Работать с ИИ: какие профессии есть, кто и с каких технологий может перейти

С развитием технологий искусственного интеллекта появляется все больше перспективных профессий, связанных с этой сферой. Специалисты самых разных направлений — от разработчиков до аналитиков данных — могут открыть новые карьерные горизонты. В этом материале расскажем о востребованных профессиях в сфере ИИ, а также о том, как представители смежных специальностей могут пополнить ряды этих экспертов.

Программист = Разработчик ИИ-систем

Разработчик ИИ-систем — специалист, который создает и внедряет интеллектуальные системы, основанные на методах искусственного интеллекта. Он занимается проектированием, разработкой и тестированием различных AI-приложений: чат-ботов, систем компьютерного зрения, алгоритмов машинного обучения и т.д

В чем разница

Разработчик ИИ-систем работает с более сложными и интеллектуальными системами. Вместо простого написания кода он использует передовые алгоритмы машинного обучения, обработки естественного языка, компьютерного зрения и других технологий ИИ. Также важной частью его работы выступают сбор и подготовка данных, выбор наиболее подходящих моделей МО и их оптимизация.

Какие навыки нужны специалисту, чтобы перейти на новую профессию

• Знание основ машинного обучения и нейронных сетей. Так, разработчик ИИ-системы для распознавания объектов на фотографиях должен хорошо понимать концепции по типу сверточных нейронных сетей, transfer learning и т.д. 
• Умение программировать на языках, популярных в области ИИ (Python, TensorFlow, PyTorch). Так, разработчик чат-бота на основе трансформерных моделей должен уметь использовать библиотеки вроде Hugging Face Transformers для построения и обучения нейросетей. 
• Способность работать с большими объемами данных и их предобработкой. К примеру, разработчик системы прогнозирования спроса должен уметь собирать, чистить и подготавливать данные о продажах, погоде, событиях и другую релевантную информацию. 
• Навыки анализа и визуализации данных. С данными работать придется, особенно в контексте ИИ. Так, разработчик ИИ-системы для медицинской диагностики должен уметь анализировать и интерпретировать данные пациентов — рентгеновские снимки, анализы крови и многое другое.
• Понимание бизнес-контекста и потребностей конечных пользователей. Разработчик ИИ-помощника для клиентской поддержки должен хорошо понимать задачи и боли клиентов компании, чтобы создать эффективное решение.

Аналитик данных = Инженер по извлечению знаний

Инженер по извлечению знаний (Knowledge Engineer) — специалист, который занимается построением интеллектуальных систем, способных эффективно обрабатывать и извлекать знания из больших объемов неструктурированных данных. Основная задача — создавать системы, которые могут понимать, анализировать и применять знания, полученные из разных источников информации.

В чем разница

В отличие от аналитика данных, который в основном занимается поиском закономерностей и инсайтов в структурированных данных, инженер по извлечению знаний работает с более сложными и разнородными источниками информации.

Какие навыки нужны специалисту, чтобы перейти на новую профессию

• Глубокое понимание методов обработки естественного языка (NLP). Инженер по извлечению знаний должен уметь применять техники NLP, такие как извлечение ключевых фраз, обобщение текста, классификация документов и др. 
• Навыки работы с неструктурированными данными. Инженер по извлечению знаний должен уметь работать с текстовыми данными, изображениями, аудио- и видеофайлами. 
• Опыт применения методов машинного обучения и глубокого обучения. Специалисту важно использовать техники распознавания образов, кластеризации, прогнозирования. 
• Понимание основ представления знаний и логического вывода и навыки проектирования и разработки интеллектуальных систем.

Тестировщик ПО = Тестировщик ИИ-систем

Тестировщик ИИ-систем — специалист, который отвечает за оценку качества, безопасности и надежности интеллектуальных систем, основанных на технологиях искусственного интеллекта. Его основная задача — разработка и применение методов тестирования для выявления ошибок, уязвимостей и неожиданного поведения AI-приложений.

В чем разница

В отличие от традиционного тестирования ПО, тестирование ИИ-систем имеет ряд особенностей. Вместо проверки определенных функциональных требований, тестировщик должен оценивать такие аспекты, как точность, надежность, безпристрастность и интерпретируемость моделей МО. Также важно исследовать поведение систем в непредвиденных ситуациях и выявлять возможные ошибки, которые могут возникнуть при взаимодействии с реальными данными.

Какие навыки нужны специалисту, чтобы перейти на новую профессию

• Знание основ машинного обучения и нейронных сетей. Приведем пример: тестировщик ИИ-системы для распознавания речи должен понимать принципы работы моделей на основе рекуррентных нейронных сетей и оценивать их точность. 
• Навыки разработки и применения метрик качества AI-моделей. Так, тестировщик ИИ-системы для кредитного скоринга должен знать, как рассчитывать и интерпретировать метрики вроде точности, полноты, F1-меры для оценки эффективности модели. 
• Понимание этических аспектов и потенциальных рисков ИИ-систем. Тестировщик должен уметь проверять алгоритмы на предмет необоснованной дискриминации и нарушения принципов справедливости.

