Wiemy już, że sztuczna inteligencja odbierze miliony miejsc pracy. Spora ilość zawodów po prostu zniknie, inne będą ściśle współpracować z SI. Trzeba jednak pamiętać, że sztuczna inteligencja otwiera również nowe możliwości i tworzy także miliony nowych miejsc pracy. Sprawdź, jakie zawody powstaną dzięki sztucznej inteligencji i w myśl zasady “rozwijaj się albo giń”, obierz właściwy kierunek.
Inżynier ds. etyki sztucznej inteligencji
Inżynier ds. etyki sztucznej inteligencji to specjalista, którego zadaniem jest opracowanie i wdrażanie wytycznych etycznych dotyczących projektowania, wdrażania i wykorzystania sztucznej inteligencji. Ich praca polega na analizowaniu potencjalnych zagrożeń i skutków społecznych związanych z SI oraz opracowywaniu mechanizmów zapewniających bezpieczne, uczciwe i odpowiedzialne wykorzystanie tej technologii. Inżynierowie ds. etyki SI współpracują z zespołami inżynierów SI i naukowcami w celu opracowania standardów postępowania i tworzenia odpowiednich mechanizmów kontroli.
Architekt rozwiązań sztucznej inteligencji
Architekt rozwiązań SI zajmuje się projektowaniem i budową kompleksowych systemów opartych na SI. Ich zadaniem jest analiza wymagań biznesowych, identyfikacja odpowiednich technologii i narzędzi, projektowanie struktury i architektury systemu oraz koordynacja pracy zespołu programistów. Architekci rozwiązań SI muszą mieć szeroką wiedzę zarówno z zakresu sztucznej inteligencji, jak i technologii informatycznych, aby zapewnić optymalne i efektywne rozwiązania.
Specjalista ds. interpretowalności SI
Specjalista ds. interpretowalności SI zajmuje się badaniem i opracowywaniem metod interpretacji i wyjaśniania decyzji podejmowanych przez systemy sztucznej inteligencji. Ich celem jest zrozumienie, jak modele SI podejmują decyzje oraz jak te decyzje można wytłumaczyć użytkownikom. Specjaliści ds. interpretowalności SI łączą wiedzę z zakresu uczenia maszynowego, statystyki i eksploracji danych w celu tworzenia narzędzi i technik interpretacji.
Analityk danych sztucznej inteligencji
Analityk danych SI zajmuje się analizą i interpretacją dużych zbiorów danych w celu identyfikacji wzorców i zależności. Wykorzystując techniki uczenia maszynowego i głęboką analizę danych, analitycy tworzą modele prognozujące, optymalizujące i wspierające podejmowanie decyzji. Ich praca polega na zbieraniu, czyszczeniu i przetwarzaniu danych, tworzeniu modeli predykcyjnych oraz raportowaniu i wizualizacji wyników.
Inżynier ds. automatyzacji procesów
Inżynier ds. automatyzacji procesów SI zajmuje się projektowaniem, implementacją i optymalizacją systemów automatyzacji procesów opartych na SI. Ich zadaniem jest identyfikacja obszarów, w których automatyzacja może przynieść największe korzyści, opracowanie algorytmów i modeli SI, a także integracja z istniejącymi systemami informatycznymi. Inżynierowie ds. automatyzacji procesów SI mają za zadanie zwiększenie efektywności i oszczędność czasu poprzez zastąpienie powtarzalnych i rutynowych zadań przez systemy SI.
Projektant interakcji człowiek-sztuczna inteligencja
Projektanci interakcji człowiek-SI zajmują się tworzeniem intuicyjnych i przyjaznych dla użytkownika interfejsów między ludźmi a systemami SI. Ich zadaniem jest projektowanie interakcji, takich jak głosowe interfejsy użytkownika, interfejsy wizualne, chatboty czy asystenci wirtualni. Projektanci interakcji muszą uwzględnić różne aspekty, takie jak użyteczność, dostępność, personalizację i etykę w celu stworzenia interakcji, które są efektywne, przyjemne i pozbawione błędów.
