با توجه به افزایش محبوبیت هوش مصنوعی در حوزه های مختلف صنعت، پوزیشن های شغلی موجود در بازار کار هوش مصنوعی هم افزایش پیدا کرده و امروزه انواع مشاغل مرتبط با AI در بازار کار مشاهده می شود. در این مطلب از مجموعه مقالات جامع ویتایک، قصد داریم به بررسی پوزیشن های شغلی موجود در بازار کار هوش مصنوعی بپردازیم تا با هم ببینیم در این حوزه از دنیای آی تی، چه مشاغلی وجود دارد و در این مشاغل چه فعالیت هایی صورت می گیرد. برای آشنایی با این مشاغل در ادامه با ما همراه شوید.

ظهور هوش مصنوعی (AI)

با ظهور هوش مصنوعی، شاهد تغییر و تحولات زیادی بوده ایم. از خودکارسازی فرآیندهای مختلف تا به وجود آمدن شغل های جدید و حذف شغل های گذشته همگی به دلیل رشد سریع این تکنولوژی محبوب است. در یک دهه گذشته، به ندرت شرکتی به صورت تخصصی روی محصولات هوش مصنوعی کار می کرد یا حتی تعداد افراد فنی با پوزیشن های شغلی هوش مصنوعی خیلی کم بود و AI بیشتر جنبه تحقیقاتی داشت و هنوز به صورت جدی وارد صنعت نشده بود. اما امروزه داستان کاملا فرق کرده است و به ندرت می توان شرکتی را مثال زد که از توانایی های Artificial intelligence در محصولات و خدمات خود استفاده نکند یا افراد متخصص این حوزه را بکار نگیرد.

البته به دلیل رشد هوش مصنوعی، زیرشاخه های مختلفی از آن ایجاد شده است که این دسته بندی ها صرفا محدود به محیط های دانشگاهی و آکادمیک نیست بلکه در بازار کار و صنعت نیز افراد متخصص هوش مصنوعی در یکی از این زیر شاخه های AI فعالیت می کنند. در همین راستا ما به بررسی جایگاه ها یا  پوزیشن های شغلی موجود در بازار کار هوش مصنوعی پرداخته ایم تا دیدی روشن از حوزه های کاری این فناوری به شما بدهیم.

پوزیشن های شغلی موجود در بازار کار هوش مصنوعی

در لیست زیر، مجموعه ای از پوزیشن های شغلی موجود در بازار کار هوش مصنوعی را مشاهده می کنید. در ادامه هر یک از این جایگاه ها را برای آشنایی اولیه شما با آن توضیح داده ایم.

1. تحلیلگر داده (Data Analyst)
2. دانشمند داده (Data Scientist)
3. مهندس داده (Data Engineer)
4. مهندس یادگیری ماشین (Machine Learning Engineer or ML Engineer)
5. مهندس استقرار یادگیری ماشین (MLOps Engineer)
6. متخصص هوش تجاری (Business intelligence expert)
7. مدیر محصول هوش مصنوعی (AI Product Manager)
8. مهندس پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing Engineer or NLP Engineer)
9. مهندس بینایی ماشین (Computer Vision Engineer)
10. مهندس هوش مصنوعی (AI Engineer)
11. محقق و پژوهشگر هوش مصنوعی (AI Researcher)
12. مهندس پردازش گفتار (Speech Processing Engineer)

مجموعه ویتایک این پوزیشن های شغلی را در ادامه به صورت مفصل تر معرفی کرده است. همچنین وبیناری که در خصوص معرفی پوزیشن های شغلی موجود در بازار کار هوش مصنوعی توسط این مجموعه برگزار شد که ویدئو این وبینار را به صورت رایگان در ادامه می توانید مشاهده کنید.

1. تحلیل­گر داده (Data Analyst)

موقعیت شغلی تحلیل‌گر داده (Data Analyst) فردی است که به جمع‌آوری، پردازش و تحلیل داده‌ها می‌پردازد تا به سازمان‌ها کمک کند تصمیمات بهتری بگیرند. وظایف اصلی یک تحلیل‌گر داده شامل موارد زیر است:

• جمع‌آوری داده‌ها: استفاده از منابع مختلف برای جمع‌آوری داده‌های مورد نیاز.
• پاک‌سازی داده‌ها: حذف داده‌های ناقص یا نادرست و تبدیل داده‌ها به فرمت مناسب برای تحلیل.
• تحلیل داده‌ها: استفاده از ابزارها و تکنیک‌های آماری برای استخراج الگوها و روندها.
• تجسم داده‌ها: تهیه نمودارها و گزارش‌ها برای نمایش نتایج تحلیل.
• ارائه نتایج: ارائه یافته‌ها به ذینفعان و کمک به تصمیم‌گیری‌های استراتژیک.

تحلیل‌گران داده معمولاً با نرم‌افزارهایی مانند Excel، SQL، Python و R کار می‌کنند و در حوزه‌های مختلفی مانند بازاریابی، مالی، بهداشت و درمان و فناوری اطلاعات فعالیت دارند.

2. دانشمند داده (Data Scientist)

پوزیشن شغلی دانشمند داده (Data Scientist) فردی است که با استفاده از تکنیک‌ها و ابزارهای آماری، ریاضی و برنامه‌نویسی، به تحلیل و تفسیر داده‌ها می‌پردازد. وظایف اصلی دانشمندان داده شامل جمع‌آوری، پردازش و تحلیل داده‌ها به منظور استخراج الگوها و بینش‌های مفید است. آنها معمولاً در حوزه‌های مختلفی از جمله یادگیری ماشین، تحلیل پیش‌بینی و تحلیل داده‌های کلان فعالیت می‌کنند. دانشمندان داده باید توانایی کار با زبان‌های برنامه‌نویسی مانند Python و R، همچنین آشنایی با پایگاه‌های داده و ابزارهای تحلیل داده را داشته باشند. هدف نهایی آنها کمک به تصمیم‌گیری‌های تجاری و بهینه‌سازی فرآیندها است. وظایف اصلی یک دانشمند داده شامل موارد زیر است:

• جمع‌آوری داده‌ها: جمع‌آوری داده‌های مربوطه از منابع مختلف، شامل پایگاه‌های داده، APIها و فایل‌های CSV.
• پیش‌پردازش داده‌ها: تمیز کردن و آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل، شامل حذف داده‌های ناقص، ناهماهنگی‌ها و تبدیل داده‌ها به فرمت مناسب.
• تحلیل داده‌ها: استفاده از تکنیک‌های آماری و الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تحلیل داده‌ها و شناسایی الگوها.
• مدل‌سازی: توسعه و ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی با استفاده از روش‌های یادگیری ماشین و بهینه‌سازی آنها.
• تفسیر نتایج: تفسیر نتایج تحلیل‌ها و مدل‌ها به زبان ساده و قابل فهم برای تصمیم‌گیرندگان.
• تصمیم‌گیری داده‌محور: ارائه پیشنهادات و بینش‌های مبتنی بر داده به تیم‌های مختلف برای بهبود فرآیندها و تصمیم‌گیری‌ها.
• مستندسازی: مستندسازی فرآیندها، نتایج و مدل‌ها به منظور تسهیل درک و استفاده مجدد در آینده.
• همکاری: همکاری با تیم‌های مختلف از جمله مهندسان نرم‌افزار، تحلیلگران تجاری و مدیران پروژه برای پیاده‌سازی راه‌حل‌های داده‌محور.
• به‌روز نگه‌داشتن اطلاعات: پیگیری روندهای جدید در علم داده و تکنیک‌های نوین برای بهبود مهارت‌ها و روش‌های کاری.

