Il boom dell’intelligenza artificiale ha aperto la strada all’emergere dell’intelligenza artificiale, presentando numerose possibilità per il futuro. Settori che vanno dall’esplorazione spaziale al rilevamento del melanoma, nonché all’interpretazione di dati audio e visivi, hanno sperimentato il suo impatto trasformativo. Sorprendentemente, ha reso realizzabile ciò che sembrava impossibile. Fortunatamente, coloro che cercano posizioni nel campo dell'intelligenza artificiale si trovano in una posizione favorevole, poiché la domanda di ingegneri dell'intelligenza artificiale non è mai stata così alta.
Praticamente ogni azienda ora richiede l’esperienza degli ingegneri dell’intelligenza artificiale per decifrare le tendenze del mercato e del business, elaborare e perfezionare i dati grezzi, costruire strumenti di intelligenza artificiale e sfruttare il boom dell’intelligenza artificiale a proprio favore.
Se sei un ingegnere del software, un software engineers o uno sviluppatore di business intelligence, è fondamentale espandere il tuo set di competenze per includere strumenti di intelligenza artificiale, sistemi di apprendimento automatico e tecniche il più presto possibile.
Inoltre, puoi sviluppare software utilizzando algoritmi di apprendimento automatico che possono essere efficacemente impiegati in vari campi.
AI e lavoro statistiche interessanti
Il campo delle carriere nel campo dell’intelligenza artificiale ha assistito a una crescita costante. LinkedIn ha identificato i professionisti dell'intelligenza artificiale come uno dei principali "lavori in crescita" nel 2021. In questo post del blog, approfondiremo le dieci carriere eccezionali e ben retribuite nel campo dell'intelligenza artificiale che puoi intraprendere nel 2024 e oltre.
Ma prima di pensare ai soldi l’Intelligenza Artificiale (AI) è un percorso professionale gratificante?
Assolutamente sì, per diverse ragioni convincenti. In primo luogo, la domanda di posti di lavoro nel campo dell’intelligenza artificiale ha registrato un aumento sostanziale, registrando un notevole tasso di crescita del 32% negli ultimi anni. Inoltre, esiste una notevole carenza di persone qualificate nel campo dell’intelligenza artificiale (AI), che si traduce in numerosi posti vacanti in attesa di essere coperti da candidati competenti.
Poi i professionisti specializzati in intelligenza artificiale, come ingegneri dell’intelligenza artificiale, ingegneri dell’elaborazione del linguaggio naturale, ricercatori e specialisti in campi relativi ai dati, sono generosamente remunerati, con uno stipendio medio superiore a 100.000 dollari.
Il campo dell’intelligenza artificiale offre una vasta gamma di prospettive di crescita grazie alla sua continua evoluzione. La flessibilità delle carriere nel campo dell’intelligenza artificiale è altrettanto encomiabile, poiché comprende opzioni come il freelance, la consulenza, la ricerca, l’applicazione pratica, l’ingegneria dell’apprendimento automatico, l’ingegneria della visione artificiale e persino l’opportunità di creare i propri prodotti di intelligenza artificiale.
In particolare, le opportunità di lavoro nel campo dell’intelligenza artificiale non solo sono le molte richieste, ma un’eccellente opportunità di entrare in vari settori e industrie. I linguaggi di programmazione e le tecniche di apprendimento automatico acquisite possono essere applicate in un ampio spettro di campi.
Elevata domanda di lavori nel campo dell'intelligenza artificiale: prospettive in crescita
Le attuali prospettive lavorative per l’intelligenza artificiale (AI) sono molto promettenti.
Secondo il Bureau of Labor Statistics degli Stati Uniti, si prevede che il campo dell’informatica e della tecnologia dell’informazione registrerà una crescita dell’occupazione dell’11% dal 2019 al 2029.
Questa crescita si tradurrà nella creazione di circa 531.200 nuovi posti di lavoro, offrendo ai candidati uno stipendio più alto rispetto alla media. Vale la pena notare che questa stima è considerata conservativa. Il World Economic Forum ha identificato gli “specialisti di intelligenza artificiale e machine learning” come il secondo lavoro più richiesto. Anche se in genere per questo campo è preferibile una laurea in informatica, o materie stem.
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Poiché il settore dell’intelligenza artificiale continua ad evolversi, le opportunità di lavoro in questo campo non solo aumenteranno di numero, ma diventeranno anche più complesse e diversificate. Questa espansione offrirà varie opportunità ai professionisti dell’intelligenza artificiale, comprese posizioni junior e senior, ricercatori, statistici, professionisti e scienziati sperimentali. In particolare, anche le prospettive per un’intelligenza artificiale etica sembrano promettenti.
