最受價值的前7大AI人才

目錄

• 前言

• 什麼是AI，為什麼工作需求如此之高？

• AI人才的需求

• AI人才的競爭

• 在AI行業成功所需的技能

• 結論

前言

AI工作需求的熱潮是什麼呢？嗯，很簡單。隨著AI成為下一個大事，每個人都試圖跳上這輛車。科技巨頭如Google和Amazon正在引領潮流，但傳統公司如TSMC也在競爭。即使是初創公司也試圖參與，但卻難以跟上。AI人才的需求高企，而且似乎沒有結束的跡象。所以，如果你正在考慮轉行，你可能想要考慮AI行業。但在你這麼做之前，讓我們深入探討AI到底是什麼，以及你需要什麼技能才能在這個行業中成功。

AI是什麼，為什麼工作需求這麼高？

人工智能，或者說AI，是一種通過使機器能夠從經驗中學習、適應新的輸入，並執行通常需要人工干預的任務，來模擬人類智能的技術。過去幾年，由於技術的廣泛應用以及需要熟練專業人員來管理和開發這些應用的需求，AI工作的需求急劇增加。技術正在改變企業的運營方式，公司正在大量投資AI以獲得競爭優勢。有了AI，企業可以自動化他們的流程，提高客戶服務，並提供以前不可能的新服務。

AI工作需求高的部分原因可以歸因於這個行業有許多角色需要不同的技能。這些角色從機器學習工程師到數據科學家，每個角色都對這個領域有獨特的貢獻。這些角色的需求增加了工作機會，公司提供競爭性的薪資和福利以吸引頂尖的人才。

此外，隨著AI越來越融入我們的日常生活，工作需求預計將會增長。這項技術仍處於初級階段，因此需要熟練的專業人員來開發和操作這些系統的需求只會增加。因此，隨著新角色和機會的出現，將需要進行升級和再培訓。

AI人才的需求

人工智能（AI）近年來已成為熱門詞彙，其需求達到了26,000個工作職位的創新高點。所有大小和行業的公司都認識到AI所提供的潛力。從醫療保健到金融，AI正在各個領域產生影響。但是在AI行業中，最有價值的人才是誰呢？讓我們來看看。

最受價值的AI人才Top 7

AI行業有大量的角色需要不同的技能。雖然有些角色可能需要對機器學習算法有深入的理解，但其他角色可能需要業務知識，以理解如何應用AI來使組織受益。以下是最受價值的AI人才Top 7：

機器學習工程師

機器學習工程師負責開發和實施組織的機器學習基礎設施。他們處理大數據集，並建立使預測模型能夠做出明智決策的算法。

數據科學家

數據科學家負責通過各種統計和機器學習技術分析數據，從數據中提取見解。他們幫助組織做出數據驅動的決策。

全棧工程師

全棧工程師是一種開發人員，他們在應用程序的前端和後端都工作。他們負責開發和維護整個軟件系統。

產品經理

產品經理領導產品的開發，並管理從構想到上市的路線圖。

研究科學家

研究科學家負責創新並推動AI的界限。他們開發新的算法或改進現有的算法，可以解決複雜的問題。

AI架構師

AI架構師負責設計和規劃組織的AI系統和基礎設施。他們決定使用哪些工具和技術。

商業智能開發人員

BI開發人員負責開發交互式儀表板和報告，將數據見解轉化為可操作的信息。

AI人才的競爭

隨著AI人才需求達到創新高點，公司正在爭奪吸引和保留頂尖人才。科技巨頭如Google和Amazon正在引領，提供一流的福利和尖端技術。不僅是科技巨頭，傳統公司如TSMC也正在跳上這輛車。然而，初創公司卻在掙扎，因為他們可能無法提供類似的福利和待遇。

在AI行業成功所需的技能

面對現實吧，從事人工智能工作並不適合膽小的人。它需要一套獨特的技能，並非每個人都具備。要在這個行業中成功，你需要有強大的編程技能，有哪個行業不需要這個技能呢？如果你沒有編程技能，你將被拋在塵土之中。數學和統計專業也是必須的——如果沒有這些技能，很難理解所有那些算法。其實，還有很多行業透過本身的技能，並加上AI技能的輔助，都能提升工作效率。

當然，大數據是AI行業的一個重要部分，知道如何篩選數據以找到有用和可行的見解是這裡的遊戲規則。而且，如果你想要領先並成為行業的領導者，你最好也有一些商業洞察力。這意味著理解AI如何提高企業的利潤，並讓其他人接受你的想法。

結論

這樣看來，這是趨勢! AI人才的需求很高，而且只會越來越高。隨著公司繼續競爭最好和最亮的人才，那些具有正確技能和經驗的人可能會發現自己受到需求。但這不僅僅是關於技術技能——最成功的AI專業人士也將需要強大的商業頭腦，數學和統計專業，以及對大數據的深入理解。隨著新的角色和機會不斷出現，對於希望在這個領域建立職業生涯的人來說，未來看起來很光明。那麼你還在等什麼？出去開始磨練那些技能吧！

今天的文章都是大企業所需要的技能需求，但其實還是有非常多的AI技能和工具可以學習的。重點是：不分年齡，願意學習。之後會跟大家分享普通人都能用的AI工具，除了讓生活或是工作上都能節省非常多的時間外，更重要的是效率會明顯提升。說不定你會因此產生對AI工具的興趣，並且學習到更多、更多、更多!

文章參考來源：遠見、勞動部勞動力發展署、產業人力供需資訊網