Die Top 5 KI Karrierepfade des nächsten Jahres

Künstliche Intelligenz (KI) hat die heutige Gesellschaft auf eine Art und Weise definiert, die wir uns nie hätten vorstellen können. Künstliche Intelligenz macht es für uns möglich, unsere Handys mit der Gesichtserkennung zu entsperren, unsere Fragen an den virtuellen Assistenten zu stellen und Antworten per Stimme zu erhalten, und unsere unerwünschten E-Mails in einen Spam-Ordner zu verschieben, ohne sie jemals gesehen zu haben.

Die steigende Nachfrage nach künstlicher Intelligenz hat zu vielfältigeren KI Karrierepfaden geführt

Die Wirkung der KI und des maschinellen Lernens hört aber nicht bei der Fähigkeit auf, das Leben der Menschen einfacher zu machen. Diese Programme wurden geschaffen, um so ziemlich jede Branche durch die Rationalisierung von Geschäftsabläufen, die Verbesserung des Kundenerlebnisses und die Erledigung von Aufgaben, die nie denkbar gewesen wären, entscheidend zu beeinflussen.

In der Tat hat die Nachfrage nach KI-Eignungen in den letzten Jahren dramatisch zugenommen und die Anzahl der Stellenausschreibungen ist um 130% gestiegen. Allerdings scheint das Interesse der Arbeitssuchenden an KI-Karrieren abgeflacht zu sein. Dies lässt vermuten, dass die Unternehmen noch lange um die Besetzung dieser Stellen kämpfen werden. Das sind im Moment die am meist gesuchten Skills für den KI Bereich:

Daten-Wissenschaftler für Analytik

Ein Datenwissenschaftler ist dafür verantwortlich, Daten zu sammeln und zu analysieren. Datenwissenschaftler verfügen über Fachkenntnisse in modernster Mathematik und Statistik, fortgeschrittener Analytik, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz. In einer Organisation extrahieren Datenwissenschaftler hilfreiche Daten aus einem Meer von Informationen. Bei der Analyse der Informationen ziehen sie Schlüsse, sammeln Erkenntnisse und nutzen diese zur Unterstützung des Unternehmens.

In den letzten Jahren ist der Bedarf an Datenwissenschaftlern über 30% gestiegen. Dieser unerwartete Anstieg des Bedarfs an Datenwissenschaftlern hat zu der Talentknappheit geführt, die wir in zahlreichen Firmen und Unternehmen beobachten können. Der Beruf des Datenwissenschaftlers ist jedoch auf dem gesamten Arbeitsmarkt nur annähernd charakterisiert und die Aufgabenbereiche können sich weitgehend ändern. Diejenigen, die sich entwickeln möchten, benötigen als Grundqualifikation Erfahrung und Hintergründe in Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Mathematik und Algorithmen.

Ingenieur für maschinelles Lernen in KI Projekten

Sie sind im Allgemeinen für den Aufbau und die Verwaltung von Plattformen für maschinelle Lernprojekte verantwortlich. Der Job eines Ingenieurs für maschinelles Lernen steht im Zentrum der KI-Projekte und ist für die Personen geeignet, die aus einer Grundlage in angewandter Forschung und Datenwissenschaft stammen. Ungeachtet dessen ist es zusätzlich wichtig, ein KI-Software-Ingenieur zu sein und ein intensives Verständnis verschiedener Programmiersprachen zu zeigen.

Ingenieure für maschinelles Lernen sollten ebenfalls in der Lage sein, prädiktive Modelle anzuwenden und natürliche Sprachverarbeitung zu nutzen, wenn sie mit riesigen Datensätzen arbeiten. Um eingestellt zu werden, ist es hilfreich, wenn die Kandidaten über ein fundiertes Wissen von agilen Entwicklungspraktiken verfügen und mit führenden Softwareentwicklungs-Tools vertraut sind.

