| AI工程師如何建立團(tuán)隊(duì)在AI和AI方面的技能 |
| 2024/5/25 8:46:26 |
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AI已來，從科技和金融到醫(yī)療保健、零售和制造，今天幾乎每個行業(yè)都開始將AI納入其技術(shù)平臺和業(yè)務(wù)運(yùn)營。結(jié)果是對能夠設(shè)計(jì)、實(shí)施、利用和管理AI系統(tǒng)的工程師的人才需求激增。
未來十年，對AI人才的需求只會繼續(xù)增長。美國勞工統(tǒng)計(jì)局預(yù)計(jì)，到2030年，AI工程師的需求將增長23%，AI的一個子領(lǐng)域機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）工程師的需求將增長22%。
在科技行業(yè)，這種需求正如火如荼。最近的一項(xiàng)勞動力市場分析顯示，2023年生成式AI要求技能的工作崗位增加了令人難以置信的1，848%。分析還發(fā)現(xiàn)，2023年有超過385，000個AI角色的帖子。
為了利用AI的變革潛力，公司不能簡單地雇傭新的AI工程師：他們還不夠多。為了解決全球AI工程人才短缺的問題，你必須提高現(xiàn)有工程師的技能。
AI和AI的基本技能
AI及其子領(lǐng)域機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）和自然語言處理（NLP）都涉及在大型數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練算法，以產(chǎn)生可以執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)的模型。因此，不同類型的AI工程角色需要許多相同的核心技能。
CodeSignal的人才科學(xué)團(tuán)隊(duì)和技術(shù)主題專家對AI工程角色進(jìn)行了廣泛的技能映射，以定義這些角色所需的技能。這些是他們?yōu)閮蓚�流行的AI角色確定的核心技能：ML工程和NLP工程。
有效技能發(fā)展的組成部分
如今，大多數(shù)企業(yè)學(xué)習(xí)項(xiàng)目都采用傳統(tǒng)的課堂學(xué)習(xí)模式，即一名教師用一節(jié)課為多名學(xué)習(xí)者服務(wù)。員工從選擇一個項(xiàng)目開始，通常沒有什么指導(dǎo)。一旦他們開始上課，課程可能會使用視頻來傳遞指令，然后是測驗(yàn)來衡量他們對信息的記憶。
幾十年的研究表明，傳統(tǒng)的一對多的學(xué)習(xí)模式并不是最有效的學(xué)習(xí)方式。教育心理學(xué)家本杰明·布魯姆觀察到，通過一對一輔導(dǎo)學(xué)習(xí)的學(xué)生比同齡人高出兩個標(biāo)準(zhǔn)差；也就是說，他們比98%在傳統(tǒng)課堂環(huán)境中學(xué)習(xí)的人表現(xiàn)更好。一對一輔導(dǎo)優(yōu)于課堂學(xué)習(xí)的優(yōu)勢被稱為教育中的2-sigma問題。
多項(xiàng)選擇測驗(yàn)對員工的技能提供了一個糟糕的信號——特別是像AI和ML工程這樣的專業(yè)技術(shù)技能。測驗(yàn)也沒有給學(xué)習(xí)者在現(xiàn)實(shí)環(huán)境或工作流程中應(yīng)用所學(xué)知識的機(jī)會。
如果沒有基于當(dāng)前技能、優(yōu)勢和目標(biāo)以及團(tuán)隊(duì)需求的指導(dǎo)，員工可能會選擇與其技能熟練程度或目標(biāo)不匹配的課程或?qū)W習(xí)計(jì)劃。
培養(yǎng)你的團(tuán)隊(duì)成員掌握AI和AI技能需要一個學(xué)習(xí)計(jì)劃，提供以下內(nèi)容:
一對一輔導(dǎo)。當(dāng)今一流的技術(shù)學(xué)習(xí)計(jì)劃使用AI助手，這些助手能夠感知上下文并與學(xué)習(xí)環(huán)境完全集成，以便為大規(guī)模學(xué)習(xí)者提供個性化的一對一指導(dǎo)和反饋。
基于實(shí)踐的AI技能學(xué)習(xí)。幾十年的研究表明，人們通過主動實(shí)踐，而不是被動接受信息，學(xué)習(xí)得最好。你用來提升你的團(tuán)隊(duì)在AI和AI方面的技能的學(xué)習(xí)計(jì)劃應(yīng)該以實(shí)踐為中心，并利用模擬真實(shí)AI和AI工程工作的編碼練習(xí)。
結(jié)果驅(qū)動的工具。最后，最好的技術(shù)提升項(xiàng)目能確保員工真正掌握相關(guān)技能(而不僅僅是打勾)并在工作中應(yīng)用他們所學(xué)。學(xué)習(xí)計(jì)劃還應(yīng)該讓經(jīng)理們了解團(tuán)隊(duì)成員的技能增長和掌握情況。您的平臺應(yīng)該包括基準(zhǔn)數(shù)據(jù)，以允許您將您團(tuán)隊(duì)的技能與更多的技術(shù)人才進(jìn)行比較，并與您現(xiàn)有的學(xué)習(xí)系統(tǒng)集成。
結(jié)論
對AI和ML工程師的需求已經(jīng)出現(xiàn)，并將在未來幾年繼續(xù)增長，因?yàn)锳I技術(shù)對各行各業(yè)越來越多的組織變得至關(guān)重要。尋求填補(bǔ)團(tuán)隊(duì)AI和AI技能缺口的公司必須投資于提升現(xiàn)有技術(shù)團(tuán)隊(duì)的關(guān)鍵AI和AI技能。
查詢進(jìn)一步信息，請?jiān)L問官方網(wǎng)站https://spectrum.ieee.org/your-next-great-ai-engineer。（Robin Zhang，產(chǎn)通數(shù)造）
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