Дизайнер интерфейсов = Дизайнер ИИ-ассистентов и чат-ботов

Дизайнер ИИ-ассистентов и чат-ботов — специалист, который отвечает за создание интуитивных и эффективных пользовательских интерфейсов для интеллектуальных систем, например, виртуальных помощников и диалоговых агентов. Его задача заключается в проектировании взаимодействия человека с ИИ-системами с учетом особенностей восприятия, когнитивных процессы и потребностей пользователей.

В чем разница

В отличие от традиционного дизайна интерфейсов программных продуктов, дизайн ИИ-ассистентов и чат-ботов требует более глубокого понимания поведенческих аспектов взаимодействия человека с искусственным интеллектом. Дизайнер должен учитывать не только удобство и эстетику, но и такие факторы, как естественность диалога, контекстуальность ответов, эмоциональность общения и доверие пользователя к ИИ-системе.

Какие навыки нужны специалисту, чтобы перейти на новую профессию

• Знание основ взаимодействия человека и компьютера (Human-Computer Interaction). Дизайнер ИИ-ассистентов должен понимать принципы эффективного диалогового интерфейса, чтобы создать удобный и понятный процесс бронирования. 
• Навыки проектирования пользовательского опыта (UX). Дизайнер чат-бота для службы поддержки должен уметь создавать интуитивные карты диалогов и прототипировать сценарии взаимодействия. 
• Умение работать в междисциплинарных командах. Дизайнер ИИ-систем должен эффективно взаимодействовать с разработчиками, экспертами предметной области и специалистами по бизнес-анализу.

Системный администратор = Специалист по поддержке инфраструктуры для ИИ-систем

Специалист по поддержке инфраструктуры для ИИ-систем — профессионал, который обеспечивает надежную и эффективную работу вычислительной среды, необходимой для разработки, обучения и развертывания интеллектуальных систем. Он занимается управлением и оптимизацией специализированных аппаратных ресурсов (GPU-кластеры), а также облачных сервисов для МО.

В чем разница

В отличие от традиционного системного администратора, который занимается обслуживанием и управлением общей ИТ-инфраструктуры организации, специалист по поддержке инфраструктуры для ИИ-систем обеспечивает высокопроизводительную, масштабируемую и надежную среду для разработки и эксплуатации интеллектуальных приложений.

Какие навыки нужны специалисту, чтобы перейти на новую профессию

• Понимание архитектуры и особенностей работы систем машинного обучения. Специалист по поддержке инфраструктуры для ИИ-систем должен знать, как организовать вычислительные ресурсы для эффективного обучения и развертывания моделей на основе рекуррентных нейронных сетей. 
• Навыки работы с инструментами и платформами для ИИ-разработки. Например, специалист по поддержке инфраструктуры для системы компьютерного зрения должен уметь настраивать и администрировать среду для работы с библиотеками вроде TensorFlow, PyTorch, Keras.  
• Умение оптимизировать высокопроизводительные вычислительные ресурсы. Специалист должен знать, как эффективно использовать GPU-кластеры для ускорения процесса обучения моделей МО.
• Знание принципов работы с большими данными и системами хранения. 
• Навыки автоматизации и управления жизненным циклом ИИ-приложений. Специалист должен владеть практиками DevOps, чтобы автоматизировать развертывание, мониторинг и масштабирование интеллектуальных систем.

Менеджер проектов = Специалист по внедрению ИИ

Специалист по внедрению ИИ — это профессионал, который отвечает за успешную интеграцию интеллектуальных систем в бизнес-процессы различных организаций. Его основная задача — с учетом специфики предметной области разрабатывать стратегию и реализовывать проекты по применению технологий искусственного интеллекта для решения конкретных задач.

В чем разница

В отличие от традиционного проджекта, который координирует общие процессы реализации проектов, специалист по внедрению ИИ имеет более узкую специализацию. Он должен не только обладать знаниями в области управления проектами, но и глубоко разбираться в технологиях искусственного интеллекта, а также понимать специфику предметной области. Это позволяет ему эффективно адаптировать интеллектуальные решения к потребностям конкретного бизнеса или организации.

Какие навыки нужны специалисту, чтобы перейти на новую профессию

• Понимание бизнес-процессов и потребностей различных отраслей. Так, специалист по внедрению ИИ в финансовом секторе должен знать специфику банковской деятельности, инвестиций, страхования. Необходимо определять, как ИИ может повысить эффективность этих процессов. 
• Способность к коммуникации и презентации технических решений. Например, специалист по внедрению ИИ в сфере розничной торговли должен уметь доходчиво объяснять руководству компании преимущества и ограничения интеллектуальных систем для прогнозирования спроса и управления ассортиментом. 
• Креативность и стратегическое мышление. Так, специалист по внедрению ИИ в сфере образования должен уметь разрабатывать нестандартные подходы и сценарии применения ИИ для повышения качества и персонализации обучения.