Wenn du führende Arbeitsplätze untersuchst, wirst du sehen, dass viele Unternehmen zu Menschen neigen, die einen Master- oder Doktortitel in Informatik oder Mathematik haben. Bevorzugt werden häufig Technologieexperten mit soliden mathematischen Fähigkeiten. Die meisten Stellenausschreibungen erwarten von Bewerbern zusätzlich, dass sie Spezialisten für künstliche Intelligenz, Deep Learning und neuronalen Netzen sind, mit soliden Programmierkenntnissen, analytischen Fähigkeiten und Erfahrung mit Cloud-Anwendungen.

Architekt für künstliche Intelligenz

Der Job eines KI-Architekten ist anders als der eines Ingenieurs für maschinelles Lernen und eines Datenwissenschaftlers, und die Unternehmen hoffen, KI-Architekten trotz dieser unterschiedlichen Jobs zu gewinnen. Architekten für künstliche Intelligenz sind für die allgemeinen Bedürfnisse von Projekten mit künstlicher Intelligenz verantwortlich. Dieser Job ist verantwortlich für die Erstellung und Aufrechterhaltung der Architektur unter Verwendung führender KI-Technologie-Frameworks. In diesem Job sind Teile der Datenwissenschaft, Lösungsspezialist und Technologieexperte in einer Position vereint.

Architekten für künstliche Intelligenz müssen einen Blick auf die vielen Dimensionen eines KI-Projekts werfen, um die übergeordneten Aufgaben zu verstehen, die verschiedenen Möglichkeiten der KI-Anwendung für diese Ziele zu erkennen und Teams zu organisieren, um diese Ziele zu erreichen. Zusätzlich müssen sie wahrnehmen, wie die KI in einem Unternehmen eingesetzt wird, was ein tiefes Verständnis der verschiedenen KI-Muster, der Fähigkeiten der KI-Plattformen und des Zustands der Daten im Unternehmen erfordert. Aufgrund dieser Voraussetzungen ist ein KI-Architekt keine Einstiegsposition, sondern eine Position, die ein langjähriges Engagement auf dem Gebiet erfordert.

Entwickler für Business Intelligence Systeme

Berufe im Bereich der künstlichen Intelligenz beinhalten ebenfalls die Position des Business Intelligence (BI)-Entwicklers. Das wesentliche Ziel dieses Jobs ist es, komplexe Datensätze zu analysieren, um Geschäfts- und Marktmuster zu erkennen. Business Intelligence-Entwickler sind normalerweise für die Strukturierung, Modellierung und Pflege komplexer Daten in hoch zugänglichen Cloud-basierten Datenplattformen verantwortlich.

Die Personen, die an diesem Job interessiert sind, müssen solide technische und analytische Fähigkeiten haben. Die Bewerber sollten in der Lage sein, mit nicht-technischen Partnern zu sprechen und ein ausgeprägtes Talent für kritisches Denken zeigen.

Ganz anders als bei anderen Tätigkeiten im Bereich der künstlichen Intelligenz in diesem Bereich, wird von Business Intelligence-Entwicklern normalerweise nur ein Bachelor-Abschluss in Ingenieurwesen, Informatik oder einem verwandten Gebiet verlangt. Allerdings ist eine Mischung aus praktischem Verständnis und Zertifizierungen ausnahmsweise erwünscht. Dies setzt voraus, dass der perfekte Bewerber über umfassende Kenntnisse in den Bereichen Data Warehouse Design, Data Mining, SQL, Reporting Services und BI-Technologien verfügt.

Ingenieur für Big-Data

Da Big-Data Ingenieure und -architekten eine entscheidende Rolle beim Aufbau einer Umgebung spielen, die es den Unternehmen ermöglicht, miteinander zu sprechen und Informationen zu untersuchen, neigen die meisten Organisationen dazu, sich an Experten zu wenden, die einen Abschluss in Mathematik, Informatik oder einem verwandten Gebiet haben.

Im Gegensatz zu Datenwissenschaftlern kann sich dieser Job zunehmend komplexer anfühlen, große Dateningenieure werden regelmäßig mit dem Entwurf, der Planung und dem Aufbau der großen Datenumgebung auf Hadoop- und anderen Systemen betraut. Bewerber müssen zusätzlich signifikante Programmiererfahrung  nachweisen. Ebenso müssen sie über fundierte Informationen und Erfahrung in den Bereichen Data Mining, Datenvisualisierung und Datenmigration verfügen.