این وظایف به دانشمندان داده کمک می‌کند تا بتوانند داده‌ها را به اطلاعات ارزشمند تبدیل کرده و به تصمیم‌گیری‌های بهینه کمک کنند.

3. مهندس داده (Data Engineer)

پوزیشن شغلی مهندس داده (Data Engineer) در هوش مصنوعی فردی است که مسئول طراحی، ساخت و مدیریت زیرساخت‌های داده‌ای است. وظیفه اصلی مهندسان داده، ایجاد و نگهداری سیستم‌هایی است که داده‌ها را جمع‌آوری، ذخیره، پردازش و انتقال می‌دهند. آنها معمولاً بر روی معماری داده، پایگاه‌های داده و جریان‌های داده کار می‌کنند. وظایف اصلی یک مهندس داده شامل موارد زیر است:

• طراحی معماری داده: ایجاد ساختارهای داده‌ای کارآمد و مقیاس‌پذیر برای ذخیره و پردازش داده‌ها.
• جمع‌آوری داده‌ها: توسعه و پیاده‌سازی فرآیندهای جمع‌آوری داده از منابع مختلف، مانند APIها، پایگاه‌های داده و سیستم‌های خارجی.
• پردازش داده‌ها: طراحی و پیاده‌سازی فرآیندهای ETL (Extract, Transform, Load) برای تبدیل و بارگذاری داده‌ها به سیستم‌های ذخیره‌سازی.
• مدیریت پایگاه‌های داده: نگهداری و بهینه‌سازی پایگاه‌های داده برای عملکرد بهتر و مقیاس‌پذیری.
• تضمین کیفیت داده: ایجاد فرآیندهایی برای بررسی و تضمین کیفیت داده‌ها، از جمله پاک‌سازی و اعتبارسنجی داده‌ها.
• همکاری با دانشمندان داده: همکاری نزدیک با دانشمندان داده برای درک نیازهای داده‌ای و فراهم کردن داده‌های لازم برای تحلیل‌ها.
• ایجاد مستندات: مستندسازی فرآیندها و ساختارهای داده‌ای به منظور تسهیل درک و استفاده مجدد در آینده.
• پاسخگویی به نیازهای تجاری: درک نیازهای تجاری و طراحی راه‌حل‌های داده‌ای متناسب با آن.

مهندسان داده به عنوان پل ارتباطی بین داده‌ها و تحلیل‌های تجاری عمل می‌کنند و نقش کلیدی در تضمین دسترسی و کیفیت داده‌ها دارند.

4. مهندس یادگیری ماشین (Machine Learning Engineer or ML Engineer)

مهندس یادگیری ماشین (Machine Learning Engineer) فردی است که به طراحی، توسعه و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین می‌پردازد. این حرفه ترکیبی از مهارت‌های برنامه‌نویسی، علم داده و دانش در زمینه الگوریتم‌های یادگیری ماشین است. مهندسان یادگیری ماشین مسئول ایجاد سیستم‌هایی هستند که می‌توانند از داده‌ها یاد بگیرند و پیش‌بینی‌ها یا تصمیم‌گیری‌های خودکار انجام دهند. وظایف اصلی یک مهندس یادگیری ماشین شامل موارد زیر است:

• تحلیل داده‌ها: بررسی و تحلیل داده‌های موجود برای شناسایی الگوها و ویژگی‌های مهم.
• انتخاب الگوریتم: انتخاب و پیاده‌سازی الگوریتم‌های مناسب یادگیری ماشین بر اساس نوع مسئله و داده‌ها.
• آموزش مدل: آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از داده‌های آموزشی و بهینه‌سازی پارامترهای آن‌ها.
• ارزیابی مدل: ارزیابی عملکرد مدل‌ها با استفاده از معیارهای مختلف و تنظیم آن‌ها برای بهبود دقت.
• پیاده‌سازی مدل: پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های تولیدی و اطمینان از عملکرد صحیح آن‌ها.
• مدیریت داده‌ها: همکاری با مهندسان داده برای جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های لازم برای آموزش مدل‌ها.
• به‌روزرسانی و نگهداری: به‌روزرسانی و نگهداری مدل‌ها بر اساس داده‌های جدید و تغییرات در شرایط.
• مستندسازی: مستندسازی فرآیندها و نتایج به منظور تسهیل درک و استفاده مجدد در آینده.
• همکاری با تیم‌های چندرشته‌ای: همکاری با دانشمندان داده، مهندسان نرم‌افزار و سایر ذینفعان برای تحقق پروژه‌های یادگیری ماشین.

مهندسان یادگیری ماشین نقش حیاتی در توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی و اتوماسیون فرآیندها دارند و به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا از داده‌های خود به بهترین نحو بهره‌برداری کنند.

5. مهندس استقرار یادگیری ماشین (MLOps Engineer)

مهندس استقرار یادگیری ماشین (Machine Learning Operations Engineer یا MLOps Engineer) به فردی اطلاق می‌شود که مسئولیت پیاده‌سازی، استقرار و نگهداری مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های تولیدی را بر عهده دارد. این نقش به‌طور خاص بر روی فرآیندهای مرتبط با تولید، بهینه‌سازی و مقیاس‌پذیری مدل‌های یادگیری ماشین تمرکز دارد. وظایف اصلی یک مهندس استقرار یادگیری ماشین شامل موارد زیر است:

• دانش فنی در یادگیری ماشین: آشنایی عمیق با الگوریتم‌ها و تکنیک‌های یادگیری ماشین، از جمله یادگیری نظارت‌شده، یادگیری بدون نظارت و یادگیری عمیق.
• استقرار مدل: توانایی استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های تولیدی، از جمله استفاده از ابزارهایی مانند Docker، Kubernetes و سرویس‌های ابری.
• مدیریت داده: توانایی جمع‌آوری، پردازش و مدیریت داده‌های مورد نیاز برای آموزش و ارزیابی مدل‌ها.
• نظارت بر عملکرد مدل: طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های نظارت بر عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین و شناسایی مشکلات احتمالی.
• بهینه‌سازی مدل: توانایی بهینه‌سازی مدل‌ها برای افزایش کارایی و دقت آن‌ها در شرایط واقعی.
• توسعه CI/CD: آشنایی با مفاهیم Continuous Integration و Continuous Deployment (CI/CD) برای اتوماسیون فرآیندهای استقرار و به‌روزرسانی مدل‌ها.
• همکاری با تیم‌های مختلف: همکاری نزدیک با داده‌کاوان، توسعه‌دهندگان نرم‌افزار و مدیران محصول برای اطمینان از هماهنگی و تحقق اهداف پروژه.
• مستندسازی: توانایی مستندسازی فرآیندها و نتایج به‌دست‌آمده برای تسهیل یادگیری و بهبود مستمر.

