最も需要の高い6つのAIの仕事 ロボットが我々の仕事を取ってしまうという冗談はよく聞くようになったが、当然そうであろう。 オックスフォード大学の研究者は、現在の米国の雇用全体の 47% が、今後 10 年ほどの間に自動化される危険性が高いと見積もっています。 ガートナーの最近のレポートによると、AIによってなくなる180万件の仕事のうち、2020年までに230万件が創出されるとのことです。 また、Capgemini の最近のレポートによると、AI を使用している企業の 83% が、このテクノロジーによってすでに雇用が増加していると述べています
この成長の多くは、テクノロジー自体からもたらされています。
「今後5年から10年間は、AIに関連するあらゆるもので雇用の増加が続くだろう。これは、よく言われるAI主導の自動化による不可避の雇用喪失を緩和するものの1つだ」とForresterのアナリスト、Brandon Purcell氏は言う。
この分野のキャリアに参入したいですか？ 求人検索サイトIndeedのデータによると、最も需要の高いAI職のトップ6とその平均給与を紹介します。
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1. 機械学習エンジニア – 142,904ドル
求人票の例。 機械学習エンジニア、Pinterestのレコメンド
2. データサイエンティスト – $141,807
求人票の例。 Indeedのデータサイエンティスト
3.リサーチサイエンティスト – $137,713
求人票の例: クラリファイ
4.シニアリサーチサイエンティスト、ディープラーニング。 R&Dエンジニア
求人票の例。 リサーチサイエンティスト R&Dエンジニア – Pearson
5. ビジネスインテリジェンス開発者 – 136,486ドル
求人票の例: EVERFI
6.ビジネスインテリジェンスエンジニア – $136,486
6. コンピュータビジョンエンジニア – $136,152
求人票の例。 Gracenoteのコンピュータビジョンリサーチエンジニア
この分野が成長するにつれ、現在のAIジョブが廃れて採用されなくなることはほとんどない、というのがほとんどの専門家の意見です
「私はいつも地球上で最も安全な仕事はAIリサーチャーだと冗談を言っています」と、ニューサウスウェールズ大学の人工知能教授Toby Walshは言います。 “私たちがAI研究者を自動化したとき、機械は文字通り定義によって他のすべてを行うことができるようになります。”
これらの需要の高い仕事のほとんどは、数学や機械学習のスキルの強さなど、同様のスキルを必要とします。”CS学位やプログラミングスキルなど、かなり標準的になりやすい特定の技術要件があります」と、Indeedの製品担当上級副社長のRaj Mukherjee氏は言います。 「しかし、Indeedのデータからは、Python、Java、C/C++などのプログラミング言語のバックグラウンドや、人工知能、機械学習、自然言語処理の過去の経験が、すべて雇用者が応募者に求めるトップスキルであることがわかります」
AI分野の仕事に就くには
標準的なスキルセットや教育以外に、これらの有利な仕事への強い候補者となる方法は他にもあります。 ここでは、この分野ですでに働いているかどうかにかかわらず、応募を向上させるために専門家が推奨する5つのことを紹介します。 オンラインコースをチェックアウトする。 多くの技術系分野と同様、AIに関するオンライン講座がいくつかあり、分野全体について詳しく学んだり、より専門的な知識を得たりすることができます。 いくつかのオプションは、履歴書を強化することができる認定を提供すると、Purcellは言った。 外部団体に参加する。 その分野の他の人から学ぶことは、スキルアップにつながるので、地元のハッカソンや同様のミートアップをチェックしてみてください。 DataKindのような組織に参加することで、データサイエンティストは新しいデータに取り組み、仲間から学びながら練習し、スキルを伸ばすことができるとパーセルは述べている。
3.標準ビジネス知識を追加する。 需要の高いAI職の多くはもともと技術的なものですが、それらの開発を他のビジネスや消費者にどのように翻訳するかを知っていることは、どの組織にとっても重要だとPurcell氏は言います。「これらの人々は通常非常に技術的なので、これらのモデルの結果を、顧客経験にも良い影響を与えながら、利益に影響を与える運用可能なAIシステムに翻訳するために必要なビジネス感覚を必ずしも持っていません」とPurcell氏は述べます。 「そのため、AI技術に精通するだけでなく、深いビジネスやドメインの専門知識を含む、異なるスキルセットに対する需要も高まっています」
4. 読む–たくさん。 AIに携わる者は常に学ぶべきであり、読書はそのための手段である」というのが、複数の専門家の一致した意見でした。 ルイビル大学サイバーセキュリティ研究所のディレクター、Roman Yampolskiy 氏は、科学出版物を購読することを勧めています。 たくさん読むことです。 自分の分野だけでなく、関連するすべての分野を読むことです。 と、複数のプラットフォームにまたがる科学と自然のトピックを推奨しています。
5. スポンジであれ。 AIは急速に発展している分野なので、Mukherjee氏はAIにおけるできるだけ多くの経験と機会を探求する準備をすることを勧めています。
「AIにおける最新の研究についての最新情報を得ること。 「これは、現在の職場の内部または外部の機会を探すことも含まれます。 1つの分野にとらわれないようにすることです。”
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（バディアンバーキン