مشاغل پرطرفدار در حوزه‌ی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

به نظر می رسد این روزها همه درباره‌ی هوش مصنوعی مولد صحبت می‌کنند؛ از عوامل و اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی گرفته تا تصاویر تولیدشده با هوش مصنوعی، و حتی یخچال‌هایی که با هوش مصنوعی کار می‌کنند. تقریباً هر بخش از زندگی روزمره‌ی ما تحت تاثیر این فناوری نوین قرار گرفته است؛ از نحوه‌ی کار کردن و خرید کردن گرفته تا شیوه‌ی استراحت‌مان.
اگرچه هنوز تنها بخش کوچکی از قابلیت‌های هوش مصنوعی مولد و یادگیری ماشینی را شناخته‌ایم، اما همین فناوری‌ها تأثیر زیادی بر زندگی روزمره ما و تصمیماتی که می‌گیریم گذاشته‌اند. شرکت‌های بزرگی مثل گوگل، آمازون، نتفلیکس و تسلا به‌طور فعال از این تکنولوژی‌ها استفاده می‌کنند تا نتایج شخصی‌سازی‌شده به میلیون‌ها کاربر ارائه دهند، مکالمات انسانی را درک و تحلیل کنند، شبکه‌های عصبی را برای پیش‌بینی رفتار رانندگان انسان آموزش دهند و بسیاری کارهای دیگر.
با توجه به این همه پیشرفت و نوآوری، جای تعجب نیست که بر اساس گزارش مSkillsoft IT Skills & Salary در سال ۲۰۲۴، متخصصان حوزه‌ی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در صدر فهرست مشاغل پرتقاضا قرار دارند، بطوریکه حدود ۴۷٪ از سازمان‌ها اعلام کرده‌اند که هوش مصنوعی و یادگیری ماشین اولویت اصلی آن‌ها در سال جاری است. این تقاضای بالا همراه با فرصت‌های فراوان برای توسعه‌ی فناوری‌های نوآورانه، بسیاری از متخصصان را به این صنعت جذب کرده است.
در این مقاله، به معرفی ۷ شغل پرطرفدار در این حوزه پرداخته‌ایم که به‌طور مستقیم یا غیرمستقیم از هوش مصنوعی مولد یا یادگیری ماشینی استفاده می‌کنند و همچنین نحوه ورود به این مشاغل معرفی خواهد شد.

۱. مهندس یادگیری ماشین (Machine Learning Engineer)

یکی از پرطرفدارترین و شناخته‌شده‌ترین مشاغل در حوزه‌ی هوش مصنوعی، مهندس یادگیری ماشین است. این مهندسان مدل‌های یادگیری ماشین را طراحی و پیاده‌سازی می‌کنند، خطوط انتقال و پردازش داده را ایجاد و بهینه می‌کنند و داده‌های پیچیده و بزرگ را جمع‌آوری می‌نمایند. مدل‌هایی که توسط مهندسان یادگیری ماشین ساخته می‌شوند، برای کشف الگوها و پیش‌بینی‌هایی به کار می‌روند که به شرکت‌ها کمک می‌کند تا اهداف و استراتژی‌های تجاری خود را بهتر محقق سازند.
یکی از کاربردهای شناخته‌شده‌ی یادگیری ماشین، سیستم‌های پیشنهاددهنده (Recommender Systems) است؛ همان فناوری‌ای که پیشنهاد هنرمند جدید در اسپاتیفای یا سریال بعدی در نتفلیکس را ممکن می‌سازد. این سیستم‌ها با یادگیری سلیقه‌ی کاربران، تجربه‌ی شخصی‌سازی‌شده‌ای ارائه می‌دهند و در بسیاری از پلتفرم‌های دیجیتال نقشی کلیدی دارند.
اگر علاقه‌مندید خودتان چنین سیستم‌هایی بسازید، می‌توانید با مسیر مهارتی Build a Recommender System شروع کنید که برای مبتدیان طراحی شده است. همچنین اگر با پایتون و یادگیری ماشین آشنایی دارید، دوره‌ی رایگان Learn Recommender Systems می‌تواند گزینه‌ی مناسبی باشد.

