3 najbolja AI posla za 2025. i kako ih savladati

Nova godina često izaziva novi početak; za mnoge to znači istraživanje novih mogućnosti za karijeru. Ideja o preokretu u karijeri je uzbudljiva – gotovo neodoljiva – uz obećanje veće zarade i novih izazova. Šta je sada među najprivlačnijim zanimanjima? Poslovi vještačke inteligencije.

Ove pozicije brzo postaju zlatni rudnici jer kompanije shvataju ogromnu vrijednost vještačke inteligencije u povećanju produktivnosti i preciznosti. Tokom protekle godine, oglasi za posao za generativne uloge u vještačkoj inteligenciji su naglo porasli i to deseterostruko.

Sada i u Crnoj Gori imamo priliko da se usavršimo u oblasti vještačke inteligencije – tačnije ChatGPT. Kako da unaprijedite svoje vještine i ostanete konkurentni u poslovnom okruženju, neki su od povoda ChatGPT radionice koja se u Podgorici održava 6. februara. Detaljnije o tome ČITAJTE OVDJE.

AI predstavlja neke od najunosnijih i najunosnijih mogućnosti za profesionalce koji žele promijeniti svoje karijere ili unaprijediti postojeće vještine. Kako industrije sve više integrišu inteligentne sisteme u gotovo svaki aspekt svog poslovanja, poznavanje AI više nije opciono – ono je od suštinskog značaja.

Od razvoja modela mašinskog učenja do upotrebe AI alata za racionalizaciju radnih tokova, ovladavanje ovim vještinama postalo je ključno za ostanak konkurentnosti na tržištu rada u razvoju.

Forbes donosi 3 AI pozicije koje se dobro plaćaju:

Inženjer mašinskog učenja

Inženjeri mašinskog učenja su okosnica razvoja vještačke inteligencije. Oni dizajniraju i implementiraju algoritme koji omogućavaju sistemima da uče iz podataka, što ih čini ključnim za aplikacije kao što su mehanizam za preporuke, prediktivna analitika i otkrivanje prevara. Potencijal zarade je više od 200.000 dolara godišnje.

Njihove primarne odgovornosti uključuju izgradnju i optimizaciju modela mašinskog učenja za rješavanje složenih problema i poboljšanje performansi sistema. Oni takođe imaju zadatak da implementiraju skalabilne AI sisteme u proizvodnim okruženjima, obezbjeđujući pouzdanost i efikasnost. Saradnja je ključni aspekt njihovog rada, jer često u partnerstvu sa naučnicima podataka i softverskim inženjerima dizajniraju i implementiraju inovativna rješenja.

Vještine koje treba razviti:

• Programski jezici—Master Python, R i Java
• Okviri i biblioteke—naučite TensorFlow, PyTorch i Scikit-učite za izgradnju modela mašinskog učenja.
• Matematička osnova—Razvoj snažnog razumijevanja linearne algebre, računice i statistike.
• Platforme u oblaku—upoznajte se sa AWS-om, Google Cloudom ili Azureom za implementaciju rješenja za mašinsko učenje.

Kako preći:

Započnite s online sertifikatima kao što je Googleov profesionalni inženjer mašinskog učenja ili Coursera specijalizacija za mašinsko učenje Andrew Ng. Primijenite svoje vještine na projekte iz stvarnog svijeta putem platformi kao što su Kaggle ili GitHub kako biste predstavili svoj portfolio. Za početnike, prelazak sa softverskog inženjeringa ili analize podataka nudi lakši put do ove uloge.

Specijalista za obradu prirodnog jezika

Stručnjaci za NLP su na čelu premošćivanja ljudskog jezika i mašinskog razumijevanja, omogućavajući mašinama da razumiju, obrađuju i generišu ljudski jezik. Oni stoje iza razvoja chatbotova, alata za analizu sentimenta i naprednih jezičkih modela kao što je OpenAI-jev ChatGPT. Potencijal zarade je više od 180.000 dolara godišnje.

Oni obučavaju napredne modele za zadatke kao što su prepoznavanje govora, prevođenje jezika i sažimanje teksta, osiguravajući tačnost i efikasnost. Osim toga, oni se bave složenim lingvističkim izazovima koristeći AI, stvarajući rješenja koja pomiču granice onoga što tehnologija može postići u razumijevanju ljudskog jezika.

Vještine koje treba razviti:

• NLP biblioteke—Steknite stručnost u oblastima spaCy, NLTK i Hugging Face.
• Modeli dubokog učenja—Naučite da radite sa transformatorskim modelima kao što su BERT, GPT i T5.
• Lingvistika i semantika—Razvijte temeljno razumijevanje gramatike, sintakse i semantike.
• Prethodna obrada podataka—savladajte tehnike čišćenja i strukturiranja tekstualnih podataka.

Kako preći:

Počnite sa korsevima kao što je NLP Specialization od Deeplearning.ai ili fast.ai NLP kurs. Prelazak sa lingvistike, informatike ili nauke o podacima može biti od koristi. Slobodnjaci mogu steći praktično iskustvo razvojem chatbotova vođenih vještačkom inteligencijom ili izvođenjem analize teksta za mala poduzeća.

AI/ML Product Manager

AI/ML produkt menadžeri služe kao most između poslovanja i tehnologije. Oni igraju ključnu ulogu u uspješnom razvoju i implementaciji AI rješenja. Osim toga, oni su odgovorni za upravljanje cijelim životnim ciklusom AI proizvoda, od početne ideje do konačnog postavljanja, osiguravajući usklađenost s poslovnim ciljevima i zahtjevima tržišta. Potencijal zarade je više od 180.000 dolara godišnje.

Ključni aspekt njihove uloge je prevođenje složenih poslovnih potreba u jasne tehničke zahtjeve koji se mogu primijeniti. Oni takođe vode međufunkcionalne timove inženjera, naučnika podataka i dionika, podstičući saradnju i dovodeći projekte do završetka.

Vještine koje treba razviti:

• Osnove AI—Steknite radno znanje o konceptima i alatima mašinskog učenja.
• Upravljanje projektima – Naučite agilne metodologije i alate kao što su Jira ili Trello.
• Poslovna sposobnost—Razvijanje vještina u analizi tržišta, istraživanju konkurencije i procjeni povrata ulaganja.
• Komunikacija—Unaprijedite svoju sposobnost prenošenja tehničkih ideja netehničkim radnicima.

Kako preći:

Profesionalci koji prelaze sa upravljanja projektima, razvoja proizvoda ili čak marketinga mogu se okrenuti na ovu poziciju tako što će obezbijediti sertifikate kao što je Stanfordov AI Product Manager Certificate ili LinkedIn Learning Agile AI kurs. Takođe možete izgraditi svoje iskustvo upravljanjem malim projektima usmjerenim na vještačku inteligenciju u svojoj trenutnoj ili slobodnoj ulozi.

Dok AI preoblikuje profesionalni krajolik, predstavlja neuporedive prilike za one koji su spremni da prigrle njegov potencijal.