Przyszłość, w której sztuczna inteligencja (AI) nie odgrywałaby istotnej roli w naszym życiu i na rynku pracy, wydaje się trudna do wyobrażenia. AI, skracając drastycznie czas potrzebny do wykonywania zadań, posiada potencjał do zrewolucjonizowania niemal każdej branży na Ziemi. W miarę jak branża AI się rozwija, rosną również możliwości zarobkowe związane z pracą w tym obszarze a także powstają nowe zawody przyszłości które do tej pory często nawet nie istniały. Ta branża oferuje szereg fascynujących i różnorodnych ścieżek kariery, a teraz jest doskonały moment, aby rozpocząć.
Czy jesteście gotowi odkryć 10 najbardziej lukratywnych zawodów związanych ze sztuczną inteligencją na 2023 rok? W tym artykule przybliżymy Ci atrakcyjne ścieżki kariery w dziedzinie AI oraz stanowiska, które wiążą się z nimi. Bez względu na to, czy Twoje zainteresowania skupiają się na uczeniu maszynowym, robotyce czy przetwarzaniu języka naturalnego, te stanowiska oferują konkurencyjne średnie roczne wynagrodzenia, które z pewnością przyciągną Twoją uwagę.
Wysoko płatna praca z AI – lista zawodów
Wraz z rosnącym uznaniem potencjału AI przez przedsiębiorstwa, rośnie zapotrzebowanie na profesjonalistów i profesjonalistki, którzy potrafią skutecznie wykorzystać jej moc. Ten popyt doprowadził do powstania wysoce dochodowych możliwości kariery w dziedzinie AI, a wiele stanowisk pracy oferuje wyjątkowo wysokie wynagrodzenia. Według raportu No Fluff Jobs (Rynek pracy IT w 2022 roku), specjaliści AI mogą liczyć na zarobki w widełkach 17 tys. do 25,9 tys. złotych + VAT miesięcznie na umowie B2B.
Możliwości jest wiele, od rozwijania najnowocześniejszych algorytmów, zarządzanie produktami AI czy kształtowanie przyszłości uczenia maszynowego (ML). Najlepiej płatne stanowiska w AI przyciągają specjalistów, którzy posiadają umiejętności techniczne, doświadczenie oraz inne pożądane na rynku zdolności. Poznaj kilka najlepiej płatnych stanowisk w branży AI a już teraz możesz poznać przedsmak stanowiska testując nasze bezpłatne generatory AI.
Inżynier AI
Inżynier AI (Artificial Intelligence Engineer / AI Engineer) to bardzo poszukiwana rola w dziedzinie sztucznej inteligencji. Ci specjaliści są odpowiedzialni za tworzenie i wdrażanie systemów AI, wykorzystując swoją wiedzę techniczną do projektowania i optymalizacji modeli i algorytmów AI.
Jednym z głównych obowiązków inżyniera ds. sztucznej inteligencji jest tworzenie modeli i algorytmów AI, które mogą wykonywać określone zadania. Wymaga to zrozumienia problemu, gromadzenia i analizowania danych oraz opracowywania modeli uczenia maszynowego lub sieci neuronowych, które mają za zadanie rozwiązać konkretne problemy.
Oprócz tworzenia modeli są oni odpowiedzialni za optymalizację wydajności tych systemów. Polega to na poprawie dokładności i prędkości algorytmów AI oraz identyfikacji obszarów do doskonalenia.
Aby odnieść sukces na tym stanowisku, inżynierzy AI potrzebują solidnego podłoża technicznego. Powinni mieć głęboką wiedzę z zakresu matematyki i statystyki, a także biegłość w językach programowania takich jak Python czy Java. Inżynierzy AI potrzebują także solidnego zrozumienia koncepcji uczenia maszynowego i nauki o zbiorach danych.
Data Scientist
Data Scientist odgrywa kluczową rolę w analizowaniu złożonych zbiorów danych w celu odkrywania wartościowych wniosków i podejmowania decyzji opartych na danych. Ich zadania mogą obejmować trenowanie, projektowanie i implementację algorytmów uczenia maszynowego, opracowywanie modeli statystycznych oraz przeprowadzanie eksploracji danych i wizualizacji.