مهندسان استقرار یادگیری ماشین نقش حیاتی در اطمینان از عملکرد موفقیت‌آمیز و پایدار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های واقعی دارند و به‌عنوان پل ارتباطی بین تیم‌های تحقیق و توسعه و عملیات عمل می‌کنند.

6. متخصص هوش تجاری (Business intelligence expert)

متخصص هوش تجاری (Business Intelligence Specialist) به فردی اطلاق می‌شود که مسئول جمع‌آوری، تحلیل و تفسیر داده‌ها به منظور ارائه بینش‌های تجاری و کمک به تصمیم‌گیری‌های استراتژیک در سازمان‌ها است. این افراد معمولاً از ابزارها و تکنیک‌های مختلف برای تبدیل داده‌های خام به اطلاعات مفید استفاده می‌کنند. وظایف اصلی یک متخصص هوش تجاری شامل موارد زیر است:

• تحلیل داده: توانایی تحلیل داده‌های بزرگ و پیچیده برای شناسایی الگوها، روندها و بینش‌های کلیدی.
• آشنایی با ابزارهای BI: تسلط بر ابزارهای هوش تجاری مانند Tableau، Power BI، QlikView و دیگر نرم‌افزارهای تحلیلی.
• مدل‌سازی داده: توانایی طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های داده‌ای که به تحلیل و گزارش‌گیری کمک می‌کند.
• گزارش‌گیری و بصری‌سازی: توانایی ایجاد گزارش‌ها و داشبوردهای بصری که به راحتی قابل درک و استفاده برای ذینفعان مختلف باشد.
• فهم کسب‌وکار: درک عمیق از صنعت و کسب‌وکار به منظور ارائه بینش‌های مرتبط و مفید.
• مهارت‌های ارتباطی: توانایی ارتباط مؤثر با ذینفعان مختلف، از جمله مدیران، تحلیلگران و تیم‌های فنی.
• توسعه استراتژی: کمک به توسعه و اجرای استراتژی‌های تجاری بر اساس تحلیل‌های انجام‌شده.
• مدیریت داده: توانایی مدیریت و نگهداری از پایگاه‌های داده و اطمینان از کیفیت و دقت داده‌ها.

متخصصان هوش تجاری نقش کلیدی در کمک به سازمان‌ها برای اتخاذ تصمیمات آگاهانه و بهبود عملکرد کلی دارند. آن‌ها با تحلیل داده‌ها به شناسایی فرصت‌ها و چالش‌ها کمک می‌کنند و به بهینه‌سازی فرآیندها و افزایش کارایی سازمان‌ها می‌پردازند.

7. مدیر محصول هوش مصنوعی (AI Product Manager)

مدیر محصول هوش مصنوعی (AI Product Manager) به فردی اطلاق می‌شود که مسئولیت هدایت، رهبری و مدیریت توسعه محصولات مبتنی بر هوش مصنوعی را بر عهده دارد. این نقش شامل برنامه‌ریزی، طراحی، پیاده‌سازی و ارزیابی محصولات هوش مصنوعی است و نیاز به ترکیبی از مهارت‌های فنی، تجاری و مدیریتی دارد. وظایف اصلی یک مدیر محصول هوش مصنوعی شامل موارد زیر است:

• درک عمیق از هوش مصنوعی: آشنایی با مفاهیم و تکنیک‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، به‌ویژه در زمینه‌هایی که محصول در آن فعالیت می‌کند.
• تحلیل بازار: توانایی تحلیل بازار و شناسایی نیازهای مشتریان و فرصت‌های تجاری مرتبط با محصولات هوش مصنوعی.
• توسعه استراتژی محصول: طراحی و تدوین استراتژی‌های محصول بر اساس نیازهای بازار و اهداف کسب‌وکار.
• مدیریت چرخه عمر محصول: نظارت بر تمام مراحل چرخه عمر محصول، از ایده‌پردازی و توسعه تا استقرار و نگهداری.
• ارتباط با تیم‌های مختلف: همکاری نزدیک با تیم‌های فنی (توسعه‌دهندگان، داده‌کاوان)، طراحی (UX/UI) و بازاریابی برای اطمینان از هماهنگی و تحقق اهداف محصول.
• تحلیل داده: توانایی تحلیل داده‌های مربوط به عملکرد محصول و استفاده از این اطلاعات برای بهبود مستمر.
• مدیریت ریسک: شناسایی و مدیریت ریسک‌های مرتبط با توسعه و استقرار محصولات هوش مصنوعی.
• فهم نیازهای مشتری: توانایی جمع‌آوری و تحلیل بازخورد مشتریان به منظور بهبود محصول و پاسخ به نیازهای آن‌ها.

مدیران محصول هوش مصنوعی به عنوان پل ارتباطی بین تیم‌های فنی و تجاری عمل می‌کنند و نقش کلیدی در موفقیت محصولات هوش مصنوعی دارند. آن‌ها باید توانایی‌های تحلیلی و ارتباطی قوی داشته باشند تا بتوانند به‌طور مؤثر نیازهای کاربران و اهداف کسب‌وکار را درک و مدیریت کنند.

8. مهندس پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing Engineer or NLP Engineer)

مهندس پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing Engineer یا NLP Engineer) به فردی اطلاق می‌شود که مسئولیت طراحی، توسعه و پیاده‌سازی سیستم‌ها و الگوریتم‌های پردازش زبان طبیعی را بر عهده دارد. این افراد با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، به تجزیه و تحلیل و درک زبان انسانی می‌پردازند. وظایف اصلی یک مهندس پردازش زبان طبیعی شامل موارد زیر است:

• دانش زبان‌شناسی: آشنایی با اصول زبان‌شناسی و ساختار زبان‌ها برای بهبود مدل‌های پردازش زبان.
• مهارت‌های برنامه‌نویسی: تسلط به زبان‌های برنامه‌نویسی مانند Python، Java یا R و آشنایی با کتابخانه‌های مرتبط مانند NLTK، SpaCy و Transformers.
• یادگیری ماشین: توانایی استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق برای آموزش مدل‌های NLP.
• تحلیل داده: مهارت در جمع‌آوری و پردازش داده‌های متنی برای آموزش و ارزیابی مدل‌ها.
• مدل‌سازی و ارزیابی: توانایی طراحی و ارزیابی مدل‌های NLP برای وظایفی مانند تحلیل احساسات، ترجمه ماشینی، شناسایی موجودیت‌های نام‌دار و تولید متن.
• حل مسئله: توانایی شناسایی و حل چالش‌های مربوط به پردازش زبان، مانند پیچیدگی‌های زبانی و تفاوت‌های فرهنگی.
• کار با داده‌های بزرگ: آشنایی با تکنیک‌های مدیریت و پردازش داده‌های بزرگ و استفاده از ابزارهای مربوطه.
• همکاری بین‌رشته‌ای: توانایی کار با تیم‌های مختلف، از جمله داده‌کاوان، توسعه‌دهندگان نرم‌افزار و متخصصان حوزه‌های مختلف.

