Какие профессии появились в IT благодаря нейросетям?

Появление искусственного интеллекта изменило рынок труда, но не так, как многие боялись. Вместо того чтобы заменить IT-специалистов, нейросети помогают им работать быстрее, автоматизировать рутину и находить нестандартные решения. Более того, с развитием ИИ в IT появились совершенно новые профессии и вакансии. Знакомимся сегодня с подборкой из восьми ИИ-профессий.

ML-инженер или Machine Learning Engineer

ML-инженер создает и внедряет алгоритмы машинного обучения, чтобы нейросети решали задачи бизнеса. Он отвечает за разработку моделей, их тестирование и оптимизацию. Основные задачи ML-инженера:

• Разрабатывать архитектуру машинного обучения для конкретных задач и проектов
• Настраивать и оптимизировать ИИ-модели Работать с данными для обучения ИИ
• Внедрять ИИ-алгоритмы в IT-продукты и бизнес-процессы

Чтобы стать ML-инженером, потребуется опыт работы с языком программирования Python, TensorFlow, PyTorch, знание алгоритмов ML и навыки обработки данных.

ML-ученый или Machine Learning Scientist

ML-Scientist исследует новые методы машинного обучения, тестирует алгоритмы и ищет способы их улучшения. Он создает инструментарий для ML-инженеров. Задачи ML-сайентиста:

• Разрабатывать новые подходы в машинном обучении
• Исследования возможности оптимизации ИИ-моделей
• Анализировать данные и тестировать алгоритмы ML-обучения

ML-Scientist необходимы глубокие знания статистики, математики, Python и ML-фреймворков.

NLP-инженер или Natural Language Processing Engineer

Специалист по обработке естественного языка создает алгоритмы для работы с текстами: чат-боты, голосовые ассистенты, генеративные модели. NLP-инженер буквально помогает нейросетям и людям «найти общий язык». Среди задач NLP-инженера:

• Создавать алгоритмы анализа речи и текстов
• Обучать ИИ-модели на языковых данных
• Оптимизировать работу голосовых ассистентов

Специалисту по обработке естественного языка надо уметь работать с текстовыми моделями, Python, TensorFlow, обрабатывать данные и знать лингвистику.

AI-тренер

ИИ-тренер обучает нейросети, проверяет их ответы на ошибки и корректирует ИИ-алгоритмы. В задачи AI-тренера входит:

• Подбирать и обрабатывать обучающих данные
• Анализировать ошибки и дорабатывать модели
• Настраивать ИИ для лучшей производительности

Чтобы тренировать нейросети, нужно хорошо знать принципы их работы, уметь анализировать данные, понимать алгоритмы машинного обучения.

Промпт-инженер

Специалист по промпт-инжинирингу умеет формулировать запросы для нейросетей так, чтобы получать точные и релевантные результаты. Это ИИ-профессия появилась благодаря генеративным моделям, ее сфера ответственности:

• Оптимизировать запросы для ИИ
• Настраивать и тестировать нейросетевые ответы
• Анализировать и совершенствовать генеративные модели

Ключевые навыки промпт-инженера: логика и аналитическое мышление, знание принципов работы нейросетей.

Нейрокопирайтер

ИИ-копирайтер умеет генерировать тексты с помощью ИИ, и адаптировать контент, чтобы он был читабельным, информативным и отвечал запросам аудитории. Нейрокопирайтер занимается:

• Генерацией текстового контента в нейросетях
• Редактированием и адаптацией материалов, выданных ИИ
• Проверкой контента на точность (факт-чекинг), читабельность, релевантность

Чтобы освоить нейрокопирайтинг, нужен опыт в классическом копирайтинге, умение работать с генеративными нейросетями и понимание основ SEO.

Нейроиллюстратор

Нейроиллюстратор создает изображения с помощью ИИ-инструментов, разрабатывает алгоритмы генерации визуального контента в нейросетях. Главные задачи нейроиллюстратора:

• Создавать изображения в нейросетях
• Оптимизировать генеративные ИИ-модели, чтобы получать качественный результат
• Дорабатывать визуальный контент под запросы клиентов

Нейроиллюстратору нужно знать графические редакторы, основы ИИ-генерации изображений, обладать художественным мышлением.

BI-аналитик или Business Intelligence Analyst

BI-Analyst анализирует данные, полученные с помощью ИИ, выявляет закономерности и помогает бизнесу принимать стратегические решения. Основные задачи BI-аналитика:

• Обрабатывать и анализировать большие массивы данных (Big Data)
• Интерпретировать результаты работы нейросетей
• Формировать стратегические выводы, используя ИИ-инструменты

BI-аналитик должен уметь работать с SQL, Python, проводить статистический анализ и обладать аналитическим мышлением.

Заключение

Мы рассмотрели небольшую часть IT-специальностей, которые появились благодаря искусственному интеллекту. В действительности ИИ-профессий гораздо больше. Это подтверждает, что ИИ — не конкурент IT-специалистов, а мощный инструмент, который помогает им работать продуктивнее. При этом осваивать работу с ИИ нужно и в традиционных IT-профессиях, чтобы оставаться востребованными специалистами своей области. Например, на интенсиве «Frontend: Start» вы научитесь писать код в ChatGPT, а на интенсиве «UX/UI: Start» — генерировать изображения в Midjourney. Это отличная возможность бесплатно освоить основы работы с ИИ для решения IT-задач.