Aby odnieść sukces na tym stanowisku, Data Scientist musi mieć solidne podłoże w obliczeniach statystycznych. Powinni być biegli w językach programowania takich jak Scala, Perl, SQL i Python, ponieważ te języki umożliwiają efektywną manipulację i analizę dużych zbiorów danych. Dodatkowo, obliczenia statystyczne są niezbędne do zadań takich jak czyszczenie danych, przygotowanie danych do analizy oraz ocena modeli.
Posiadanie stopnia magistra lub wyższego w informatyce, matematyce, statystyce i ekonometrii jest bardzo cenne dla kogoś kto poszukuje pracy jako Data Scientist. Zapewnia to dogłębną wiedzę na temat algorytmów, struktur danych i innych teoretycznych koncepcji, które stanowią podstawę uczenia maszynowego i nauki o danych.
Inżynier ds. przetwarzania obrazu
Inżynier ds. przetwarzania obrazu (Computer Vision Engineer) odgrywa kluczową rolę w rozwoju technologii AI, która może interpretować i rozumieć informacje wizualne. Odpowiada za projektowanie i wdrażanie algorytmów i technik analizy obrazu, rozpoznawania obiektów i przetwarzania wideo. Wykorzystując głębokie uczenie i inne techniki uczenia maszynowego, te technologie umożliwiają komputerom widzenie i rozumienie otaczającego nas świata.
Aby osiągnąć sukces na tym stanowisku, Inżynier ds. przetwarzania obrazu musi posiadać silne umiejętności programistyczne. Istotne jest biegłe posługiwanie się językami programowania takimi jak Python, C++ i MATLAB. Te języki są powszechnie stosowane w zadaniach przetwarzania obrazów i wizji komputerowej, a dogłębne ich zrozumienie jest kluczowe dla tworzenia efektywnych i precyzyjnych algorytmów.
Natural Language Processing Engineer
Inżynier ds. Przetwarzania Języka Naturalnego (NLP Engineer) to osoba odpowiedzialna za projektowanie, rozwijanie i wdrażanie systemów komputerowych, które są w stanie rozumieć i przetwarzać język naturalny. Stanowisko to wymaga zaawansowanej wiedzy z zakresu uczenia maszynowego, przetwarzania sygnałów, analizy danych tekstowych oraz lingwistyki.
Inżynier NLP zajmuje się tworzeniem algorytmów i modeli, które umożliwiają komputerom rozumienie i interpretację ludzkiego języka. Ich zadaniem jest opracowywanie technik takich jak rozpoznawanie mowy, rozpoznawanie tekstu, tłumaczenie maszynowe, generowanie tekstu czy analiza sentymentu.
Ważne jest, aby inżynier ds. Przetwarzania Języka Naturalnego posiadał umiejętność programowania i znajomość narzędzi i bibliotek związanych z uczeniem maszynowym i NLP, takich jak Python, TensorFlow, NLTK czy spaCy. Muszą również być w stanie analizować dane tekstowe, tworzyć modele uczenia maszynowego i optymalizować ich wydajność.
AI Research Scientist
Badacz Naukowy ds. AI odgrywa kluczową rolę w rozwoju dziedziny sztucznej inteligencji poprzez prowadzenie zaawansowanych badań i opracowywanie nowych algorytmów i modeli. Ich obowiązki obejmują projektowanie i wdrażanie systemów AI, analizę danych i ocenę wydajności modeli AI. Odpowiadają również za śledzenie najnowszych osiągnięć w dziedzinie AI i wdrażanie ich w swoich badaniach.
AI Research Scientist to najczęściej osoba, która ma gruntowną wiedzę w dziedzinach informatyki, matematyki i statystyki. Często wymagane jest uzyskanie stopnia magistra lub doktora w naukach komputerowych lub dziedzinie pokrewnej. Istotna jest biegłość w językach programowania takich jak Python oraz doświadczenie w korzystaniu z frameworków uczenia maszynowego, takich jak TensorFlow i PyTorch. Ponadto, zaawansowana wiedza na temat algorytmów uczenia maszynowego, sieci neuronowych i architektur głębokiego uczenia maszynowego (deep learning).