۲. مهندس هوش مصنوعی(AI Engineer)

مهندسی هوش مصنوعی یکی دیگر از موقعیت‌های شغلی محبوب است که در آن از هوش مصنوعی مولد و یادگیری ماشین استفاده می‌شود. چون یادگیری ماشین زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است، بسیاری از مهندسان هوش مصنوعی در زمینه ابزارها و اپلیکیشن‌های یادگیری ماشین نیز تخصص دارند. این مهندسان مدل‌های یادگیری ماشینی را طراحی و اصلاح کرده، از تکنیک‌های یادگیری ماشین برای شناسایی تصویر استفاده می‌کنند و برنامه‌های شبکه عصبی را با استفاده از فریم‌ورک‌های محبوب مانند TensorFlow و PyTorch می‌سازند.
برای ورود به این شغل دانستن زبان‌های برنامه‌نویسی Python، R و Java از مهارت‌های ضروری است، همچنین آشنایی با جبر خطی و آمار نیز اهمیت زیادی دارد.

۳. معمار هوش مصنوعی(AI Architect)

معمار هوش مصنوعی فردی است که مسؤولیت طراحی و نظارت بر پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی در یک سازمان است. این شغل به‌طور فزاینده‌ای به یکی از مشاغل ضروری برای شرکت‌ها تبدیل شده را به عهده دارد. مسؤولیت اصلی در این شغل این است که اطمینان حاصل شود فناوری‌های هوش مصنوعی به‌طور یکپارچه در زیرساخت‌های موجود سازمان ادغام شوند و پاسخگوی نیازهای خاص کسب‌وکار را باشند.
از آنجا که معماران هوش مصنوعی معمولاً پل ارتباطی بین تیم‌های فنی و تصمیم‌گیرندگان غیر فنی هستند، باید تسلط کافی و درک عمیقی از یادگیری ماشینی، یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی (NLP) و مهندسی داده‌ها داشته باشند.

۴. دانشمند پردازش زبان طبیعی (NLP)

دانشمند پردازش زبان طبیعی از الگوریتم‌ها برای شناسایی قوانین زبان طبیعی استفاده می‌کند و آن‌ها را برای یاد دادن درک و تولید زبان انسانی به رایانه‌ها به کار می‌گیرد. یادگیری ماشین انجام این کار را راحت‌تر کرده است چون می‌توانید الگوریتمی طراحی کنید که بصورت خودکار الگوهای زبانی را شناسایی و آزمایش کند، بنابراین نیازی به انجام این کار به‌طور دستی یا با استفاده از صفحات گسترده پیچیده نخواهید داشت. در واقع، یک دانشمند NLP پلی میان زبان انسان و ماشین ایجاد می‌کند که این امکان را فراهم می‌آورد تا امکان ارتباط میان آن‌ها فراهم شود.
به عنوان یک دانشمند NLP، ممکن است در یکی از زیرشاخه‌های این حوزه مانند زبان‌شناسی محاسباتی، فناوری‌های زبان انسانی، شناسایی گفتار خودکار یا ترجمه ماشینی تخصص پیدا کنید. همچنین معمولاً در جمع‌آوری، تحلیل و بهبود کیفیت داده‌هایی فعالیت می‌کنید که برای توسعه فناوری‌های مبتنی بر یادگیری ماشین در این زمینه‌ها استفاده می‌شوند.
اگر به شغلی در زمینه پردازش زبان طبیعی علاقه دارید، می‌توانید دوره «چگونه با پردازش زبان طبیعی شروع کنیم» یا مسیر مهارتی «کاربرد پردازش زبان طبیعی با پایتون» را استفاده کنید.

۵. توسعه‌دهنده نرم‌افزار (Software Developer)

توسعه‌دهندگان نرم‌افزار، برنامه‌های کاربردی برای موبایل و دسکتاپ و همچنین سیستم‌عامل‌های زیربنایی آن‌ها را طراحی و ایجاد می‌کنند. استفاده از هوش مصنوعی مولد (Generative AI) و یادگیری ماشین (Machine Learning) به آن‌ها کمک می‌کند تا داده‌ها را تحلیل کرده و واکنش کاربران نسبت به ویژگی‌های مختلف برنامه را پیش‌بینی کنند، مدل‌هایی طراحی کنند که خروجی متناسب با نیاز کاربران تولید کند و چت‌بات‌هایی بسازند که بتوانند به‌صورت طبیعی‌تر با کاربران تعامل داشته باشند
به طور کلی، توسعه‌دهندگان نرم‌افزار به سه دسته تقسیم می‌شوند: توسعه‌دهنده فرانت‌اند، توسعه‌دهنده بک‌اند و توسعه‌دهنده فول‌استک، که هرکدام بر روی بخش خاصی از فرآیند توسعه تمرکز دارند.
اگر به دنبال شغلی در توسعه نرم‌افزار هستید که به‌طور خاص با یادگیری ماشین مرتبط باشد، می‌توانید یادگیری TensorFlow (یک پلتفرم متن‌باز برای یادگیری ماشین)، یا Pandas (ابزاری در یادگیری ماشین که برای پاک‌سازی و تحلیل داده‌ها) را شروع کنید. تسلط بر ابزارها و زبان‌های برنامه‌نویسی که معمولاً در یادگیری ماشین استفاده می‌شوند به شما کمک خواهد کرد تا برای این نوع مشاغل توسعه نرم‌افزار واجد شرایط شوید.