مهندسان پردازش زبان طبیعی نقش مهمی در توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی دارند که قادر به درک و تعامل با زبان انسان هستند. این سیستم‌ها می‌توانند در زمینه‌های مختلفی مانند چت‌بات‌ها، موتورهای جستجو، ترجمه ماشینی و تحلیل احساسات به کار گرفته شوند.

9. مهندس بینایی ماشین (Computer Vision Engineer)

مهندس بینایی ماشین (Computer Vision Engineer) به فردی اطلاق می‌شود که مسئولیت طراحی، توسعه و پیاده‌سازی الگوریتم‌ها و سیستم‌های بینایی ماشین را بر عهده دارد. این مهندسان از تکنیک‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی برای تحلیل و درک تصاویر و ویدئوها استفاده می‌کنند. وظایف اصلی یک مهندس بینایی ماشین شامل موارد زیر است:

• دانش عمیق در بینایی ماشین: آشنایی با اصول و تکنیک‌های بینایی ماشین، از جمله تشخیص اشیاء، شناسایی الگو، segmenting تصاویر و ردیابی اشیاء.
• مهارت‌های برنامه‌نویسی: تسلط به زبان‌های برنامه‌نویسی مانند Python، C++ و آشنایی با کتابخانه‌های مرتبط مانند OpenCV، TensorFlow و PyTorch.
• یادگیری ماشین و یادگیری عمیق: توانایی استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق برای آموزش مدل‌های بینایی ماشین.
• تحلیل داده: مهارت در جمع‌آوری و پردازش داده‌های تصویری برای آموزش و ارزیابی مدل‌ها.
• مدل‌سازی و ارزیابی: توانایی طراحی و ارزیابی مدل‌های بینایی ماشین برای وظایفی مانند تشخیص چهره، شناسایی اشیاء و پردازش ویدئو.
• حل مسئله: توانایی شناسایی و حل چالش‌های مربوط به پردازش تصاویر، مانند نورپردازی نامناسب و تغییرات در مقیاس و زاویه.
• کار با داده‌های بزرگ: آشنایی با تکنیک‌های مدیریت و پردازش داده‌های تصویری بزرگ و استفاده از ابزارهای مربوطه.
• همکاری بین‌رشته‌ای: توانایی کار با تیم‌های مختلف، از جمله داده‌کاوان، توسعه‌دهندگان نرم‌افزار و متخصصان حوزه‌های مختلف.

مهندسان بینایی ماشین در صنایع مختلفی مانند خودروسازی، پزشکی، امنیت، رباتیک و سرگرمی فعالیت می‌کنند و به توسعه سیستم‌هایی کمک می‌کنند که قادر به درک و تحلیل تصاویر و ویدئوها به‌طور خودکار هستند.

10. مهندس هوش مصنوعی (AI Engineer)

مهندس هوش مصنوعی (Artificial Intelligence Engineer) به فردی اطلاق می‌شود که مسئولیت طراحی، توسعه و پیاده‌سازی سیستم‌ها و الگوریتم‌های هوش مصنوعی را بر عهده دارد. این مهندسان از تکنیک‌های یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و سایر روش‌های هوش مصنوعی برای ایجاد برنامه‌ها و سیستم‌های هوشمند استفاده می‌کنند. وظایف اصلی یک مهندس هوش مصنوعی شامل موارد زیر است:

• دانش عمیق از هوش مصنوعی: آشنایی با اصول و تکنیک‌های مختلف هوش مصنوعی، از جمله یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی و بینایی ماشین.
• مهارت‌های برنامه‌نویسی: تسلط بر زبان‌های برنامه‌نویسی مانند Python، Java و R و آشنایی با کتابخانه‌های مرتبط مانند TensorFlow، Keras و PyTorch.
• تحلیل داده: توانایی جمع‌آوری، پردازش و تحلیل داده‌ها برای آموزش و ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی.
• مدل‌سازی و ارزیابی: توانایی طراحی و ارزیابی مدل‌ها برای وظایف مختلف، از جمله پیش‌بینی، طبقه‌بندی و شناسایی الگو.
• حل مسئله: توانایی شناسایی و حل چالش‌های مرتبط با هوش مصنوعی و بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها.
• آشنایی با ریاضیات و آمار: تسلط بر مفاهیم ریاضی و آماری، به‌ویژه در زمینه‌های جبر خطی، حساب دیفرانسیل و انتگرال، و احتمال.
• کار با داده‌های بزرگ: آشنایی با تکنیک‌های مدیریت و پردازش داده‌های بزرگ و استفاده از ابزارهای مربوطه.
• همکاری بین‌رشته‌ای: توانایی کار با تیم‌های مختلف، از جمله داده‌کاوان، توسعه‌دهندگان نرم‌افزار و متخصصان حوزه‌های مختلف.

مهندسان هوش مصنوعی در صنایع مختلفی مانند فناوری اطلاعات، پزشکی، خودروسازی، مالی و سرگرمی فعالیت می‌کنند و به توسعه سیستم‌هایی کمک می‌کنند که قادر به یادگیری، تحلیل و تصمیم‌گیری به‌طور خودکار هستند.