Rola Badacza Naukowego ds. AI jest kluczowa w posuwaniu granic technologii AI. Poprzez prowadzenie badań przyczyniają się do opracowywania nowych algorytmów i modeli, które usprawniają procesy w różnych branżach, takich jak opieka zdrowotna, finanse czy transport.
Business Development Manager
Rola Kierownika Rozwoju Biznesu w dziedzinie sztucznej inteligencji jest kluczowa dla identyfikowania i wykorzystywania nowych możliwości biznesowych. Ci specjaliści są odpowiedzialni za formułowanie planów ekspansji i strategii, ściśle współpracując z innymi menadżerami, aby rozwijać firmy związane z AI.
Kierownicy rozwoju biznesu aktywnie poszukują potencjalnych klientów, budują relacje i negocjują umowy w celu stworzenia nowych możliwości biznesowych dla firmy. Nie zawsze muszą posiadać głęboką wiedzę na temat technologii AI. Muszą jednak rozumieć potencjał ich zastosowań, co pozwala im skutecznie przekazywać wartość oferowanych przez swoją firmę produktów lub usług potencjalnym klientom.
AI Product Manager
Kierownik Produktu AI odgrywa kluczową rolę w rozwoju i wdrażaniu rozwiązań opartych na AI. Nadzoruje i prowadzi zespół w tworzeniu innowacyjnych produktów wykorzystujących technologie sztucznej inteligencji.
Głównym zadaniem Kierownika Produktu AI jest tworzenie i realizacja planu rozwoju produktu, który jest zgodny z celami organizacji i zapotrzebowaniem rynku. Ścisła współpraca z interesariuszami pozwala na zrozumienie ich wymagań i przekładanie ich na specyfikacje techniczne dla zespołu deweloperskiego. Dodatkowo, współpracuje z inżynierami, naukowcami i projektantami, aby zapewnić skuteczne wdrożenie technologii AI, takich jak głębokie uczenie i uczenie maszynowe, do istniejących produktów.
Aby odnieść sukces na tym stanowisku, Kierownicy Produktu AI muszą posiadać połączenie umiejętności technicznych i biznesowych. Powinni mieć solidne podstawy w zakresie rozwoju oprogramowania, zarządzania projektami i technologii AI. Dodatkowo, ważne są skuteczne umiejętności komunikacyjne i przywódcze, które pozwalają na efektywną współpracę zespołową.
Przedsiębiorca AI
Przedsiębiorca w branży AI to osoba, która prowadzi własną firmę związana z sztuczną inteligencją i podjęła ryzyko biznesowe związane z własną działalnością. Przedsiębiorca może zajmować się tworzeniem i wdrażaniem rozwiązań opartych na AI, takich jak systemy rozpoznawania obrazów, analiza danych, chatboty czy automatyzacja procesów. Dodatkowo, może również oferować np. usługi konsultingowe i doradcze z zakresu AI dla innych firm.
Przedsiębiorca w branży AI musi być zainteresowany nowymi technologiami, często też posiadać wiedzę z zakresu uczenia maszynowego i programowania oraz umiejętność identyfikowania i rozwiązywania problemów związanych z AI. Wiedza z dziedziny sztucznej inteligencji nie zawsze jest kluczowa, bowiem bardziej istotne jest skompletowanie odpowiedniego zespołu i pracowników z właściwym zakresem kompetencji i umiejętności.
Przedsiębiorstwo w branży AI może mieć wiele możliwości rozwoju, ponieważ sztuczna inteligencja jest coraz bardziej obecna w różnych dziedzinach życia i biznesu.
Konsultant w branży AI
W miarę jak liczba firm branży AI i konkurencyjnych rozwiązań powiększa się, poszczególne firmy dążą do poprawy efektywności i zwiększenia dochodów. W tym miejscu rola konsultanta i handlowca w branży AI staje się co raz bardziej powszechna. Głównym zadaniem konsultanta ds. AI jest współpraca z inżynierami oraz klientami w celu identyfikacji możliwości oraz obszarów, w których AI może poprawić efektywność i usprawnić procesy.