AI e lavoro: possibili attività delle professioni nell'intelligenza artificiale
In una carriera incentrata sull'intelligenza artificiale, vari ruoli offrono l'ingresso in un campo dinamico e stimolante, dove si può avere un impatto tangibile sul mondo.
I Machine learning engineers, noti come ingegneri dell’apprendimento automatico, sono responsabili della progettazione e della costruzione di algoritmi intelligenti in grado di apprendere dai dati. Ciò consente alle macchine di adattarsi e prendere decisioni. Il loro lavoro prevede lo sviluppo e l'implementazione di modelli di machine learning, utilizzando linguaggi di programmazione avanzati come Python e R e strumenti di intelligenza artificiale come TensorFlow e PyTorch.
I data scientist svolgono un ruolo cruciale come guardiani delle informazioni nell’intelligenza artificiale. Raccolgono, analizzano e interpretano set di dati di grandi dimensioni per estrarre informazioni significative che guidano lo sviluppo dell'intelligenza artificiale. Sono essenziali forti competenze tecniche nel data mining, nell'analisi statistica e nella visualizzazione. I data scientist utilizzano anche framework di deep learning come Keras e PyTorch per costruire modelli predittivi.
Gli scienziati ricercatori sull’intelligenza artificiale sono i pionieri in questo campo, esplorando le frontiere dell’intelligenza artificiale e ampliando i confini della conoscenza umana. Si impegnano in ricerche all’avanguardia nel deep learning, nell’ingegneria dell’intelligenza artificiale e nel software avanzato. Il loro obiettivo è sviluppare nuovi algoritmi e tecniche che migliorino le capacità dei sistemi di intelligenza artificiale.
Una carriera nell'intelligenza artificiale richiede solide basi in informatica, matematica e statistica. La maggior parte delle posizioni richiede un master o un'esperienza equivalente in un settore pertinente. Ciò offre competenze tecniche approfondite e esposizione agli ultimi progressi nel campo.
Oltre alle competenze tecniche, anche le competenze trasversali sono altrettanto importanti per il successo nel campo dell’intelligenza artificiale. Comunicazione efficace, collaborazione e capacità di risoluzione dei problemi sono essenziali affinché i professionisti dell'intelligenza artificiale possano colmare il divario tra l'intelligenza umana e la tecnologia complessa.
L'ingegneria dell'intelligenza artificiale è una disciplina multidisciplinare che comprende la progettazione, lo sviluppo e l'implementazione di soluzioni di intelligenza artificiale. Gli ingegneri specializzati in intelligenza artificiale hanno una solida esperienza in informatica, ingegneria robotica e ingegneria elettrica. Ciò li prepara ad affrontare le complesse sfide legate alla costruzione di sistemi intelligenti.
I lavori legati all’intelligenza artificiale coprono una vasta gamma di ruoli, soddisfacendo interessi e competenze diversificati. Dagli ingegneri dell'apprendimento automatico e dai data scientist ai ricercatori e ingegneri dell'intelligenza artificiale, il campo offre numerose opportunità per contribuire in modo significativo al progresso dell'intelligenza artificiale.
Poiché l’intelligenza artificiale continua a pervadere ogni aspetto della nostra vita, la domanda di professionisti qualificati è alle stelle. I lavori legati all’intelligenza artificiale sono tra le posizioni in più rapida crescita e più remunerative nel settore tecnologico.
AI e lavoro: le migliori professioni nell'intelligenza artificiale IA
Nonostante sia un campo nuovo e di nicchia, le carriere nell’intelligenza artificiale non sono omogenee. Nell’ambito dell’intelligenza artificiale esistono vari tipi di lavori che richiedono competenze ed esperienze specifiche . Vediamo i primi dieci uno per uno.
Ingegnere di Machine Learning Gli ingegneri di machine learning si trovano all'incrocio tra l'ingegneria del software e la scienza dei dati. Sfruttano strumenti per i big data e framework di programmazione per creare modelli di scienza dei dati pronti per la produzione, in grado di gestire terabyte di dati in tempo reale.
Le posizioni di ingegnere di machine learning sono ideali per chi ha un background che combina scienza dei dati, ricerca applicata e ingegneria del software. Le opportunità lavorative nell'AI richiedono competenze matematiche solide, esperienza in machine learning, deep learning, reti neurali e applicazioni cloud, oltre a competenze di programmazione in Java, Python e Scala. È utile anche essere familiari con gli strumenti IDE di sviluppo software come Eclipse e IntelliJ. Di solito è necessario avere una laurea in Informatica o in un campo correlato.
