Bài 3: 5 công việc hiện nay liên quan đến AI

Đỗ Ngọc Minh

Bạn đang tìm việc làm AI? Đây là 5 công việc AI hàng đầu đang diễn ra (2024) cùng với tất cả các kỹ năng cần thiết để đạt được chúng.

Những tiến bộ công nghệ nhanh chóng và việc thúc đẩy “máy học” đã chuyển các quy trình thủ công sang quy trình tự động. Điều này không chỉ giúp cuộc sống của con người dễ dàng hơn mà còn mang lại kết quả gần như không phát sinh lỗi. Nên việc chỉ liên kết AI với CNTT là vô căn cứ mà nó ứng dụng vào tất cả các lĩnh vực.

Bạn có thể tìm thấy AI được tích hợp vào cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Từ xe tự lái đến robot phục vụ bàn, từ chatbot tiếp thị đến tư vấn ảo, tất cả đều là ví dụ về AI.

Kỹ năng AI và công việc AI

Chúng ta có thể tìm thấy AI ở khắp mọi nơi mà không hề biết. Thật khó để giải thích nó đã trở thành một phần thói quen hàng ngày của chúng ta nhanh đến mức nào. AI sẽ tự động tìm kiếm các tìm kiếm, thực phẩm và sản phẩm phù hợp ngay cả khi bạn không nói một lời. Không khó để nói rằng robot sẽ sớm thay thế con người.

è     Hãy chú ý đến những thao tác công việc hàng ngày trên web, mạng xã hội vv… khi đó chương AI sẽ ngầm hoạt động. Và cho một số kết quả gợi ý, một vài liên kết quảng cáo có liên quan đến việc chúng ta tìm kiếm.

Sự phát triển của AI đã làm tăng nhu cầu về các chuyên gia AI. Với vai trò công việc AI đa dạng và cơ hội nghề nghiệp mới nổi, sẽ không khó để tìm được một công việc phù hợp với sở thích và mục tiêu của bạn. Dưới đây là 5 lựa chọn công việc AI hàng đầu có thể hữu ích, cùng với các kỹ năng sẽ giúp bạn đạt được chúng một cách dễ dàng.

è     Sự bùng nổ của AI kèm theo các công việc liên quan. Với việc một số công việc bị mất đi thì kèm theo đó là những việc mới được sinh ra.

Những kỹ năng cần có cho công việc AI

Để có được công việc AI, bạn cần rèn luyện bản thân và trở thành chuyên gia về nhiều kỹ năng. Những kỹ năng này chỉ có thể thành thạo thông qua sự nhiệt tình, nỗ lực, chăm chỉ và nhiệt tình học hỏi.

 

Mỗi công việc đều yêu cầu bộ kỹ năng riêng, tức là một số công việc có thể yêu cầu phân tích dữ liệu, trong khi những công việc khác có thể yêu cầu chuyên môn về máy học. Nhưng ngay cả với các vai trò công việc đa dạng, các kỹ năng cần thiết cho công việc AI vẫn không đổi, đó là:

 

·     Chuyên môn về ngôn ngữ lập trình (đặc biệt là Python, Scala và Java)

·     Kiến thức thực hành về Đại số tuyến tính và Thống kê

·     Thành thạo kỹ thuật xử lý tín hiệu điện

·     Kiến thức sâu sắc về kiến trúc mạng thần kinh nơ ron.

5 lựa chọn hàng đầu cho công việc AI

1.  Kỹ sư máy học

Họ là ai?

Họ chịu trách nhiệm khám phá và thiết kế các hệ thống AI tự điều khiển có thể hoạt động trơn tru mà không cần sự can thiệp của con người. Nhiệm vụ chính của họ là tự động hóa các mô hình.

Họ làm gì?

Từ việc thiết kế hệ thống ML (machine language), soạn thảo các thuật toán ML và chọn các tập dữ liệu phù hợp, họ sẽ phân tích dữ liệu lớn(Big data), cùng với việc kiểm tra và xác minh các thuật toán ML.

Yêu cầu phải có bằng cấp? 

