지, 단순히 무엇을 할 수 있는지 정확히 이해하지 못합니다.

AI 제품 관리자는 기술 회사, 스타트업 또는 컨설팅 회사 또는 다양한 산업 분야와 같은 다양한 환경에서 일할 수 있습니다. 그들은 데이터 과학자, 엔지니어 및 기타 이해 관계자와 긴밀히 협력하여 제품이 성공적으로 개발되고 출시되도록 합니다.

AI 제품 관리자는 성공적인 제품을 만들고 마케팅하기 위해 기술 지식, 시장 이해, 고객 요구 및 비즈니스 목표의 균형을 맞출 수 있는 능력이 필요합니다.

AI 컨설턴트

AI 컨설턴트는 비 AI 회사 및 조직이 비즈니스에 AI를 구현하는 방법을 알 수 있도록 돕는 사람입니다.

AI 컨설턴트는 사용 가능한 기술 및 플랫폼을 포함하여 AI 및 머신 러닝 분야에 대한 강력한 이해가 필요합니다. 또한 특정 산업 또는 영역에 대한 전문 지식을 보유하고 있어야 하며 해당 영역에서 비즈니스 과제를 해결하기 위해 AI를 적용하는 방법을 이해해야 합니다. 그렇기 때문에 많은 컨설턴트가 의료 또는 농업과 같은 특정 분야를 전문으로 하는 것입니다.

이것은 AI 알고리즘과 머신 러닝에 대한 깊은 기술적, 과학적 이해가 반드시 필요한 것은 아닌 또 다른 역할입니다. 대신 특정 분야에서 사용할 수 있는 AI 제품 및 서비스, 이들이 수행하는 작업 및 작동 방식에 대한 광범위한 지식 기반을 통해 얻을 수 있습니다.

AI 투자 도우미를 얻는 방법

AI가 미래라고 확신한다면 일상 생활에서 AI를 자신의 비서로 활용하고 싶을 것입니다. 이미 Alexa, Ring doorbell, Roomba(와우, Amazon은 정말 AI에 올인했나요?)가 있고 다음 AI 도우미를 찾고 있다면 투자 포트폴리오는 어떻습니까?

Q.ai에서는 AI의 힘을 사용하여 투자자에게 일반적으로 높은 비행 헤지 펀드 고객에게만 제공되는 최첨단 전략에 대한 액세스를 제공합니다.

예를 들면 다음과 같습니다. 신흥 기술 키트, AI를 사용하여 XNUMX가지 기술 분야의 성능을 예측한 다음 이러한 예측을 기반으로 매주 자동으로 균형을 재조정합니다.

또는 포브스 키트, Forbes와의 관계를 활용하고 독점 데이터 및 자연어 처리를 사용하여 최신 회사, 전반적인 정서 및 주가 간의 관계를 찾습니다.

뿐만 아니라 파운데이션 키트에서도 다음을 제공합니다. 포트폴리오 보호. 이것은 AI를 사용하여 이자율 위험 및 변동성 위험과 같은 다양한 위험에 대한 포트폴리오의 민감도를 분석한 다음 자동으로 정교한 헤징 전략을 적용하여 이를 방지합니다.

우리가 말했듯이, 그것은 최신 기술이며 모든 사람이 사용할 수 있습니다.

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