Die umfangreiche Entwicklung von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) hat den Arbeitsmarkt dazu gezwungen, sich anzupassen. Das Zeitalter der KI- und ML-Generalisten ist vorbei, und wir sind in das Zeitalter der Spezialisten eingetreten. Da es selbst für erfahrene Personen schwierig sein kann, sich zurechtzufinden, habe ich diesen Leitfaden erstellt, um verschiedene KI- und ML-Jobs zu verstehen.
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Bereich der Informatik, der darauf abzielt, Computersysteme zu schaffen, die menschenähnliche Intelligenz zeigen. Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilgebiet der KI, das Algorithmen einsetzt, um Modelle zu entwickeln und bereitzustellen, die aus Daten lernen und Entscheidungen treffen können, ohne explizite Anweisungen programmiert zu haben.
Die Komplexität von KI und ML und ihre verschiedenen Zwecke führen zu verschiedenen Jobs, die sie unterschiedlich anwenden. Einige dieser Jobs sind KI-Ingenieur, ML-Ingenieur, Datenwissenschaftler, Dateningenieur, KI-Forschungswissenschaftler und Business Intelligence Analyst. Jeder dieser Jobs erfordert unterschiedliche Aspekte von KI- und ML-Expertise.
Ein AI-Ingenieur spezialisiert sich auf die Entwicklung, Implementierung, Prüfung und Wartung von KI-Systemen. Sie verwenden verschiedene Tools wie Python-Bibliotheken, Big Data-Tools und Datenbanken. Zum Beispiel arbeiten AI-Ingenieure an Projekten wie autonomen Fahrzeugen, virtuellen Assistenten und Gesundheitsrobotern.
Ein ML-Ingenieur entwickelt, implementiert und pflegt ML-Modelle und konzentriert sich auf das Bereitstellen und Abstimmen von Modellen in der Produktion. Die wichtigsten Fähigkeiten eines ML-Ingenieurs sind neben den üblichen Verdächtigen im maschinellen Lernen auch Softwaretechnik und fortgeschrittene Mathematik.
Ein Datenwissenschaftler sammelt und bereinigt Daten, führt explorative Datenanalysen durch, erstellt statistische Modelle und ML-Algorithmen und Visualisierungen, um Muster in den Daten zu verstehen und Vorhersagen zu treffen. Im Gegensatz zu ML-Ingenieuren sind Datenwissenschaftler mehr an den anfänglichen Stadien des ML-Modells beteiligt und konzentrieren sich auf die Entdeckung von Datenmustern und die Extraktion von Erkenntnissen.