1 октября 2024 г.
Проблемы классификации ИИ-специалистов
Этот обзор — своего рода продолжение разговора, начатого в статье «ИТ-компании, ВУЗы и НИРы. Не всё здесь так однозначно» и репортаже «Взаимодействие бизнеса, науки и образования выходит на качественно новый уровень». При рассуждениях о технологиях ИИ и сферах их применения одна из проблем — неустоявшаяся терминология в этой области. Данные технологии развиваются столь стремительно, что любая их классификация быстро устаревает. Аналогичная проблема возникает и при классификации специалистов в области ИИ. Чтобы убедиться в этом, достаточно сравнить термины, которыми оперируют HR-департаменты предприятий, с названиями вузовских образовательных программ и перечнями резюме и вакансий в различных сервисах по поиску персонала. Пересечений очень мало.
Поэтому нередко используются весьма широкие термины, допускающие самые различные трактовки. Так например, в недавней публикации «Яндекс» обучит YandexGPT переводить текст с изображений, аудио- и видеофайлов. Компания начала наем AI-тренеров для дрессировки нейросети" есть диаграмма, содержащая результаты опроса свыше 100 технических директоров крупнейших компаний России из 15 индустрий. Из этой диаграммы следует, что в нашей стране у компаний главная сложность в использовании технологий ИИ -— поиск и привлечение специалистов с ИИ-компетенциями. Это обстоятельство отметили 99% респондентов. 57% респондентов отметили высокую финансовую стоимость ИИ-решений; 46% — cоздание необходимой платформы данных для работы с ИИ; 31% — достижение необходимого уровня качества моделей на основе ИИ; 18% — формирование единого видения ключевых областей использования ИИ в компании.
Естественно, возникает вопрос: о каких именно ИИ-компетенциях идет речь? Понятно, что, как и в целом по рынку ИТ-труда в нашей стране наиболее дефицитны «ИИ-сеньоры», чуть менее дефицитны «ИИ-мидлы» и совсем не дефицитны «ИИ-джуны». Но хочется более детальной конкретики: ведь «ИИ-сеньоры» тоже не однородны: их, как и любых работников умственного труда, можно классифицировать по различным признакам.
Чтобы прояснить ситуацию, мы задали топ-менеджерам ряда ИТ-компаний вопрос: «Какие ИИ-компетенции персонала вы стремитесь развить в первую очередь?». Сразу отметив, что в данном случае речь идет не об использовании генеративного ИИ в процессе разработки ПО (об этом мы рассказывали здесь), а о разработке ПО, использующего технологии ИИ для решения практических задач.
При этом в качестве примера перечня ИИ-компетенций мы предложили респондентам «Базовую модель профессий и компетенций специалистов, работающих в области ИИ» (рис. 1), заимствованную с сайта «Альянса в сфере искусственного интеллекта» и представленную в виде матрицы, имеющей несколько десятков строк и 6 столбцов, содержащих пояснения, какими знаниями должны обладать специалисты. Их должности можно обозначить так:
- аналитик данных (Data Scientist);
- инженер данных (Data Engineer);
- технический аналитик (AI/TADS Analytic);
- архитектор данных (Data Architect);
- архитектор в области ИИ (Al Architect);
- менеджер проектов в области ИИ (Al PM).
Впрочем, есть и другие классификации ИИ-специалистов. Одна из них выглядит так:
- Data Scientist (специалисты, занимающиеся анализом и интерпретацией данных, применением алгоритмов машинного обучения, а также созданием предсказательных моделей);
- Machine Learning Engineer (разработчики, которые создают и внедряют алгоритмы машинного обучения в программные продукты, а также оптимизируют их для повышения производительности);
- AI Research Scientist: (исследователи, работающие над развитием новых методов и алгоритмов искусственного интеллекта, а также проведением научных исследований в этой области)
- 4. NLP (Natural Language Processing) Engineer (Специалисты, занимающиеся обработкой естественного языка, разработкой алгоритмов анализа текстов и создания чат-ботов или голосовых помощников.
- Computer Vision Engineer разработчики, сосредоточенные на задачах распознавания объектов, анализа изображений и видео, а также создании систем компьютерного зрения);
- Robotics Engineer (специалисты, работающие над интеграцией ИИ в робототехнику, разрабатывая умные алгоритмы управления и взаимодействия роботов с окружающей средой);
- AI Product Manager руководители проектов, которые координируют работу по созданию и внедрению продуктов на базе ИИ, взаимодействуя с различными командами разработки);
- Big Data Engineer (инженеры, занимающиеся сбором, хранением и обработкой больших массивов данных, которые необходимы для обучения и использования моделей ИИ);
- AI Ethicist: (специалисты, анализирующие и разрабатывающие этические нормы и правила применения искусственного интеллекта в различных областях);
- AI Consultant (консультанты, которые помогают компаниям внедрять ИИ-технологии, разрабатывать стратегии использования ИИ и оптимизировать бизнес-процессы).
В сентябре этого года Сергей Вотяков (председатель Комитета ИИ РУССОФТ, председатель Кластера РАЭК/RPA, директор по взаимодействию с органами государственной власти PIX Robotics), выступая на онлайн-конференции «AI, BI, RPA, Low-code/No-code для интеллектуального управления бизнес-процессами цифрового предприятия» с докладом «Кадры для отрасли: что должны уметь начинающие специалисты», предложил такую классификацию ИИ-специалистов:
- разработчик;
- тестировщик;
- аналитик;
- технический консультант;
- архитектор;
- тимлид.
При этом он пояснил, что тимлид — это, как правило, опытный разработчик, который не один год провел в работе под началом других людей и хорошо понимает, как строится архитектура ИИ-решений.
Разумеется, в реальной жизни компаний, занимающихся разработкой ПО, компетенции в области технологий ИИ необходимы не только аналитикам данных (DataScientist); инженерам данных (DataEngineer), техническим аналитикам (AI/TADS Analytic), архитекторам данных (DataArchitect), архитекторам в области ИИ (AlArchitect) и менеджерам проектов в области ИИ (Al PM), но и многим другим специалистам. На рис. 2 представлен список уникальных названий вакансий, в которых упоминается взаимодействие с ИИ как часть функционала. В этом списке (его составили для нас аналитики hh.ru) указано количество вакансий на hh.ru за период с января по август 2024 г.
Окончание следует
Источник: IT Channel News