11. محقق و پژوهشگر هوش مصنوعی (AI Researcher)

پژوهشگر هوش مصنوعی (Artificial Intelligence Researcher) به فردی گفته می‌شود که در زمینه تحقیق و توسعه فناوری‌های هوش مصنوعی فعالیت می‌کند. این افراد معمولاً در دانشگاه‌ها، مؤسسات تحقیقاتی یا شرکت‌های فناوری مشغول به کار هستند و به بررسی و نوآوری در روش‌ها و الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌پردازند. وظایف اصلی یک محقق و پژوهشگر هوش مصنوعی شامل موارد زیر است:

• تحصیلات عالی: معمولاً دارای مدرک دکترا یا کارشناسی ارشد در زمینه‌های مرتبط مانند علوم کامپیوتر، ریاضیات، آمار یا مهندسی هستند.
• دانش عمیق از نظریه‌های هوش مصنوعی: آشنایی با مفاهیم بنیادی و پیشرفته در زمینه‌های یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی، بینایی ماشین و رباتیک.
• مهارت‌های تحقیقاتی: توانایی طراحی و اجرای پروژه‌های تحقیقاتی، شامل جمع‌آوری داده، تحلیل نتایج و نوشتن مقالات علمی.
• نوآوری: توانایی توسعه روش‌ها و الگوریتم‌های جدید برای حل مسائل پیچیده و بهبود عملکرد سیستم‌های هوش مصنوعی.
• برنامه‌نویسی و ابزارهای تحلیلی: تسلط بر زبان‌های برنامه‌نویسی و ابزارهای تحلیل داده، مانند Python، R و استفاده از کتابخانه‌های مرتبط.
• همکاری بین‌رشته‌ای: توانایی کار با تیم‌های مختلف از جمله مهندسان، دانشمندان داده و متخصصان حوزه‌های دیگر.
• انتشار مقالات علمی: نوشتن و انتشار مقالات در کنفرانس‌ها و مجلات علمی معتبر برای به اشتراک‌گذاری یافته‌ها و پیشرفت‌ها.
• آشنایی با داده‌های بزرگ: توانایی کار با مجموعه‌های داده بزرگ و پیچیده و استفاده از تکنیک‌های پردازش داده.

پژوهشگران هوش مصنوعی به پیشرفت‌های علمی و فناوری در این حوزه کمک می‌کنند و نقش مهمی در توسعه سیستم‌های هوشمند و کاربردهای آن‌ها در صنایع مختلف دارند.

12. مهندس پردازش گفتار (Speech Processing Engineer)

مهندس پردازش گفتار (Speech Processing Engineer) به فردی اطلاق می‌شود که در زمینه طراحی، توسعه و پیاده‌سازی سیستم‌ها و الگوریتم‌های مرتبط با پردازش گفتار فعالیت می‌کند. این مهندسان معمولاً در حوزه‌هایی مانند شناسایی گفتار، تولید گفتار، و تحلیل صدا مشغول به کار هستند. وظایف اصلی یک مهندس پردازش گفتار شامل موارد زیر است:

• دانش تخصصی: آشنایی با اصول و تکنیک‌های پردازش گفتار، از جمله شناسایی گفتار، تبدیل متن به گفتار (TTS) و تحلیل ویژگی‌های صوتی.
• مهارت‌های برنامه‌نویسی: تسلط بر زبان‌های برنامه‌نویسی مانند Python، C++ و آشنایی با کتابخانه‌های مرتبط مانند Kaldi، TensorFlow و PyTorch.
• تحلیل سیگنال: توانایی تحلیل و پردازش سیگنال‌های صوتی و استخراج ویژگی‌های مهم از آن‌ها.
• یادگیری ماشین و یادگیری عمیق: استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق برای بهبود عملکرد سیستم‌های پردازش گفتار.
• آشنایی با زبان‌شناسی: درک اصول زبان‌شناسی و نحوه تأثیر آن بر پردازش گفتار و شناسایی الگوها.
• مدل‌سازی و ارزیابی: توانایی طراحی و ارزیابی مدل‌های پردازش گفتار برای وظایف مختلف، از جمله شناسایی گفتار و تولید گفتار.
• کار با داده‌های بزرگ: آشنایی با تکنیک‌های مدیریت و پردازش داده‌های صوتی و گفتاری.
• حل مسئله: توانایی شناسایی و حل چالش‌های مرتبط با پردازش گفتار و بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌ها.

مهندسان پردازش گفتار در صنایع مختلفی مانند فناوری اطلاعات و ارتباطات، مخابرات، پزشکی و سرگرمی فعالیت می‌کنند و به توسعه سیستم‌هایی کمک می‌کنند که قادر به درک و تولید گفتار انسانی هستند.

چند پوزیشن شغلی دیگر در حوزه هوش مصنوعی و داده

علاوه بر پوزیشن های شغلی معرفی شده در حوزه هوش مصنوعی که مستقیما با مفاهیم و بخش های توسعه هوش مصنوعی در ارتباط هستند، تعدادی موقعیت شغلی دیگر نیز وجود دارد که به صورت مستقیم با توسعه هوش مصنوعی در ارتباط نیست، اما به عنوان شغل هایی که از هوش مصنوعی برای انجام امور و یا به عنوان فعالیتی مکمل برای توسعه AI شناخته می شوند. در ادامه این مشاغل را هم معرفی کرده ایم:

• مهندس پرامپت (Prompt Engineer)
• مهندس توسعه و استقرار مدل¬های زبانی (LLMOps)
• مهندس توسعه و استقرار مدل¬های هوش مصنوعی (AIOps)
• متخصص جمع¬آوری داده و ربات نویسی وب (Data Gathering or Web Scraping)
• متخصص ساخت پیکره¬های متنی، دیتاست¬ها و برچسب زنی (Data Labeling)

13. مهندس پرامپت (Prompt Engineer)

پوزیشن شغلی مهندس پرامپت (Prompt Engineer) در حوزه هوش مصنوعی به فردی اطلاق می‌شود که در زمینه طراحی و بهینه‌سازی پرامپت‌ها (متن‌های ورودی) برای مدل‌های هوش مصنوعی، به ویژه مدل‌های زبانی مانند GPT، فعالیت می‌کند. این مهندسان به نحوه تعامل کاربران با این مدل‌ها و بهبود کیفیت پاسخ‌ها و خروجی‌ها توجه دارند. وظایف اصلی یک مهندس پرامپت شامل موارد زیر است:

• درک عمیق از مدل‌های زبانی: آشنایی با نحوه عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی و چگونگی پردازش ورودی‌ها.
• طراحی پرامپت‌های مؤثر: توانایی ایجاد پرامپت‌هایی که منجر به تولید خروجی‌های دقیق و مرتبط از مدل می‌شوند.
• تجزیه و تحلیل نتایج: ارزیابی خروجی‌های تولید شده و شناسایی نقاط قوت و ضعف در پرامپت‌ها.
• تجربه در کار با داده‌ها: توانایی کار با داده‌های متنی و استخراج الگوها برای بهبود کیفیت پرامپت‌ها.
• آزمایش و بهینه‌سازی: انجام آزمایشات مختلف برای بهینه‌سازی پرامپت‌ها و افزایش دقت و کارایی مدل.
• همکاری با تیم‌های مختلف: توانایی کار با تیم‌های توسعه نرم‌افزار، محققان و کاربران نهایی برای درک نیازها و بهبود تعاملات.
• آشنایی با حوزه‌های مختلف: درک عمیق از موضوعات مختلف برای ایجاد پرامپت‌های مناسب در زمینه‌های گوناگون.
• حل مسئله: توانایی شناسایی و حل چالش‌های مرتبط با طراحی پرامپت و بهبود تعاملات کاربر با مدل.