Специалист по кибербезопасности = Эксперт по защите ИИ-систем от киберугроз

Эксперт по защите ИИ-систем от киберугроз — это специалист, который отвечает за обеспечение безопасности интеллектуальных систем. Основная задача — разрабатывать и применять методы, позволяющие выявлять, предотвращать и нейтрализовать разнообразные киберугрозы, которым могут подвергаться AI-приложения.

В чем разница

В отличие от традиционного специалиста по кибербезопасности, который занимается защитой общей ИТ-инфраструктуры, эксперт по защите ИИ-систем фокусируется на специфических проблемах, связанных с безопасностью интеллектуальных технологий. Он должен не только владеть базовыми навыками информационной безопасности, но и глубоко понимать принципы работы систем машинного обучения, чтобы идентифицировать и устранять уязвимости, которые могут возникать в них.

Какие навыки нужны специалисту, чтобы перейти на новую профессию

• Знание архитектуры и компонентов ИИ-систем. 
• Навыки в области машинного обучения и анализа данных. Эксперт по защите ИИ-систем кредитного скоринга должен выявлять и анализировать аномалии в данных, используемых для обучения моделей. 
• Умение проводить тестирование безопасности ИИ-моделей. Эксперт по защите должен разрабатывать методы, позволяющие проверять устойчивость модели к атакам с манипулированными входными данными. 
• Знание методов защиты от атак на основе машинного обучения. Эксперт по защите ИИ-систем должен иметь опыт в применении техник, таких как adversarial training, дифференциальная приватность, ансамблевое обучение. 
• Навыки проектирования безопасной архитектуры ИИ-систем. Специалист должен встраивать механизмы контроля, аудита и восстановления в систему, чтобы минимизировать риски, связанные с ошибками или злоумышленными воздействиями.

Робототехник = Разработчик интеллектуальных систем управления роботами

Разработчик интеллектуальных систем управления роботами — специалист, который занимается созданием ПО и алгоритмов для управления и навигации роботизированных систем с использованием технологий ИИ. Задача заключается в проектировании, разработке и внедрении интеллектуальных решений, позволяющих роботам воспринимать окружающую среду, принимать решения и взаимодействовать с человеком или другими объектами.

В чем разница

В отличие от традиционного робототехника, который фокусируется на механических, электрических и электронных аспектах роботов, разработчик интеллектуальных систем специализируется на программном обеспечении и алгоритмах, позволяющих наделять роботов когнитивными способностями. Он должен обладать более глубокими знаниями в области МО, компьютерного зрения, обработки естественного языка и других ключевых технологий, формирующих ИИ.

Какие навыки нужны специалисту, чтобы перейти на новую профессию

• Знание методов машинного обучения и компьютерного зрения. Разработчик интеллектуальной системы управления роботами должен реализовывать алгоритмы навигации, основанные на технологиях распознавания объектов и семантической сегментации изображений. 
• Умение проектировать архитектуру ПО для ИИ-систем. Разработчик должен проектировать модульную и масштабируемую архитектуру, интегрирующую различные компоненты искусственного интеллекта. 
• Способность к междисциплинарному взаимодействию. Разработчик должен эффективно работать в команде с механиками, электриками, дизайнерами и экспертами в области человеко-машинного взаимодействия.

Специалист по визуализации данных = Разработчик интерфейсов и визуализаций для ИИ-систем

Разработчик интерфейсов и визуализаций для ИИ-систем — специалист, который создает наглядные и интуитивно понятные способов представления информации, получаемой из интеллектуальных систем. Задача заключается в разработке графических интерфейсов, дашбордов, аналитических панелей и других визуальных решений, позволяющих пользователям эффективно взаимодействовать с ИИ-приложениями и понимать результаты их работы.

В чем разница

В отличие от традиционного специалиста по визуализации данных, разработчику необходимо не только обладать навыками дизайна, но и понимать логику функционирования ИИ-приложений, чтобы разрабатывать максимально информативные и интуитивные способы визуальной коммуникации с пользователями.

Какие навыки нужны специалисту, чтобы перейти на новую профессию

• Навыки проектирования пользовательского опыта (UX). Разработчик должен создавать интуитивные диалоговые интерфейсы и наглядные способы представления рекомендаций ИИ. 
• Способность к творческому мышлению и инновациям. Разработчик интерфейсов и визуализаций для ИИ-систем должен разрабатывать нестандартные способы представления сложной информации, понятные целевой аудитории. 
• Умение работать с большими данными и инструментами визуализации. Разработчик интерфейсов и визуализаций для ИИ-системы мониторинга городской инфраструктуры должен знать, как эффективно отображать и анализировать потоки данных, получаемые из различных источников. 
• Навыки работы в междисциплинарных командах.

В ближайшие годы спрос на специалистов в сфере ИИ будет только расти. Поэтому тем, кто хочет построить интересную и перспективную карьеру, стоит начать развивать необходимые навыки уже сейчас. Освоение технологий ИИ может открыть новые возможности для профессионального роста и расширить границы привычных профессий.