生成式人工智能正在迅速改變商業世界的格局，幾乎每個行業都在快速采用。企業紛紛轉向 gen AI，以簡化業務流程、開發專有 AI 技術并減少人工操作，從而解放員工，讓他們承擔更繁重的任務。Foundry 最近對資深 IT 專業人士進行的一項調查發現，57% 的 IT 企業已經確定了幾個 gen AI 用例領域，25% 的企業已經啟動了試點項目，41% 的企業正在對員工進行 gen AI 方面的培訓和技能提升。

在未來 6 到 12 個月內，最受歡迎的人工智能預期用途包括內容創建（42%）、數據分析（53%）、軟件開發（41%）、業務洞察（51%）、內部客戶支持（45%）、產品開發（40%）、安全（42%）和流程自動化（51%）。58% 的企業認為人工智能將提高員工的工作效率，55% 的企業認為人工智能產品將帶來更好的業務成果，55% 的企業認為人工智能能讓員工更專注于增值任務。

隨著這項技術的普及，企業對幫助設計、開發、實施和維護人工智能技術的相關職位的需求也隨之增加。Foundry 的人工智能調查還確定了公司希望招聘的幾個職位，以幫助在工作場所整合人工智能技術。以下是公司目前正在招聘或計劃招聘的前 11 個職位，以直接應對其新興的 gen AI 戰略。

01 | 數據科學家

隨著公司擁抱人工智能，他們需要數據科學家來幫助利用分析和人工智能從客戶和業務數據中獲得更好的見解。對于大多數公司來說，人工智能系統依賴于大型數據集，這需要數據科學家的專業知識來駕馭。他們的職責包括建立預測建模解決方案以滿足客戶和業務需求，與其他相關團隊一起實施分析模型，以及幫助企業從傳統軟件過渡到人工智能軟件。這個職位要求具備自然語言處理、編碼語言、統計模型以及大型語言和生成式人工智能模型方面的經驗。調查顯示，28% 的受訪者表示他們已經聘請了數據科學家來支持生成式人工智能，而 30% 的受訪者表示他們有計劃聘請候選人。

02 | 機器學習工程師

機器學習工程師的任務是將業務需求轉化為范圍明確的機器學習項目，同時指導機器學習解決方案的設計和實施。該職位負責培訓、開發、部署、調度、監控和改進企業中可擴展的機器學習解決方案。這個職位要求具備廣泛的技能，包括模型架構、數據和 ML 管道創建、軟件開發技能、使用流行 MLOps 工具的經驗，以及使用 BERT、GPT 和 RoBERTa 等工具的經驗。機器學習工程師的目標是最終使機器學習在整個組織內更容易獲得，從而使每個人都能從這項技術中受益。調查顯示，22% 的受訪者表示他們已經聘用了機器學習工程師來支持生成式人工智能，28% 的受訪者表示他們有計劃聘用該職位。

03 | 人工智能研究員

對于企業來說，人工智能是一個全新的領域，關于這項技術還有很多需要探索的地方，這就是為什么他們希望招聘人工智能研究員，以幫助確定人工智能在企業中的最佳應用。人工智能研究員幫助開發新的模型和算法，以提高生成式人工智能工具和系統的效率，改進當前的人工智能工具，并確定如何利用人工智能改進流程或實現業務需求的機會。人工智能研究員需要了解數據和自動化基礎設施、機器學習模型、人工智能工具和算法、數據科學、編程以及如何從零開始構建人工智能模型。調查顯示，31% 的受訪者表示，他們已經聘請了人工智能研究員來支持生成式人工智能，19% 的受訪者表示，他們有計劃聘請人工智能研究員。

04 | 算法工程師

算法工程師有時也被稱為算法開發人員，其任務是為軟件和計算機系統構建、創建和實施算法，以實現特定任務和業務需求。算法工程師需要掌握編程語言、測試和調試、文檔編制以及算法設計等方面的知識。這些工程師負責解決企業中復雜的計算問題，經常要處理大型數據集，設計復雜的算法來應對和解決業務需求。企業依靠算法工程師來幫助駕馭人工智能技術，依靠這些專家來擴展和部署人工智能解決方案，考慮所有道德和偏見影響，并確保它們符合所有合規和監管要求。根據調查，16% 的受訪者表示他們已經聘請了算法工程師來支持生成式人工智能，而 31% 的受訪者表示他們有計劃招聘該職位。

05 | 深度學習工程師

深度學習工程師負責領導為人工智能和機器學習系統、工具和應用提供信息的算法的研究、開發和維護。深度學習是人工智能的一個子集，對企業開發基因人工智能工具和資源至關重要。該職位負責構建和維護功能強大的人工智能算法，確定數據需求，并尋找更好的方法來實現業務流程自動化，從而提高績效。聊天機器人、虛擬助手、面部識別、醫療設備和自動駕駛汽車等技術都依賴深度學習來創造有效的產品。隨著企業不斷擁抱人工智能，深度學習工程師對于希望利用人工智能并將其整合到業務流程、服務和產品中的企業來說至關重要。調查顯示，16% 的受訪者表示他們已經聘請了深度學習工程師來支持生成式人工智能，28% 的受訪者表示他們有計劃聘請深度學習工程師。