۶. دانشمند داده(Data Scientist)

دانشمندان داده مسئول تحلیل، پردازش، مدل‌سازی و تفسیر داده‌ها هستند تا به ایجاد برنامه‌های عملی و راهنمایی در تصمیم‌گیری‌های تجاری برای شرکت‌ها و سازمان‌ها کمک کنند. به عنوان یک دانشمند داده، شما می‌توانید یکی از مفیدترین اعضای تیم خود باشید چرا که ایده‌ها و پیشنهادات شما بر اساس داده‌های قطعی و قابل اعتماد بنا شده.
دانشمندان داده که در حوزه یادگیری ماشین فعالیت می‌کنند، الگوریتم‌هایی می‌نویسند که که می‌توانند الگوها و روابط پنهان در داده‌ها را شناسایی کنند و از این طریق بینش‌ها و پیشنهادهای دقیق ارائه دهند. ناهمیت نقش آن‌ها به‌خوبی در درآمد بالای این حرفه نیز بازتاب دارد.
برای یادگیری مهارت‌های مورد نیاز برای این شغل، می‌توانید دوره «مسیر شغلی دانشمند داده» را بگذرانید تا مهارت‌های مورد نیاز را بیاموزید، و پس از آمادگی، از بخش آمادگی برای مصاحبه‌های شغلی مخصوص Data Scientist بهره بگیرید تا گام بعدی حرفه‌ای خود را مطمئن‌تر بردارید.

۷. تحلیلگر امنیت سایبری(Cybersecurity Analyst)

تحلیلگران امنیت سایبری مسئول پیدا کردن بهترین روش‌ها برای محافظت از زیرساخت‌ها و دارایی‌های دیجیتال یک سازمان هستند. این وظیفه شامل استفاده از فناوری‌های مختلف است و با کمک هوش مصنوعی مولد و یادگیری ماشین می‌توان این فرآیند را ساده‌تر و سریع‌تر انجام داد؛ چرا که تحلیلگر امنیت سایبری باید حجم زیادی از داده‌ها را جمع‌آوری و بررسی کند تا نقاط ضعف و تهدیدات احتمالی شرکت را شناسایی کند.
اگر شما در زمینه هوش مصنوعی مولد یا یادگیری ماشین تخصص دارید و به کار در زمینه امنیت سایبری علاقه‌مندید، می‌توانید در بهبود، به‌روزرسانی یا حتی ساخت الگوریتم‌های جدید دفاع سایبری نقش داشته باشید.
برای یادگیری اصول امنیت سایبری، می‌توانید دوره «مقدمه‌ای بر امنیت سایبری» را بگذرانید. سپس، زمانی که آماده درخواست شغل شدید، از منبع آمادگی برای مصاحبه تحلیل‌گر امنیت سایبری (Cybersecurity Analyst Interview Prep) بهره ببرید.

گام بعدی چیست؟

اگر به دنبال فرصت‌های بیشتری برای یادگیری در زمینه یادگیری ماشین هستید، می‌توانید دوره‌های «مبانی یادگیری ماشینی» و «مهندسی ویژگی‌ها» را بررسی کنید. همچنین ممکن است بخواهید یک زبان برنامه‌نویسی جدید که در یادگیری ماشین محبوب است، مانند Python، R یا Java، یاد بگیرید.
بعد از انتخاب شغل مورد نظر در زمینه هوش مصنوعی مولد یا یادگیری ماشینی، ملازم است رزومه و انگیزه‌نامه‌ی خود را طوری تنظیم کنید که مهارت‌ها و تجربه‌های مرتبط با آن موقعیت شغلی را برجسته‌سازید و برای سؤالات مصاحبه‌ی تخصصی مرتبط با همان نقش آماده شوید.
می‌توانید از راهنمای نوشتن رزومه فنی استفاده کنید و نکات مربوط به یافتن شغل در یادگیری ماشین را مطالعه کنید که منبع خوبی برای شروع است.