La retribuzione media di un ingegnere di machine learning negli Stati Uniti è di $131.000. Aziende come Apple, Facebook, Twitter, ecc., offrono compensi significativamente più alti, con una media che varia da $170.000 a $200.000. Per saperne di più sulle retribuzioni degli ingegneri di ML, clicca qui.
Scienziato dei Dati Le carriere nell'AI: I data scientist raccolgono dati grezzi, li analizzano e ne ricavano informazioni per una vasta gamma di scopi. Utilizzano vari strumenti tecnologici, processi e algoritmi per estrarre conoscenze dai dati e individuare modelli significativi. Questo può essere semplice come individuare anomalie nei dati a serie temporale o complesso come prevedere eventi futuri e fare raccomandazioni. Le principali qualifiche richieste per un data scientist sono:
Una laurea o Un titolo avanzato in statistica, matematica, informatica, ecc.
Comprensione dei dati non strutturati e analisi statistica Esperienza con strumenti cloud come Amazon S3 e la piattaforma Hadoop
Competenze di programmazione con Python, Perl, Scala, SQL, ecc.
Conoscenza pratica di Hive, Hadoop, MapReduce, Pig, Spark, ecc.
La retribuzione media di un data scientist è di $105.000. Con esperienza, la retribuzione media può arrivare a $200.000 per una posizione di direttore della scienza dei dati.
Sviluppatore di Business Intelligence Gli sviluppatori di business intelligence (BI) elaborano dati complessi interni ed esterni per identificare tendenze. Ad esempio, in una società di servizi finanziari, potrebbe essere qualcuno che monitora i dati del mercato azionario per aiutare nelle decisioni di investimento. In un'azienda produttrice, potrebbe essere chi monitora le tendenze delle vendite per informare la strategia di distribuzione.
Tuttavia, a differenza di un analista, gli sviluppatori di business intelligence non creano direttamente i report. Sono tipicamente responsabili della progettazione, modellazione e manutenzione di dati complessi in piattaforme dati basate sul cloud, altamente accessibili per gli utenti aziendali attraverso i pannelli di controllo. Le qualifiche richieste per uno sviluppatore BI sono:
Laurea in ingegneria, informatica o un campo correlato
Esperienza pratica nella progettazione di data warehouse, data mining, SQL, ecc.
Conoscenza delle tecnologie BI come Tableau, Power BI, ecc.
Forti competenze tecniche e analitiche
Gli sviluppatori di business intelligence guadagnano una retribuzione media di $86.500, che può arrivare a una media di $130.000 con esperienza.
Scienziato della Ricerca Il ruolo dello scienziato della ricerca è uno dei più orientati accademicamente tra le carriere nell'AI. Pongono domande nuove e creative da risolvere attraverso l'AI. Sono esperti in molteplici discipline nell'intelligenza artificiale, inclusa matematica, machine learning, deep learning e statistica. Come i data scientist, ci si aspetta che i ricercatori abbiano un dottorato in informatica.
Le organizzazioni in fase di assunzione si aspettano che gli scienziati della ricerca abbiano una vasta conoscenza ed esperienza nella percezione informatica, nei modelli grafici, nell'apprendimento per rinforzo e nel processing del linguaggio naturale. Conoscenze di benchmarking, calcolo parallelo, calcolo distribuito, machine learning e intelligenza artificiale sono un vantaggio.
Gli scienziati della ricerca sono molto richiesti e hanno una retribuzione media di $99.800, sebbene la media possa variare.
Ingegnere/Architetto dei Big Data I professionisti e gli architetti del big data sviluppano ecosistemi che permettono a diverse verticali aziendali e tecnologie di comunicare efficacemente. Rispetto ai data scientist, questo ruolo può risultare più coinvolgente, poiché gli ingegneri e gli architetti sono tipicamente incaricati di pianificare, progettare e sviluppare ambienti di big data su sistemi Hadoop e Spark.
La maggior parte delle aziende preferisce professionisti con un dottorato in matematica, informatica o campi correlati. Tuttavia, essendo un ruolo più pratico rispetto, ad esempio, a un ricercatore o ingegnere AI, l'esperienza pratica viene spesso considerata come un buon sostituto per la mancanza di titoli avanzati. Si richiedono competenze di programmazione in C++, Java, Python o Scala. È anche necessaria esperienza in data mining, visualizzazione dei dati e migrazione dei dati.