مهندسان پرامپت نقش مهمی در بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی دارند و به بهبود تجربه کاربری کمک می‌کنند.

14. مهندس توسعه و استقرار مدل های زبانی (LLMOps)

مهندس توسعه و استقرار مدل‌های زبانی (LLMOps) فردی است که مسئولیت طراحی، پیاده‌سازی و نگهداری مدل‌های زبانی بزرگ را بر عهده دارد. وظایف اصلی یک مهندس توسعه و استقرار مدل‌های زبانی شامل موارد زیر است:

• توسعه مدل: ایجاد و آموزش مدل‌های زبانی با استفاده از داده‌های بزرگ و الگوریتم‌های یادگیری عمیق.
• استقرار مدل: پیاده‌سازی مدل‌ها در محیط‌های تولیدی به گونه‌ای که بتوانند به درخواست‌های کاربران پاسخ دهند.
• بهینه‌سازی عملکر: بررسی و بهبود کارایی مدل‌ها از نظر سرعت و دقت.
• مدیریت داده‌ها: جمع‌آوری، پردازش و مدیریت داده‌های آموزشی و تست برای بهبود مدل.
• نظارت و نگهداری: پیگیری عملکرد مدل‌ها و انجام به‌روزرسانی‌های لازم برای حفظ کیفیت و دقت.

این نقش معمولاً نیاز به دانش عمیق در زمینه یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی و مهندسی نرم‌افزار دارد.

15. مهندس توسعه و استقرار مدل های هوش مصنوعی (AIOps)

مهندس توسعه و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی (AIOps) فردی است که بر روی ادغام و پیاده‌سازی راه‌حل‌های هوش مصنوعی در عملیات IT و مدیریت سیستم‌ها تمرکز دارد. وظایف اصلی یک مهندس توسعه و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی شامل موارد زیر است:

• توسعه مدل‌های هوش مصنوعی: طراحی و آموزش مدل‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی برای تحلیل داده‌های بزرگ و پیش‌بینی رفتار سیستم‌ها.
• استقرار و ادغام: پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های عملیاتی و ادغام آن‌ها با سیستم‌های موجود.
• نظارت و مدیریت عملکرد: پیگیری و ارزیابی عملکرد مدل‌ها و سیستم‌ها به منظور شناسایی مشکلات و بهبود کارایی.
• تحلیل داده‌ها: جمع‌آوری و تحلیل داده‌های مربوط به عملیات IT برای شناسایی الگوها و بهینه‌سازی فرآیندها.
• پشتیبانی و نگهداری: انجام به‌روزرسانی‌ها و نگهداری مدل‌ها و سیستم‌ها برای اطمینان از عملکرد بهینه.

این نقش نیاز به دانش عمیق در زمینه‌های هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، تحلیل داده‌ها و مهندسی نرم‌افزار دارد. AIOps به سازمان‌ها کمک می‌کند تا با استفاده از هوش مصنوعی، تصمیم‌گیری‌های بهتری در زمینه مدیریت IT و بهینه‌سازی عملیات خود داشته باشند.

16. متخصص جمع آوری داده و ربات نویسی وب (Data Gathering or Web Scraping)

متخصص جمع‌آوری داده و ربات‌نویسی وب (Web Scraping) فردی است که به طور تخصصی در استخراج اطلاعات از وب‌سایت‌ها و منابع آنلاین فعالیت می‌کند. وظایف اصلی یک متخصص جمع‌آوری داده و ربات‌نویسی وب شامل موارد زیر است:

• تحلیل نیازها: شناسایی و تحلیل نیازهای جمع‌آوری داده‌ها برای پروژه‌های مختلف.
• طراحی ربات‌ها: ایجاد و توسعه ربات‌های وب برای استخراج داده‌ها از وب‌سایت‌ها. این شامل نوشتن کد به زبان‌های برنامه‌نویسی مانند Python (با استفاده از کتابخانه‌هایی مانند Beautiful Soup یا Scrapy) است.
• مدیریت داده‌ها: ذخیره‌سازی و سازمان‌دهی داده‌های جمع‌آوری شده در فرمت‌های مناسب (مانند CSV، JSON یا پایگاه‌های داده).
• رعایت قوانین و مقررات: اطمینان از اینکه جمع‌آوری داده‌ها با قوانین و مقررات مربوط به حریم خصوصی و استفاده از داده‌ها سازگار است.
• تحلیل داده‌ها: پردازش و تحلیل داده‌های جمع‌آوری شده برای استخراج بینش‌ها و اطلاعات مفید.
• به‌روزرسانی و نگهداری: به‌روزرسانی ربات‌ها و کدها برای سازگاری با تغییرات وب‌سایت‌ها و بهینه‌سازی عملکرد آن‌ها.

متخصصان جمع‌آوری داده و ربات‌نویسی وب معمولاً نیاز به مهارت‌های برنامه‌نویسی، آشنایی با APIها و توانایی کار با داده‌های بزرگ دارند. این نقش در زمینه‌های مختلفی مانند تحقیق بازار، تحلیل رقبا و جمع‌آوری داده‌های علمی کاربرد دارد.

17. متخصص ساخت پیکره های متنی، دیتاست ها و برچسب زنی (Data Labeling)

متخصص ساخت پیکره‌های متنی، دیتاست‌ها و برچسب‌زنی (Data Labeling) فردی است که در فرآیند آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی فعالیت می‌کند. وظایف اصلی یک متخصص ساخت پیکره‌های متنی، دیتاست‌ها و برچسب‌زنی شامل موارد زیر است:

• جمع‌آوری داده: شناسایی و جمع‌آوری داده‌های متنی از منابع مختلف، مانند وب‌سایت‌ها، پایگاه‌های داده و مستندات.
• ساخت دیتاست: سازمان‌دهی و ساخت دیتاست‌های مناسب برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین. این شامل فیلتر کردن و تمیز کردن داده‌ها برای اطمینان از کیفیت آن‌ها است.
• برچسب‌زنی داده‌ها: افزودن برچسب‌های مناسب به داده‌ها، که می‌تواند شامل دسته‌بندی، شناسایی موجودیت‌ها، یا مشخص کردن احساسات باشد. این مرحله برای آموزش مدل‌ها ضروری است.
• تضمین کیفیت: بررسی و ارزیابی کیفیت داده‌های برچسب‌زنی شده و اطمینان از دقت و سازگاری آن‌ها.
• همکاری با تیم‌های تحقیق و توسعه: همکاری با محققان و مهندسان برای درک نیازهای خاص پروژه و اطمینان از اینکه دیتاست‌ها با اهداف مدل‌سازی همخوانی دارند.
• مستندسازی: ثبت و مستندسازی فرآیندها و روش‌های جمع‌آوری و برچسب‌زنی داده‌ها برای تسهیل در بازبینی و تکرار در آینده.

