Tecnologia non mostra segni di rallentamento in tempi brevi. Mentre entriamo il cloud computing, i big data, l’elaborazione del linguaggio naturale e l’intelligenza artificiale, il settore dell’occupazione si sta preparando per un grande aumento del numero di opportunità.
Organizzazioni come Google, Microsoft, Facebook e Apple stanno assumendo in modo aggressivo persone con esperienza in questi settori, il che li rende altamente redditizi.
L'intelligenza artificiale è particolarmente sull'orlo di una svolta. Tecnologie come l’apprendimento automatico, le reti neurali, gli algoritmi genetici e il deep learning stanno ricevendo molta attenzione.
Se sei esperto di tecnologia e sei interessato a una carriera nel campo dell'intelligenza artificiale, il tuo tempismo non potrebbe essere più perfetto. Molti aziende tecnologiche startup sono alla ricerca di professionisti qualificati dell'intelligenza artificiale da inserire nel loro team in crescita.
1] Accademia
Anche se l’intelligenza artificiale viene pubblicizzata come utile in molte applicazioni e algoritmi di ricerca, è ancora nella sua fase nascente. Ad esempio, le auto a guida autonoma hanno fatto parecchio rumore negli ultimi anni, ma non sono prive di problemi. Molte di queste applicazioni dell’intelligenza artificiale rivelano evidenti difetti di progettazione o implementazione quando applicate nel mondo reale.
Sono in corso molte ricerche per eliminare questi problemi e rendere l’intelligenza artificiale utilizzabile nei settori domestico e commerciale. Se hai la capacità di trovare soluzioni ai problemi con ipotesi nuove e innovative, una carriera nella ricerca ti garantirà una posizione rispettabile e altamente retribuita.
Tuttavia, per potersi iscrivere è necessario possedere qualifiche pertinenti in ambito STEM e informatica insieme a un dottorato o un master come minimo.
I vantaggi di aderire a un sindacato di polizia2] Apprendimento automatico
apprendimento automatico è un derivato dell'intelligenza artificiale che si concentra sulla costruzione di modelli analitici con l'automazione. Con l’avvento dei Big Data, identificare ed elaborare i modelli, nonché prendere decisioni basate sui risultati, sta diventando difficile per il lavoro umano. Naturalmente, utilizzare l’intelligenza artificiale e l’automazione a tale scopo aveva senso.
Ciò ha portato al evoluzione del Machine Learning come un nuovo settore in via di sviluppo a pieno titolo. Come nel caso dell’intelligenza artificiale, anche il machine learning è appena agli inizi della sua avventura nel mondo commerciale, il che significa che ci sono moltissime opportunità di carriera.
Sulla scia di questa situazione, puoi mettere a frutto la tua esperienza e formazione in informatica e sviluppo di software per sviluppare alcuni dei sistemi più complessi al mondo.
3] Robotica
L’intelligenza artificiale non si limita solo all’industria del software. La robotica fa un uso massiccio di algoritmi di intelligenza artificiale; infatti, il concetto di robotica si basa sull’intelligenza artificiale. È ampiamente utilizzato nelle linee di produzione automatizzate, nell'aeronautica e persino nelle protesi avanzate.
La robotica coinvolge un bel po’ di intelligenza artificiale, ingegneria meccanica, elettrica ed elettronica. Quindi, se il tuo background e le tue qualifiche riguardano la meccanica, l'industria elettronica o meccatronica, allora hai grandi possibilità di acquisire qualifiche più elevate in robotica. Qualsiasi ricerca o esperienza in questo campo porterà a una carriera molto ben retribuita.
4] Ingegneria del software
I sistemi di intelligenza artificiale dipendono in gran parte o Software e potenza di calcolo. Di conseguenza, gli algoritmi di intelligenza artificiale vengono costantemente aggiornati. I sistemi più vecchi stanno diventando obsoleti o modificati per adattarsi ai nuovi requisiti.
4 lavori fisicamente impegnativi e come qualificarsi per loro: per le persone veramente fortiQuesto lavoro necessita di un architetto software esperto per progettare e aggiornare la base, che viene poi seguito da programmatori che adattano o scrivono nuovo codice per far funzionare il tutto in quel particolare contesto.
A causa della sua natura embrionale, è relativamente facile trovare un lavoro adatto come architetto o sviluppatore di software. I requisiti entry-level includono qualifiche in materie STEM e un Master in sviluppo software con specializzazione corso di intelligenza artificiale.
5] Scienza dei dati
Analisi e previsione sono i due pilastri più importanti su cui poggiano i Big Data. Molte piattaforme piacciono Hadoop, Spar e Hive utilizzano algoritmi predittivi. Dare un senso a una quantità estremamente elevata di dati onnipresenti è fondamentale nel mondo della pubblicità e dell’e-commerce.
Quindi, se i tuoi test di intelligenza e attitudine rivelano che sei incline a riconoscere modelli da dati strutturati o non strutturati, avrai una piacevole sorpresa. I data scientist sono venerati in questo periodo, guadagnando fino a stipendi a sei cifre anche in 1 o 2 anni di esperienza in un campo correlato.