Konsultanci analizują istniejące przepływy pracy i systemy, aby zrozumieć, gdzie można zastosować technologie AI, takie jak automatyzacja powtarzalnych zadań lub optymalizacja alokacji zasobów.
Po zidentyfikowaniu możliwości, konsultanci ds. AI opracowują plany integracji technologii AI w danej organizacji. Współpracują z klientami w celu określenia celów projektu, przedstawienia strategii wdrożenia i stworzenia harmonogramów dla skutecznej realizacji. Dodatkowo, udzielają wskazówek dotyczących wyboru najbardziej odpowiednich technologii i rozwiązań dla konkretnych potrzeb biznesowych.
Inżynier Big Data
Big Data Engineer to osoba odpowiedzialna za projektowanie, budowanie i zarządzanie infrastrukturą przetwarzania ogromnych ilości danych. Stanowisko to wymaga zaawansowanej wiedzy z zakresu technologii Big Data oraz umiejętności programowania i analizy danych. Big Data Engineer tworzy i utrzymuje systemy, które umożliwiają gromadzenie, przetwarzanie i analizę bardzo dużych zbiorów danych. Ich zadaniem jest również optymalizacja wydajności tych systemów oraz zapewnienie bezpieczeństwa i integralności danych.
Big Data Engineer musi rozumieć różne narzędzia i technologie związane z Big Data, takie jak Hadoop, Spark, serwery, SQL, NoSQL czy narzędzia do przetwarzania strumieniowego. Ponadto, osoby takie powinny mieć umiejętność projektowania i implementacji rozwiązań skalowalnych, które mogą obsługiwać duże ilości danych w czasie rzeczywistym. Wiedza z zakresu modelowania danych oraz doświadczenie w pracy z bazami danych jest na tym stanowisku ważna.
Często zadawane pytania – praca w AI
Jeśli dopiero zaczynasz swoją karierę w dziedzinie sztucznej inteligencji lub szukasz nowej pracy, to zrozumiałe, że możesz mieć pytania dotyczące najlepiej płatnych stanowisk w AI i sposobów na osiągnięcie sukcesu w tej dynamicznie rozwijającej się branży. Tutaj znajdziesz odpowiedzi na Twoje pytania dotyczące rynku pracy AI. Jeśli nie ma tu odpowiedzi na Twoje pytanie zadaj je nam w komentarzach lub w wiadomości e-mail.
Czy potrzebuję mieć stopień naukowy, aby pracować w AI?
Wielu zainteresowanych rozpoczęciem kariery w dziedzinie sztucznej inteligencji zastanawia się, czy posiadanie stopnia naukowego jest wymogiem koniecznym do pracy w tym obszarze. Chociaż nie wszystkie stanowiska w AI wyraźnie wymagają stopnia naukowego, posiadanie wykształcenia w dziedzinie informatyki może często być bardzo korzystne.
Większość ogłoszeń o pracę w AI zazwyczaj wspomina o preferencji kandydatów posiadających co najmniej licencjat z informatyki lub pokrewnego obszaru. Jednak warto zauważyć, że posiadanie rozbudowanego portfolio lub wcześniejsze umiejętności programowania czasami może stanowić alternatywę dla wyższego stopnia. Firmy technologiczne często cenią praktyczne doświadczenie i udokumentowaną wiedzę z zakresu AI. Dlatego jeśli masz solidne portfolio prezentujące Twoje projekty związane z AI lub silne podstawy programowania, wciąż możesz być brany pod uwagę do stanowisk w AI.
Choć stopień naukowy w informatyce lub pokrewnym obszarze często jest preferowany i ułatwia zdobycie pracy, nie jest to zawsze absolutnym wymogiem. Istotniejsze jest posiadanie wiedzy, doświadczenia i odpowiednich predyspozycji do wykonywania takiej pracy.
Czy są jakieś wysoko płatne stanowiska pracy w AI z niską barierą wejścia?