Specjalista ds. cyberbezpieczeństwa SI
Specjalista ds. cyberbezpieczeństwa SI zajmuje się identyfikacją, analizą i zapobieganiem zagrożeniom związanym z bezpieczeństwem systemów opartych na SI. Ich zadaniem jest opracowywanie strategii zabezpieczeń, tworzenie algorytmów detekcji i reakcji na ataki oraz ciągłe monitorowanie i audyt systemów SI. Specjaliści ds. cyberbezpieczeństwa SI muszą być świadomi różnych technik ataków i działać proaktywnie, aby minimalizować ryzyko naruszeń i utraty danych.
Inżynier ds. automatycznego uczenia maszynowego
Inżynier ds. automatycznego uczenia maszynowego zajmuje się tworzeniem narzędzi i systemów, które automatyzują procesy uczenia maszynowego. Ich zadaniem jest opracowanie algorytmów i technik automatycznego doboru modeli, hiperparametrów i funkcji celu w celu optymalizacji procesu uczenia. Inżynierowie ds. automatycznego uczenia maszynowego mogą również badać i rozwijać metody automatycznego przetwarzania danych, takie jak usuwanie szumów czy selekcja cech.
Specjalista ds. rozpoznawania obrazów
Specjalista ds. rozpoznawania obrazów zajmuje się tworzeniem systemów, które są w stanie analizować i rozpoznawać obrazy. Ich zadaniem jest opracowywanie algorytmów i modeli SI, które mogą identyfikować obiekty, klasyfikować obrazy, rozpoznawać twarze, czy odczytywać tekst z obrazów. Specjaliści ds. rozpoznawania obrazów znajdują zastosowanie w wielu dziedzinach, takich jak medycyna, przemysł, bezpieczeństwo czy przetwarzanie danych wizyjnych.
Inżynier ds. języka naturalnego
Inżynier ds. języka naturalnego zajmuje się opracowywaniem i implementacją systemów SI zdolnych do przetwarzania, rozumienia i generowania języka naturalnego. Ich zadaniem jest tworzenie algorytmów i modeli SI, które potrafią analizować i interpretować tekst, tłumaczyć między językami, generować odpowiedzi czy klasyfikować treści tekstowe. Inżynierowie ds. języka naturalnego znajdują zastosowanie w dziedzinach takich jak przetwarzanie tekstu, analiza sentymentu, chatboty czy asystenci wirtualni.
Specjalista ds. analizy predykcyjnej
Specjalista ds. analizy predykcyjnej wykorzystuje techniki i modele SI do przewidywania zachowań, trendów i wyników na podstawie dostępnych danych. Ich zadaniem jest zbieranie danych, tworzenie modeli predykcyjnych, testowanie i ocena skuteczności modeli oraz wdrażanie wyników analizy predykcyjnej w praktyce. Specjaliści ds. analizy predykcyjnej znajdują zastosowanie w marketingu, finansach, logistyce, medycynie i wielu innych dziedzinach, w których istnieje potrzeba przewidywania i podejmowania decyzji opartych na danych.
Inżynier ds. systemów rekomendacyjnych
Inżynier ds. systemów rekomendacyjnych zajmuje się tworzeniem systemów, które dostarczają spersonalizowane rekomendacje użytkownikom. Ich zadaniem jest analiza preferencji i zachowań użytkowników, opracowanie algorytmów rekomendacyjnych, a także testowanie i optymalizacja systemów. Inżynierowie ds. systemów rekomendacyjnych znajdują zastosowanie w platformach e-commerce, serwisach streamingowych, aplikacjach mobilnych i innych platformach, które dostarczają spersonalizowane rekomendacje.
Specjalista ds. analizy danych medycznych
Specjalista ds. analizy danych medycznych wykorzystuje SI do analizy i interpretacji danych medycznych w celu poprawy diagnozowania, leczenia i opieki nad pacjentami. Ich zadaniem jest zbieranie, czyszczenie i przetwarzanie danych medycznych, tworzenie modeli predykcyjnych i diagnostycznych oraz wspieranie badań naukowych w dziedzinie medycyny. Specjaliści ds. analizy danych medycznych współpracują z zespołami medycznymi, naukowcami i specjalistami ds. SI, aby wykorzystać potencjał analizy danych w poprawie opieki zdrowotnej.
