3 профессии будущего
3 профессии, связанные с нейросетями и искусственным интеллектом, которые будут востребованы в ближайшие 10 лет.
Инженер по машинному обучению (Machine Learning Engineer)
Обязанности:
- Исследование и выбор моделей машинного обучения или нейронных сетей для решения конкретных задач.
- Сбор и предварительная обработка данных для обучения модели.
- Настройка параметров обучения, выбор функций потерь и метрик производительности.
- Поддержка и мониторинг производительности модели, её регулярное обновление и корректировка при необходимости.
Требуемые навыки:
Глубокие знания в области машинного обучения и алгоритмов.
Навыки программирования.
Понимание математических основ машинного обучения.
Программист нейросетей (Neural Network Developer)
Обязанности:
- Разработка специализированных нейросетей и архитектур для различных приложений.
- Выбор оптимальных алгоритмов и функций активации.
- Обучение и настройка нейросетей.
- Оптимизация производительности.
- Интеграция нейросетей в приложения.
Требуемые навыки:
Знание языков программирования, включая Python.
Понимание математических основ машинного обучения и нейронных сетей.
Знание архитектур нейронных сетей и фреймворков для глубокого обучения.
Специалист по этике и безопасности искусственного интеллекта (AI Ethics and Safety Specialist)
Обязанности:
- Разработка и обеспечение соблюдения этических стандартов в разработке и использовании искусственного интеллекта.
- Анализ рисков и обеспечение безопасности систем ИИ.
- Соблюдение нормативных требований и консультации по вопросам этики и безопасности ИИ.
- Обучение и консультирование персонала по этическим практикам.
Требуемые навыки:
Знание искусственного интеллекта и машинного обучения.
Понимание этики и философии.
Знание нормативных актов.
Хорошие коммуникационные, социологические и психологические знания.
Эти профессии предоставляют широкие возможности для развития в области нейросетей и искусственного интеллекта и точно будут востребованы в будущем.
Выбор за тобой!
Продолжаю изучать различные UI/UX/CX кейсы в мобильных приложениях, веб-сайтах и в реальном мире. Дизайнерам и менеджерам по продукту, чтобы вдохновиться и добавить в заметки. Под катом: Яндекс.Лавка, Airbnb, Daylio, Waterllama.
Все знают, что долгосрочно рубль теряет в цене. За последние 20 лет, в среднем, доллар рос на 6% в год. Но многие заметят, что девальвация происходит всплесками. 1998, 1999, 2014. А в среднем 6% 😉
Они должны отвечать потребностям отрасли.