06 | NLP 工程師

自然語言處理（NLP）工程師是任何組織擁抱創成式人工智能的重要角色。Gen AI 在很大程度上依賴 NLP 來改善溝通，并創建聊天機器人和其他人工智能服務，這些服務需要與用戶進行有效溝通，無論用戶提出什么疑問。該職位負責培訓 NLP 系統、開發模型、運行實驗、確定適當的工具和算法，并對模型進行定期維護和分析。應聘者通常在大數據、編碼、模型選擇和定制、語言建模、語言翻譯以及使用 NLP 工具進行文本總結方面擁有經驗。NLP 在文本到語音（TTS）和語音到文本（STT）、聊天機器人和虛擬助手等技術以及其他旨在與用戶實時交互的基因人工智能工具中發揮著重要作用。調查顯示，15% 的受訪者表示他們已經聘請了 NLP 工程師來支持生成式 AI，27% 的受訪者表示他們有計劃聘請 NLP 工程師。

07 | 人工智能聊天機器人開發人員

聊天機器人是生成式人工智能在商業環境中最早和最常見的用途之一。在過去幾年中，你很可能在某個時刻已經與人工智能聊天機器人進行過互動。聊天機器人可以幫助客戶找到合適的同事，將用戶與重要文件聯系起來，還能減輕客服代表的一些負擔。隨著人工智能技術的發展，聊天機器人正變得越來越復雜，ChatGPT、Bard、Replika、Cleverbot 等服務的興起，都表明它們是對企業有用的強大工具。聊天機器人技術在各行各業都有需求，企業都渴望開發自己的聊天機器人工具，以幫助簡化客戶服務、預約安排、社交媒體參與、用戶支持，甚至營銷和促銷。調查顯示，15% 的受訪者表示，他們已經聘請了人工智能聊天機器人開發人員來支持生成式人工智能，27% 的受訪者表示，他們有計劃聘請人工智能聊天機器人開發人員。

08 | 提示工程師

提示工程師負責確保使用 gen AI（尤其是文本到文本和文本到圖像 AI 模型）的工具能夠準確評估用戶提示并提供正確的信息。這個角色需要具備豐富的自然語言處理、編碼、自然語言查詢和人工神經網絡知識。提示工程的工作可以在 ChatGPT 等工具中看到，該工具可以接收用戶查詢并生成獨特的回復，還可以在 Midjourney 等人工智能圖像工具中看到，該工具可以根據用戶請求生成獨特的藝術和圖像。對于有意利用人工智能（尤其是聊天機器人、自動助理和圖像生成器）的企業來說，要確保這些工具的有效性和實用性，提示工程是至關重要的。調查顯示，11% 的受訪者表示，他們已經聘請了提示工程師來支持生成式人工智能，而 26% 的受訪者表示，他們有計劃聘請提示工程師。

09 | 首席人工智能官

首席人工智能官是一個相對較新的高級管理職位，可幫助企業應對工作場所人工智能的快速發展和需求。在將人工智能融入工作場所時，需要考慮很多問題，尤其是圍繞安全、偏見、合規性和隱私等方面。首席人工智能官負責監督人工智能戰略的制定，引導和監督人工智能在企業中的發展和實施。其他職責還包括監督數據管理和治理、業務部門合作、道德與合規、風險管理、人才招聘和人工智能團隊建設，以及監控人工智能工具的整體性能和分析報告。調查顯示，11% 的受訪者表示他們已經聘請了首席人工智能官來支持生成式人工智能，21% 的受訪者表示他們有計劃聘請該職位。

10 | 人工智能作家

越來越多的公司開始轉向人工智能進行內容創作，包括撰寫博文、產品描述等。但是，結果并不總是完美的--往往需要人的眼光來編輯和再加工基因人工智能的結果，使其聽起來更人性化，更貼近讀者。公司正在尋找經驗豐富的撰稿人和編輯，他們可以幫助使用生成式人工智能快速修改內容，同時確保內容文筆優美，易于目標受眾理解。調查顯示，10% 的受訪者表示他們已經聘請了人工智能作家來支持生成式人工智能，21% 的受訪者表示他們有計劃聘請人工智能作家。

11 | 人工智能藝術家

AI 藝術是創成式人工智能的較新應用之一，Midjourney和 Stable Diffusion 等工具在過去一年中風生水起。這些工具可以根據提示或圖像，創建完全獨特的內容，或對已有圖像進行特定編輯。對于希望創建營銷材料、產品圖片、圖片庫和其他藝術相關內容的機構來說，這些工具大有可為。各組織都在尋找經驗豐富的藝術家和平面設計師，他們可以利用專業技能和知識最大限度地利用圖像生成工具。藝術家擁有正確的知識和專業技能來創建提示，從而從人工智能生成工具中獲得更好的結果。他們了解各種藝術領域的行話、術語和細微差別--無論是電影、藝術作品還是視覺圖形--這有助于確保企業從這些服務中獲得他們想要的結果。調查顯示，7% 的受訪者表示他們已經聘請了人工智能藝術家來支持生成式人工智能，15% 的受訪者表示他們有計劃聘請人工智能藝術家。

來源：www.cio.com