Inżynier ds. autonomicznych systemów transportowych
Inżynier ds. autonomicznych systemów transportowych zajmuje się projektowaniem, wdrażaniem i zarządzaniem systemami SI stosowanymi w transporcie. Ich zadaniem jest tworzenie algorytmów i modeli SI umożliwiających samodzielne działanie pojazdów, optymalizację tras, zarządzanie ruchem czy diagnozowanie usterek. Inżynierowie ds. autonomicznych systemów transportowych łączą wiedzę z zakresu SI, inżynierii mechanicznej, elektroniki i logistyki w celu tworzenia bezpiecznych, efektywnych i zrównoważonych systemów transportowych.
Specjalista ds. automatycznego przetwarzania języka naturalnego
Specjalista ds. automatycznego przetwarzania języka naturalnego zajmuje się opracowywaniem technik i narzędzi, które umożliwiają komputerom rozumienie, generowanie i przetwarzanie języka naturalnego. Ich zadaniem jest tworzenie algorytmów i modeli SI, które potrafią analizować tekst, rozpoznawać znaczenie i związki między słowami, tłumaczyć między językami czy generować teksty o naturalnym brzmieniu. Specjaliści ds. automatycznego przetwarzania języka naturalnego znajdują zastosowanie w dziedzinach takich jak przetwarzanie tekstu, tłumaczenie maszynowe, chatboty czy analiza nastroju.
Inżynier ds. systemów przetwarzania sygnałów
Inżynier ds. systemów przetwarzania sygnałów zajmuje się tworzeniem systemów, które przetwarzają i analizują różne rodzaje sygnałów, takich jak dźwięk, obraz, sygnały biomedyczne czy sygnały sensoryczne. Ich zadaniem jest opracowanie algorytmów i technik SI, które umożliwiają analizę i interpretację sygnałów, ekstrakcję informacji, rozpoznawanie wzorców czy kompresję danych. Inżynierowie ds. systemów przetwarzania sygnałów znajdują zastosowanie w dziedzinach takich jak komunikacja, medycyna, przemysł audio-wideo czy technologie sensoryczne.
Specjalista ds. analizy ryzyka i oszustw
Specjalista ds. analizy ryzyka i oszustw wykorzystuje SI do analizy danych w celu identyfikacji ryzyka i wykrywania oszustw. Ich zadaniem jest analiza wzorców, trendów i anomalii w danych, tworzenie modeli predykcyjnych i klasyfikacyjnych, a także implementacja systemów monitorowania i wykrywania oszustw. Specjaliści ds. analizy ryzyka i oszustw znajdują zastosowanie w dziedzinach takich jak finanse, ubezpieczenia, handel elektroniczny czy cyberbezpieczeństwo, gdzie istnieje potrzeba minimalizacji ryzyka i ochrony przed oszustwami.
Inżynier ds. systemów autonomicznych
Inżynier ds. systemów autonomicznych zajmuje się projektowaniem i implementacją systemów SI, które są zdolne do samodzielnego uczenia się, adaptacji i podejmowania decyzji. Ich zadaniem jest tworzenie algorytmów i architektur, które umożliwiają systemom autonomicznym samodzielne działanie, optymalizację i rozwiązywanie problemów. Inżynierowie ds. systemów autonomicznych znajdują zastosowanie w dziedzinach takich jak robotyka, IoT, zarządzanie zasobami czy automatyka przemysłowa.
Specjalista ds. analizy danych społecznych
Specjalista ds. analizy danych społecznych wykorzystuje SI do analizy i interpretacji danych z mediów społecznościowych, forów internetowych, blogów i innych platform społecznościowych. Ich zadaniem jest zbieranie, analiza i wizualizacja danych społecznych w celu identyfikacji trendów, opinii, zachowań społecznościowych czy odkrywania nowych informacji. Specjaliści ds. analizy danych społecznych znajdują zastosowanie w marketingu, badaniach rynku, analizie opinii publicznej czy rozwoju produktów i usług.
Inżynier ds. systemów generujących treści
Inżynier ds. systemów generujących treści zajmuje się tworzeniem systemów SI zdolnych do generowania różnych form treści, takich jak teksty, obrazy, dźwięki czy wideo. Ich zadaniem jest opracowanie algorytmów i modeli generujących treści o wysokiej jakości, zrozumieniu kontekstu i preferencji użytkownika. Inżynierowie ds. systemów generujących treści znajdują zastosowanie w dziedzinach takich jak tworzenie treści, marketing, edukacja czy rozrywka, gdzie istnieje potrzeba tworzenia treści w sposób automatyczny i efektywny.