متخصصان ساخت پیکره‌های متنی و برچسب‌زنی داده‌ها معمولاً نیاز به دانش در زمینه پردازش زبان طبیعی (NLP)، آشنایی با ابزارهای برچسب‌زنی و توانایی کار با داده‌های بزرگ دارند. این نقش در توسعه مدل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بسیار حیاتی است.

برخی از عنوان های شغلی دیگر در هوش مصنوعی

علاوه بر پوزیشن های شغلی ذکر شده در حوزه هوش مصنوعی، افراد فعال در این حوزه از نظر سطح مهارت هم طبقه بندی می شوند که معمولا این سطح مهارت ها در دسته عناوین شغلی AI قرار می گیرند. در ادامه این طبقه بندی را برای شما معرفی کرده ایم:

• جونیور (Junior)
• میدلول (Mid-Level)
• سینیور یا ارشد (Senior)
• فول استک هوش مصنوعی (Full Stack AI)
• مدیر ارشد فنی (CTO)
• فریلنسر هوش مصنوعی (AI Freelancer)

سطح جونیور (Junior) در بازار کار هوش مصنوعی

اصطلاح “جونیور” (Junior) به طور کلی به افرادی اشاره دارد که در یک حرفه یا زمینه خاص، تازه‌کار یا کم‌تجربه هستند. این اصطلاح معمولاً در مشاغل فنی و حرفه‌ای، مانند نرم‌افزار، مهندسی، طراحی و غیره، استفاده می‌شود. ویژگی‌های جونیور:

• تجربه کم: جونیورها معمولاً تجربه کمتری نسبت به همکاران “سینیور” (Senior) یا “مدیر” دارند و ممکن است تازه‌کار باشند.
• یادگیری و رشد: آن‌ها در حال یادگیری مهارت‌های جدید هستند و به دنبال توسعه توانمندی‌های خود می‌باشند.
• پشتیبانی: جونیورها معمولاً تحت نظارت و راهنمایی افراد با تجربه‌تر کار می‌کنند و از آن‌ها برای یادگیری و بهبود عملکرد خود کمک می‌گیرند.
• وظایف ابتدایی: وظایف آن‌ها معمولاً شامل کارهای پایه و ابتدایی‌تر است که نیاز به نظارت بیشتری دارد.
• فرصت‌های شغلی: موقعیت‌های جونیور معمولاً به عنوان نقطه آغاز برای ورود به یک حرفه و پیشرفت به سمت سطوح بالاتر در نظر گرفته می‌شود.

به طور کلی، جونیورها در هر زمینه‌ای می‌توانند به عنوان نیروی جوان و پرانرژی شناخته شوند که در حال یادگیری و توسعه مهارت‌های خود هستند.

سطح میدلول (Mid-Level) در بازار کار هوش مصنوعی

اصطلاح “میدلول” (Mid-level) به افرادی اشاره دارد که در یک حرفه یا زمینه خاص، تجربه و مهارت‌های متوسطی دارند. این افراد معمولاً بین سطوح جونیور (Junior) و سینیور (Senior) قرار می‌گیرند و به عنوان نیرویی با تجربه و توانایی‌های قابل قبول شناخته می‌شوند. ویژگی‌های میدلول:

• تجربه متوسط: میدلول ها معمولاً چند سال تجربه کاری دارند و با وظایف و چالش‌های مرتبط با حوزه خود آشنا هستند.
• استقلال: آن‌ها قادر به انجام وظایف خود به صورت مستقل هستند و نیاز کمتری به نظارت مستقیم دارند.
• توانایی حل مسئله: میدلول ها معمولاً مهارت‌های حل مسئله خوبی دارند و می‌توانند به طور مؤثر به چالش‌های پیش‌رو پاسخ دهند.
• راهنمایی جونیورها: آن‌ها ممکن است به عنوان راهنما یا مشاور برای جونیورهای تازه‌کار عمل کنند و تجربیات خود را به اشتراک بگذارند.
• پیشرفت به سمت سطوح بالاتر: میدلول ها معمولاً در مسیر پیشرفت شغلی خود قرار دارند و ممکن است به سمت موقعیت‌های سینیور یا مدیریتی حرکت کنند.

به طور کلی، میدلول¬ها نقش مهمی در تیم‌ها و سازمان‌ها دارند و به عنوان پل ارتباطی بین جونیورها و سینیورها عمل می‌کنند.

سینیور یا ارشد (Senior) در بازار کار هوش مصنوعی

اصطلاح “سینیور” (Senior) به افرادی اشاره دارد که در یک حرفه یا زمینه خاص، تجربه و مهارت‌های بالایی دارند. این افراد معمولاً در مقایسه با جونیورها (Junior) و میدلول‌ها (Mid-level) دارای دانش عمیق‌تری هستند و مسئولیت‌های بیشتری را بر عهده می‌گیرند. ویژگی‌های سینیور:

• تجربه زیاد: سینیورها معمولاً سال‌ها تجربه کاری دارند و با چالش‌ها و مسائل پیچیده در حوزه خود آشنا هستند.
• رهبری و مدیریت: آن‌ها ممکن است نقش‌های رهبری را در تیم‌ها بر عهده بگیرند و به هدایت و راهنمایی سایر اعضای تیم کمک کنند.
• تصمیم‌گیری: سینیورها معمولاً در فرآیندهای تصمیم‌گیری کلیدی شرکت یا پروژه نقش دارند و می‌توانند تأثیر زیادی بر استراتژی‌ها و نتایج داشته باشند.
• حل مسئله پیچیده: آن‌ها توانایی حل مسائل پیچیده و ارائه راه‌حل‌های خلاقانه را دارند.
• آموزش و mentoring: سینیورها معمولاً وظیفه آموزش و راهنمایی جونیور و میدلول‌ها را بر عهده دارند و تجربیات خود را به اشتراک می‌گذارند.
• تخصص در حوزه خاص: آن‌ها معمولاً تخصص عمیقی در یک یا چند حوزه خاص دارند و به عنوان مرجع در آن زمینه شناخته می‌شوند.

به طور کلی، سینیورها نقش حیاتی در موفقیت تیم‌ها و سازمان‌ها ایفا می‌کنند و به عنوان منابع ارزشمندی برای توسعه و پیشرفت دیگران عمل می‌کنند.