Những cá nhân có bằng cử nhân hoặc tiến sĩ về khoa học máy tính hoặc toán học, cùng với khả năng thành thạo ngôn ngữ lập trình hiện đại, rất có thể sẽ nhận được công việc này. Ưu tiên có kiến ​​thức về ứng dụng đám mây(Cloud computing), chuyên môn về toán học, khoa học máy tính, học máy, ngôn ngữ lập trình và các chứng chỉ liên quan.

  

2.  Khoa học robot

 

Họ là ai?  

Họ thiết kế và phát triển các robot có thể được sử dụng để thực hiện công việc hàng ngày không có lỗi một cách hiệu quả. Dịch vụ của họ được sử dụng trong khám phá không gian, chăm sóc sức khỏe, nhận dạng con người, v.v.

Họ làm gì? 

Họ thiết kế và phát triển robot để giải quyết các vấn đề có thể được vận hành bằng khẩu lệnh. Họ vận hành các phần mềm khác nhau và hiểu phương pháp đằng sau nó để xây dựng các nguyên mẫu cơ khí. Họ cộng tác với các chuyên gia lĩnh vực khác để kiểm soát phần mềm lập trình và sử dụng nó một cách phù hợp.

Yêu cầu bằng cấp? 

Một nhà khoa học chế tạo robot phải có bằng cử nhân về robot, kỹ thuật cơ khí, kỹ thuật điện hoặc kỹ thuật cơ điện. Ưu tiên những cá nhân có chuyên môn về toán học, chứng chỉ AI và hiểu biết về CADD.

 

3.  Khoa học dữ liệu

Họ là ai? 

Họ đánh giá và phân tích dữ liệu cũng như rút ra những hiểu biết có giá trị để hỗ trợ các tổ chức đưa ra quyết định tốt hơn.

Họ làm gì? 

Họ thu thập, sắp xếp và diễn giải một lượng lớn dữ liệu bằng ML và dự đoán các phân tích thành sự hiểu biết có giá trị hơn nhiều. Họ sử dụng các công cụ và nền tảng dữ liệu như Hadoop, Spark, Hive và các ngôn ngữ lập trình như Java, SQL và Python để xử lý khối lượng công việc rất lớn.

Yêu cầu bằng cấp? 

Họ phải có bằng thạc sĩ hoặc tiến sĩ về khoa học máy tính với kiến ​​thức thực hành về ngôn ngữ lập trình, nền tảng dữ liệu và công cụ đám mây.

Nắm vững các công cụ khoa học dữ liệu này để phát triển sự nghiệp của bạn với tư cách là Nhà khoa học dữ liệu.

 

4.  Khoa học nghiên cứu

Họ là ai?  

Họ phân tích dữ liệu và đánh giá thông tin thu thập được bằng cách sử dụng các bài kiểm tra dựa trên các dữ kiện có được.

Họ làm gì? 

Các nhà khoa học nghiên cứu có chuyên môn về các kỹ năng AI khác nhau từ ML, NLP, xử lý và biểu diễn dữ liệu cũng như các mô hình AI mà họ sử dụng để giải quyết vấn đề và tìm kiếm giải pháp hiện đại.

Yêu cầu bằng cấp?  

Bằng cử nhân hoặc tiến sĩ về khoa học máy tính hoặc các lĩnh vực kỹ thuật liên quan khác. Cùng với khả năng giao tiếp tốt, kiến ​​thức về AI, tính toán song song, thuật toán và mô hình AI rất được khuyến khích cho những ai đang có ý định theo đuổi cơ hội nghề nghiệp này.

 

5.  Phát triển kinh doanh “thông minh”

Họ là ai?  

Họ tổ chức và tạo ra giao diện kinh doanh và chịu trách nhiệm duy trì nó.

Họ làm gì? 

Họ sắp xếp dữ liệu kinh doanh, rút ​​ra những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu đó, theo dõi chặt chẽ các xu hướng thị trường và hỗ trợ các tổ chức đạt được kết quả có lợi nhuận. Họ cũng chịu trách nhiệm duy trì dữ liệu phức tạp trên nền tảng dựa trên đám mây.

Yêu cầu bằng cấp? 

Bằng cử nhân về khoa học máy tính và các lĩnh vực kỹ thuật liên quan khác có thêm chứng chỉ AI. Ưu tiên những cá nhân có kinh nghiệm về khai thác dữ liệu, công nghệ SSRS, SSIS và BI và có chứng chỉ về khoa học dữ liệu.