Gli ingegneri dei big data sono tra le posizioni meglio pagate nell'intelligenza artificiale, con una retribuzione media di $151.300. Tuttavia, la retribuzione media può variare a seconda del settore.
Ingegnere del Software Gli ingegneri del software per l'AI sviluppano prodotti software per applicazioni AI. Combinano compiti di sviluppo come scrittura di codice, integrazione continua, controllo della qualità, gestione delle API, ecc., per compiti di intelligenza artificiale. Sviluppano e mantengono il software utilizzato da data scientist e architetti. Restano informati e aggiornati sulle nuove tecnologie di intelligenza artificiale.
Si richiede agli ingegneri del software AI di avere competenze in ingegneria del software e intelligenza artificiale. Devono avere competenze di programmazione e competenze statistiche/anali tiche. Le aziende cercano tipicamente una laurea in informatica, ingegneria, fisica, matematica o statistica. Per ottenere un lavoro come ingegnere del software AI, le certificazioni in AI o data science sono utili.
La retribuzione media di un ingegnere del software è di $108.000. Questa può arrivare a una media di $150.000 in base alla specializzazione, esperienza e settore.
Architetto del Software Gli architetti del software progettano e mantengono sistemi, strumenti, piattaforme e standard tecnici. Gli architetti del software per l'AI fanno questo per la tecnologia dell'intelligenza artificiale. Creano e mantengono architetture AI, pianificano e implementano soluzioni, scelgono gli strumenti e garantiscono un flusso dati fluido.
Le aziende guidate dall'AI si aspettano che i loro architetti del software abbiano almeno una laurea in informatica, sistemi informativi o ingegneria del software. Essendo un ruolo pratico, l'esperienza è importante quanto la qualifica educativa. Un'esperienza pratica con piattaforme cloud, processi dati, sviluppo software, analisi statistica, ecc., ti metterà in una buona posizione.
Gli architetti del software guadagnano una retribuzione media di $150.000. La tua retribuzione media può aumentare significativamente con competenze in intelligenza artificiale, machine learning e data science.
Analista dei Dati Per lungo tempo, l'analista dei dati era colui che raccoglieva, puliva, elaborava e analizzava dati per ottenere informazioni. Per lo più, queste erano attività noiose e ripetitive. Con la crescita dell'IA, gran parte del lavoro noioso è stato automatizzato. Di conseguenza, il ruolo dell'analista si è evoluto per unirsi al nuovo gruppo di carriere nell'AI. Oggi, gli analisti dei dati preparano i dati per i modelli di machine learning e creano report significativi basati sui risultati.
Di conseguenza, un analista dei dati AI deve sapere più di semplici fogli di calcolo. Deve essere esperto in:
SQL e altri linguaggi di database per estrarre/elaborare dati
Python per la pulizia e l'analisi
Dashboard analitici e strumenti di visualizzazione come Tableau, PowerBI, ecc.
Business intelligence per comprendere il contesto di mercato e organizzativo
Un analista dei dati guadagna una retribuzione media di $65.000. Tuttavia, aziende ad alta tecnologia come Facebook, Google, ecc., pagano oltre $100.000 di retribuzione media per ruoli di analista dei dati.
Ingegnere Robotico Forse l'ingegnere robotico è uno dei primi ruoli legati all'IA, quando i robot industriali stavano guadagnando popolarità già negli anni '50. Dalle catene di montaggio all'insegnamento dell'inglese, la robotica ha fatto molta strada. Il settore sanitario utilizza interventi chirurgici assistiti da robot. Vengono costruiti robot umanoidi per essere assistenti personali. Il compito di un ingegnere robotico è rendere possibile tutto questo e altro ancora.
Gli ingegneri robotici costruiscono e mantengono robot alimentati dall'IA. Per tali ruoli, le organizzazioni si aspettano tipicamente lauree avanzate in ingegneria, informatica o simili. Oltre alle qualifiche in machine learning e IA, ci si aspetta che gli ingegneri robotici comprendano anche CAD/CAM, sistemi di visione 2D/3D, l'Internet delle cose (IoT), ecc.
La retribuzione media di un ingegnere robotico è di $87.000, ma può arrivare a una media di $130.000 con esperienza e specializzazione.