فول استک هوش مصنوعی (Full Stack AI)

“فول‌استک هوش مصنوعی” (Full Stack AI) به افرادی اشاره دارد که در زمینه‌های مختلف مرتبط با هوش مصنوعی (AI) تجربه و مهارت دارند و می‌توانند از مراحل اولیه توسعه مدل‌های هوش مصنوعی تا استقرار و نگهداری آن‌ها را پوشش دهند. این افراد معمولاً با جنبه‌های مختلف AI، از جمله یادگیری ماشین، پردازش داده، و توسعه نرم‌افزار آشنا هستند. ویژگی‌های یک توسعه‌دهنده فول‌استک هوش مصنوعی:

• دانش در یادگیری ماشین: آشنایی با الگوریتم‌های یادگیری ماشین و تکنیک‌های مختلف مانند یادگیری نظارت‌شده، یادگیری بدون نظارت، و یادگیری عمیق.
• پردازش داده: توانایی جمع‌آوری، تمیز کردن، و پیش‌پردازش داده‌ها برای استفاده در مدل‌های هوش مصنوعی.
• زبان‌های برنامه‌نویسی: تسلط بر زبان‌های برنامه‌نویسی مرتبط با AI مانند Python و کتابخانه‌های معروف مانند TensorFlow، Keras، و PyTorch.
• مدل‌سازی و ارزیابی: توانایی طراحی، آموزش و ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی و بهینه‌سازی آن‌ها برای عملکرد بهتر.
• استقرار مدل: آشنایی با روش‌های استقرار مدل‌های AI در محیط‌های تولیدی، از جمله استفاده از Docker و Kubernetes.
• فهم دامنه: درک عمیق از حوزه‌ای که در آن کار می‌کنند (مانند پزشکی، مالی، یا خودروسازی) تا بتوانند راه‌حل‌های مناسبی ارائه دهند.
• مهارت‌های نرم‌افزاری: توانایی توسعه نرم‌افزار و ایجاد APIها برای ادغام مدل‌های هوش مصنوعی با برنامه‌های کاربردی.
• تحلیل و تفسیر داده‌ها: توانایی تحلیل نتایج و تفسیر داده‌ها برای ارائه بینش‌های معنادار.

توسعه‌دهندگان فول‌استک هوش مصنوعی به دلیل توانایی‌های چندجانبه‌شان، در پروژه‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بسیار ارزشمند هستند و می‌توانند در تیم‌های مختلف به عنوان پل بین تخصص‌های مختلف عمل کنند.

مدیر ارشد فنی (CTO)

مدیر ارشد فنی (CTO) یا Chief Technology Officer، یکی از مقامات ارشد یک سازمان است که مسئولیت کلیه جنبه‌های فنی و فناوری اطلاعات را بر عهده دارد. وظایف اصلی یک CTO شامل موارد زیر است:

• استراتژی فناوری: توسعه و اجرای استراتژی‌های فناوری برای حمایت از اهداف کسب‌وکار و رشد سازمان.
• رهبری فنی: هدایت تیم‌های فنی و مهندسی، ایجاد فرهنگ نوآوری و تشویق به همکاری در میان اعضای تیم.
• مدیریت پروژه‌های فناوری: نظارت بر پروژه‌های فناوری و اطمینان از اینکه به موقع و با کیفیت بالا انجام می‌شوند.
• تحقیق و توسعه: شناسایی و ارزیابی فناوری‌های جدید و نوآوری‌ها که می‌توانند به بهبود محصولات و خدمات کمک کنند.
• ارتباط با ذینفعان: برقراری ارتباط با سایر مقامات ارشد، مدیران، و مشتریان برای اطمینان از همسویی فناوری با اهداف کسب‌وکار.
• مدیریت منابع: مدیریت بودجه‌های فناوری و تخصیص منابع به پروژه‌های مختلف.
• امنیت اطلاعات: نظارت بر سیاست‌ها و رویه‌های امنیت اطلاعات و اطمینان از حفاظت از داده‌ها و سیستم‌ها.

CTOها معمولاً تجربه گسترده‌ای در زمینه فناوری اطلاعات و توسعه نرم‌افزار دارند و نقش کلیدی در شکل‌دهی به آینده فناوری سازمان ایفا می‌کنند. این موقعیت به ویژه در شرکت‌های فناوری‌محور و استارتاپ‌ها اهمیت بالایی دارد.

فریلنسر هوش مصنوعی (AI Freelancer)

فریلنسر هوش مصنوعی (AI Freelancer) به فردی اطلاق می‌شود که به صورت مستقل و آزاد، خدمات مرتبط با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را به مشتریان ارائه می‌دهد. این افراد معمولاً در زمینه‌های زیر فعالیت می‌کنند:

• توسعه مدل‌های یادگیری ماشین: طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین برای حل مسائل خاص.
• تحلیل داده: جمع‌آوری، پردازش و تحلیل داده‌های بزرگ برای استخراج الگوها و بینش‌های مفید.
• پیاده‌سازی الگوریتم‌های هوش مصنوعی: توسعه و بهینه‌سازی الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای کاربردهای مختلف.
• مشاوره در زمینه هوش مصنوعی: ارائه مشاوره به شرکت‌ها در مورد چگونگی پیاده‌سازی و استفاده از فناوری‌های هوش مصنوعی.
• توسعه نرم‌افزارهای هوش مصنوعی: ایجاد اپلیکیشن‌ها و سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، مانند چت‌بات‌ها و سیستم‌های توصیه‌گر.
• آموزش و مستندسازی: آموزش تیم‌ها در مورد تکنیک‌های هوش مصنوعی و مستندسازی فرآیندها و مدل‌ها.

فریلنسرهای هوش مصنوعی معمولاً دارای دانش عمیق در زمینه‌های ریاضی، آمار، برنامه‌نویسی و علوم کامپیوتر هستند و می‌توانند به شرکت‌ها کمک کنند تا از فناوری‌های نوین بهره‌برداری کنند و راه‌حل‌های مبتنی بر داده ارائه دهند. این نوع کار به دلیل رشد سریع فناوری‌های هوش مصنوعی، به شدت در حال گسترش است.

سخن پایانی

هدف ما در این مقاله، بررسی پوزیشن های شغلی موجود در بازار کار هوش مصنوعی بود و سعی کردیم به مهم ترین و رایج ترین آن ها بپردازیم و شرح وظایف شان را نیز لیست کنیم. پس دریافتیم که هوش مصنوعی یک حوزه بسیار گسترده است و هر فردی در یکی از این حوزه ها در بازار کار مشغول فعالیت است. البته بعضی از این جایگاه های شغلی با همدیگر همپوشانی دارند و افرادی نیز وجود دارند که بیش از چند دهه در این صنعت هستند و روی بسیاری از این حوزه ها اشراف دارند که نشانه سطح ارشدیت آن هاست. در پایان باید بگوییم که جهت ورود به بازار کار هوش مصنوعی، یکی از این حوزه ها را انتخاب و شروع به آموزش و یادگیری کنید تا در سریع ترین زمان ممکن بتوانید از این حوزه جذاب کسب درآمد کنید.

ما در وبیناری با نام بررسی پوزیشن های شغلی موجود در بازار کار هوش مصنوعی، قصد داریم به صورت مفصل تر به بررسی این مشاغل بپردازیم. اگر دوست دارید در این وبینار شرکت کنید و بیشتر با این مشاغل و چگونگی ورود به هر یک آشنا شوید، می توانید از طریق صفحه وبینارهای ویتایک در این وبینار شرکت کنید.