Nie ma jednoznacznej i prostej odpowiedzi na to pytanie. W każdej branży poszukiwani są stażyści i juniorzy, a w branży związanej z AI mogą oni liczyć niejednokrotnie na satysfakcjonujące wynagrodzenie. Nie posiadając dużego doświadczenia w AI, ale w innych branżach, możemy przyjrzeć się rożnym stanowiskom, które potencjalnie mogą być wysoko płatne i nie wymagać dogłębnej wiedzy związanej z AI. Tego typu specjaliści są poszukiwani przez firmy z branży AI i taka praca może stanowić pierwszy krok w dziedzinie sztucznej inteligencji. Są to np.:
Specjalista ds. analizy danych, którego praca polega na przetwarzaniu i analizowaniu dużych zbiorów danych w celu uzyskania informacji, które mogą być wykorzystane do podejmowania decyzji biznesowych. Nie wymaga specjalistycznej wiedzy na temat AI, ale doświadczenie z narzędziami takimi jak Excel i SQL jest wskazane.
Specjalista ds. wizualizacji danych. Ta rola polega na tworzeniu graficznych reprezentacji danych w celu ułatwienia ich zrozumienia. Nie wymaga specjalistycznej wiedzy na temat AI, ale doświadczenie z narzędziami takimi jak Tableau czy PowerBI jest wskazane.
Dział sprzedaży i marketingu. Praca w dziale sprzedaży lub marketingu w firmie z branży AI może być atrakcyjna dla osób z silnymi umiejętnościami komunikacyjnymi i zdolnościami sprzedażowymi. Takie stanowiska mogą być wysoko płatne, natomiast nie wymagają ona dużej wiedzy z dziedziny AI.
Również praca jako specjalista ds. wsparcia i obsługi klienta w firmie AI może być odpowiednia dla osób z umiejętnościami technicznymi i zdolnościami do rozwiązywania problemów. Takie stanowisko może być pierwszym krokiem w tej branży.
Interesującym stanowiskiem może być także prompt engineer. Prompt engineer to profesjonalista specjalizujący się w doskonaleniu promptów (czyli poleceń dla generatywnego AI), oraz analizowaniu otrzymanych wyników. Inżynier promptów odgrywa rolę w doskonaleniu zrozumienia i interpretacji promptów przez AI, a także w identyfikowaniu i usuwaniu ograniczeń czy błędów w wynikach generowanych przez sztuczną inteligencję.
Te role często oferują konkurencyjne wynagrodzenia rzędu kilku-kilkunastu tysięcy złotych i mają stosunkowo niską barierę wejścia przy odpowiedniej determinacji, szczególnie dla osób z doświadczeniem w innych dziedzinach technologii informacyjnych.
Jak znaleźć wysoko płatną pracę w branży AI?
Znalezienie wysoko płatnej pracy w branży AI wymaga przede wszystkim zdobycia odpowiednich umiejętności i doświadczenia. Oto kilka kroków, które mogą ci w tym pomóc:
- Edukacja: Zdobądź wykształcenie z dziedziny związanej z AI, takiej jak informatyka, matematyka czy statystyka. Możesz to zrobić poprzez tradycyjne studia uniwersyteckie lub kursy online.
- Rozwijaj swoje umiejętności: Naucz się umiejętności kluczowych dla pracy w AI, takich jak programowanie, uczenie maszynowe, przetwarzanie języka naturalnego czy analiza danych. Możesz to zrobić poprzez samodzielne nauki, kursy online czy warsztaty.
- Zdobądź doświadczenie: Praktyczne doświadczenie jest nieocenione. Możesz zdobyć je poprzez staże, projekty własne czy pracę w firmach związanych z AI.
- Buduj portfolio: Stwórz portfolio pokazujące Twoje projekty i umiejętności. Może to być strona internetowa, blog czy profil na platformie GitHub.
- Nawiąż kontakty: Poznaj profesjonalistów w branży AI, uczestnicząc w konferencjach, warsztatach czy spotkaniach networkingowych. Warto też uzupełnić swój profil na LinkedIn.
- Aplikuj na stanowiska: Śledź ogłoszenia o pracę w firmach związanych z AI i aplikuj na stanowiska, które są zgodne z Twoimi umiejętnościami i doświadczeniem.
Pamiętaj, że branża AI jest dynamiczna i ciągle się rozwija, więc ważne jest, aby stale aktualizować i rozwijać swoje umiejętności.
