2020年5月26日星期二

人工智能团队的6种角色和人工智能职业机会 The role of artificial intelligence teams and career opportunities


今天的这一篇文章, 观点具有一定建设性,对于正在寻求职业发展,找工作的年轻人有一定的启发, 不仅如此他对于中型公司或者新型的创业公司如何组建一个人工智能团队也是有一定的参考价值。

对于小型公司如何解决人工智能应用问题,也提出一些建议。

文章的大意就是目前整个世界处于大流行期间,整个世界的经济处于萧条阶段,但是对于公司而言,这个时间是最好的用来发展技术和科技的时机,文章甚至引用 “不要让危机浪费” 的说法加以强调。

整篇文章建议公司的人工智能团队应该是具有六种角色的组合。


人工智能团队的六种角色和人工智能职业机会


商业与人工智能战略家
这一角色是商业战略家和数据科学家的结合,通常这个角色既要懂得商业的战略,运营,管理,市场等,同时还要具有技术和科技背景。 就是说要懂得商业操作中的技术难点,问题出在哪里,并且懂得运用什么样的科技来解决这些问题。作为战略家同时还应对未来5到10年商业上如何运用科技,以及科技的发展对于商业的影响具有一定准确的预估。

数据工程师
数据工程师这个角色负责数据的收集,整理,转换,储存等工作。这一角色要求具有很强的代码编写能力, 需要熟练掌握一些程序语言,例如SQL,Python,C ++和Java。同时对于一些数据的处理,需要使用一些新开发的工具, 像 Trifacta 和 Forge.AI 等初创企业提供的工具和解决方案。

数据建模师
数据建模师通常要求具有很强的数学和统计学的技能,他们运用数据模式来预测结果, 他们还负责训练模型用于预测。
大型科技公司通常会雇佣具有数学和统计学博士学位的人,进入这些公司以后通常是从事相关平台的开发。科技创业公司通常会开发类似的平台产品,也会雇佣具有这类背景的人才。

数据转换工程师 Data Conversion Engineer
这个角色要求具备云专业知识和软件工程技能,最主要的工作是将原型代码转换为生产版本,并建立了一个云环境来部署模型。还包括其他, 像管理版本控制,缩短响应时间和构建API等。

基础架构工程师 Infrastructure Engineer
这个角色同样要求精通云技术和软件工程技能, 主要工作是建立数据库来存储数据并促进访问,以及维护安全性和隐私性。

数据分析师/可视化人员
这个角色是把晦涩难懂的数据转换为清晰可读的模式,以图形等形式表示出来,供管理层和其他团队使用。
要求会使用的数据分析工具包括
Qlik
ThoughtSpot
R
Tableau


小型商业公司的人工智能解决方案


对于一般小型商业公司,不太可能组件这种人工智能团队。如何运用科技战略,最好的解决办法就是外包,使用外包团队和自由职业者。

整体科技战略规划
通常可以由外包的科技战略家,专业团队来帮助规划和实施,时间稍长,费用也较高,但是较全面,一般不会有项目重复的问题。

个别科技项目
针对个别科技项目,可以寻找自由职业者,自由职业者多通过使用现成的工具来完成这些项目,通常项目时间短,投资少,缺点是缺乏整体规划。


结论


小型公司的科技战略方案可由负担得起的外包的战略家和专业团队来规划和实施,个别科技项目也可以交由自由职业者完成。

对于在人工智能领域寻求发展的人,无论是大中型科技公司,还是创业公司都提供了机会,对于自由职业者也可以通过学习和使用人工智能工具 为小型公司的科技项目工作。


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