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生成式人工智能領(lǐng)域的新晉高薪職位

譯文
人工智能 云計(jì)算
推動在云計(jì)算系統(tǒng)中采用生成式人工智能將產(chǎn)生新的技能和職位需求,企業(yè)可能會因此支付高昂的費(fèi)用。

我預(yù)測云供應(yīng)商的服務(wù)需求將在2024年出現(xiàn)增長。我曾預(yù)測,鑒于人工智能生成技術(shù)的發(fā)展以及該技術(shù)運(yùn)行所需的資源,云供應(yīng)商的服務(wù)需求將在2024年出現(xiàn)增長。現(xiàn)在,主流出版物也發(fā)出了類似的聲音我們都同意,生成式人工智能將會飛速發(fā)展,因此云計(jì)算也會隨之飛速發(fā)展。

與市場上的任何變化一樣,有些人會抓住新機(jī)遇,有些人會被甩在后面。最近,我收到了許多關(guān)于支持云驅(qū)動的生成式人工智能的職位將是什么樣子的問題。更重要的是,您如何利用個(gè)人優(yōu)勢?

讓我們來探討一些可能出現(xiàn)的新角色,以及您如何自我定位以勝任這些角色。

人工智能云架構(gòu)師

對設(shè)計(jì)和優(yōu)化云架構(gòu)以支持人工智能生成式工作負(fù)載方面的專業(yè)人才的需求將是巨大的。我是怎么知道的?我們現(xiàn)在沒有足夠的云架構(gòu)師,而且由于缺乏相關(guān)知識和經(jīng)驗(yàn),企業(yè)已經(jīng)出現(xiàn)決策偏差,并已經(jīng)開始造成損失。

公司將需要訓(xùn)練有素、經(jīng)驗(yàn)豐富的云架構(gòu)師,他們需要了解人工智能系統(tǒng)是如何工作的,以及如何發(fā)揮現(xiàn)有云端系統(tǒng)的良好作用。如果您對此感興趣,您需要接受培訓(xùn),了解云計(jì)算是如何運(yùn)行的,生成式人工智能服務(wù)所使用的具體技術(shù),如數(shù)據(jù)、知識模型、API和其他形式的集成等等,以及如何確保人工智能系統(tǒng)的可擴(kuò)展性、安全性和性能。

人工智能數(shù)據(jù)工程師

人工智能和數(shù)據(jù)專家能夠管理和預(yù)處理用于訓(xùn)練人工智能生成模型的大型數(shù)據(jù)集。眾所周知,人工智能系統(tǒng)依賴高質(zhì)量、高準(zhǔn)確度的數(shù)據(jù)。人工智能數(shù)據(jù)工程師確保數(shù)據(jù)質(zhì)量、實(shí)施管道并優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲和檢索。他們更關(guān)注數(shù)據(jù)操作,但了解人工智能系統(tǒng)是如何工作(包括訓(xùn)練數(shù)據(jù))的至關(guān)重要。

該職位需要具備數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)集成以及人工智能系統(tǒng)獲取數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練的方式等方面的出色的工作理論知識和經(jīng)驗(yàn)。該職位還需要了解數(shù)據(jù)整理、質(zhì)量、安全和治理等方面的知識。我認(rèn)為,大多數(shù)人工智能數(shù)據(jù)工程師將來自數(shù)據(jù)運(yùn)營方面,而不是人工智能方面。

人工智能模型管理員

這些人員為特定應(yīng)用策劃和選擇最相關(guān)、最有效的人工智能生成模型。他們需要深入了解人工智能領(lǐng)域的最新進(jìn)展,包括最有用的第三方工具以及如何簡化模型。

同樣,這更側(cè)重于運(yùn)營。這也需要專業(yè)的運(yùn)營技能,而大多數(shù)現(xiàn)有的運(yùn)營團(tuán)隊(duì)成員都不具備這些技能。這些人員可能來自數(shù)據(jù)運(yùn)營部門,但深厚的人工智能經(jīng)驗(yàn)必不可少。

人工智能倫理學(xué)家

是的,這是一個(gè)問題。由于人工智能潛在的倫理影響,人工智能倫理學(xué)家在確保企業(yè)負(fù)責(zé)任地使用人工智能方面至關(guān)重要。他們的職責(zé)將包括評估和減輕云系統(tǒng)中這些新的生成式人工智能系統(tǒng)的隱私問題和潛在的社會影響。

該職位可能來自許多不同的領(lǐng)域。他們可能主要是非技術(shù)性角色。我認(rèn)為,許多人將具有商業(yè)道德背景,但了解技術(shù)將是這一角色的重要組成部分,即使現(xiàn)在還不了解。

人工智能培訓(xùn)師

這些人員專門從事生成式人工智能模型的微調(diào)和優(yōu)化工作,不能與人工智能培訓(xùn)人員混為一談。具體來說,他們與數(shù)據(jù)科學(xué)家或其他領(lǐng)域?qū)<液献鳎瑸樘囟ㄈ蝿?wù)準(zhǔn)備模型,并提高其性能和準(zhǔn)確性。

人工智能業(yè)務(wù)戰(zhàn)略家

人工智能領(lǐng)域的首席技術(shù)官或?qū)I(yè)人士能夠在人工智能技術(shù)能力和業(yè)務(wù)目標(biāo)之間架起一座橋梁。他們的職責(zé)是確定人工智能部署的契機(jī),制定戰(zhàn)略并管理人工智能項(xiàng)目,以推動業(yè)務(wù)取得成果。

這些人中的大多數(shù)都來自IT領(lǐng)導(dǎo)崗位,具有一定的技術(shù)背景。他們可能曾經(jīng)是項(xiàng)目負(fù)責(zé)人或?yàn)槭紫畔⒐俟ぷ鬟^。他們需要兼收并蓄的技能才能取得成功。

我想我還遺漏了其他一些重要的職位,但它們很可能是這里所列職位的衍生品。如果這些角色中的任何一個(gè)會是一個(gè)很好的職業(yè)發(fā)展方向,那么就朝著這個(gè)方向進(jìn)行培訓(xùn)。同時(shí),在現(xiàn)有的或新的工作崗位上為自己定位,以便在這些崗位出現(xiàn)空缺時(shí)能夠進(jìn)入這些崗位。鑒于供不應(yīng)求,至少在最初幾年,這些工作的薪水會很高。

原文標(biāo)題:The new high-paying jobs in generative AI

原文作者:David Linthicum

責(zé)任編輯:梁佳樂
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