Ingegnere NLP (Elaborazione del Linguaggio Naturale) Gli ingegneri di Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) sono professionisti dell'IA specializzati nel linguaggio umano, compresa l'informazione verbale e scritta. Gli ingegneri che lavorano su assistenti vocali, riconoscimento vocale, elaborazione di documenti, ecc., utilizzano la tecnologia NLP. Per il ruolo di ingegnere NLP, le organizzazioni si aspettano una laurea specializzata in linguistica computazionale. Potrebbero anche prendere in considerazione candidati con una laurea in informatica, matematica o statistica.
Oltre alle competenze generali di analisi statistica e computazionale, un ingegnere NLP avrebbe bisogno di competenze in tecniche di estrazione semantica, strutture dati, modellazione, n-grammi, bag of words, analisi dei sentimenti, ecc. L'esperienza con Python, ElasticSearch, sviluppo web, ecc., potrebbe essere utile.
La retribuzione media di un ingegnere NLP è di $78.000, ma può superare una media di $100.000 con esperienza.
È Possibile Entrare nell'AI Senza Esperienza?
Come campo pratico, il fattore determinante di un professionista dell'IA è la capacità di eseguire progetti. Questo può derivare solo dall'esperienza. Quindi, è necessario avere esperienza pratica per ottenere un lavoro nell'IA, anche se non esattamente esperienza lavorativa aziendale. Ad esempio, il Data Science Career Track di Springboard include 14 progetti reali per farti sentire a tuo agio nell'applicare l'IA alle sfide aziendali.
Quali Competenze Servono per Ottenere una Posizione Entry-Level in AI?
Non tutte le posizioni nell'AI sono uguali. Come si può vedere dalla lista sopra, ruoli diversi possono richiedere competenze/esperienze diverse. Tuttavia, quasi tutti i ruoli entry-level si aspetteranno:
Laurea magistrale in informatica, matematica o statistica
Conoscenza di Python e SQL
Conoscenza dell'analisi, dell'elaborazione e della visualizzazione dei dati
Comprensione delle tecnologie cloud
Acume aziendale riguardante l'industria, il mercato, la concorrenza, ecc.
È Necessaria una Laurea per Lavorare nell'Intelligenza Artificiale?
La maggior parte delle descrizioni di lavoro online si aspetterà almeno una laurea triennale. Tuttavia, come accennato in precedenza, il divario di talenti sta crescendo. Le organizzazioni non possono più respingere dipendenti senza laurea se hanno competenze dimostrabili ed esperienza nell'intelligenza artificiale.
Come Lavorare nell'Intelligenza Artificiale?
Una carriera nell'IA è diversa dalla maggior parte dei lavori tecnologici disponibili oggi. Come campo in evoluzione, i lavori nell'IA richiedono ai professionisti di rimanere informati sui progressi e di aggiornarsi regolarmente. Non è più sufficiente acquisire solo competenze, i professionisti di AI/ML devono seguire regolarmente le ultime ricerche e comprendere nuovi algoritmi.
Inoltre, l'IA è oggetto di un'enorme scrutinio sociale e regolamentare. I professionisti dell'IA devono guardare oltre agli aspetti tecnici dell'IA e prestare attenzione al suo impatto sociale, culturale, politico ed economico.
È Davvero Necessaria una Laurea in Informatica per Lavorare nell'Intelligenza Artificiale?
La maggior parte delle aziende richiederà una laurea (come sopra), ma se hai un'ottima conoscenza dei linguaggi di programmazione e delle tecniche di machine learning, potresti essere in grado di ottenere un ruolo anche senza. Tuttavia, è molto difficile acquisire queste conoscenze da soli!
Quali Fattori Influenzano la Retribuzione Media di un Professionista dell'IA?
La tua retribuzione media sarà influenzata dalla tua esperienza e dalle tue qualifiche. Anche la tua posizione può influenzare la tua retribuzione media, ad esempio la retribuzione media di un professionista dell'IA a San Francisco sarà molto più alta rispetto a quella di un professionista dell'IA in una zona rurale dell'Ohio.
Conclusione sull'AI e lavoro: le migliori professioni nell'intelligenza artificiale
Ci auguriamo che tu abbia trovato il nostro post sul blog sulle migliori carriere nell'intelligenza artificiale sia informativo che stimolante.
Il campo dell’intelligenza artificiale è in forte espansione e sono disponibili numerose opportunità entusiasmanti e ben remunerate.
Se sei interessato a intraprendere una carriera nell'intelligenza artificiale, ti invitiamo a dare un'occhiata ai nostri corsi sull'intelligenza artificiale su Corsi Sull'IA
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