علم دادهعمومیهوش مصنوعی

استخدام مجموعه‌ ای از افراد حرفه ‌ای در حوزه‌ هوش مصنوعی و داده

تبدیل شدن به یک شرکت هوش مصنوعی، اغلب آسان‌تر از ایجاد یک تیم داده‌ای است. در واقع یک مرکز هوش مصنوعی تشکیل شده از کارشناسان داده و کارشناسان در زمینه‌های تجاری، آموزشی و هوش مصنوعی بوده است. در این حوزه نیاز به استخدام افراد حرفه‌ای با مهارت بالا بوده تا این افراد بتوانند بهترین راهکارها و بهترین ایده‌ها را برای حل چالش‌های مختلف ارائه دهند.

دانش داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی امروزه در حال تبدیل شدن به یک جدول مهم برای کسب و کارها هستند و روزبه‌روز شرکت‌های بیشتری باید به سمت این علوم و بهره‌گیری از آن‌ها می‌روند. زیرا اگر شرکت‌ها به سمت این دانش‌ها نروند از رقبا عقب خواهند افتاد.

مهم‌ترین چالش‌های شرکت‌های داده و هوش مصنوعی:

  • کمبود ویژگی در مورد نیازهای هوش مصنوعی کسب و کارها: برنامه‌ریزی یا ارزیابی ناکافی در داده‌های شرکت، قبل از افزایش نیرو می‌تواند منجر به تقلیل نیرو و به نوبه خود باعث عدم تعادل شود که در نهایت منجر به ناکارآمدی یا گردش مالی خواهد شد.
  • مشکل استخدام استعداد در حوزه‌ی داده: استعدادهای برتر داده و فناوری بیش از هر زمان دیگری تقاضا دارند و ۸۷٪ از مدیران استخدام، استخدام در این حوزه‌ها را بسیار چالش‌بر‌انگیز می‌دانند. در واقع پیدا کردن استعدادهای واقعی و حرفه‌ای در این حوزه بسیار سخت و پیچیده است.
  • فقدان برنامه‌های رسمی برای افزایش مهارت یک تیم: مهارت بالقوه برای کارکنان هوش مصنوعی بسیار مهم است و احتمالاً مهمترین منبع ارزشمند داده در سازمان خواهد بود. با این وجود اکثر شرکت‌ها این موضوع را نادیده می‌گیرند. طبق نظرسنجی‌ها فقط ۳۵ درصد از شرکت‌ها به یادگیری مداوم و ارتقا خود می‌پردازند.

دستیابی به اهداف هوش مصنوعی و داده‌ها کار ساده‌ای نیست و بسیاری از شرکت‌ها خیلی زود گرفتار چالش‌های مختلف می‌شوند. در واقع داشتن یک تیم حرفه‌ای اهمیت بسیار زیادی دارد در نتیجه انتخاب و تشکیل یک تیم و اعضای تیم بسیار مهم است. در نتیجه در همان قدم اول باید متوجه شوید که از تیم خود چه می‌خواهید. از سوی دیگر اکثر مدیران انتظار دارند تا افرادی که استخدام می‌کنند در تمامی حوزه‌ها تخصص داشته باشند. حتی امروزه، بسیاری از شرکت‌ها هنوز به دنبال استخدام افرادی با مهارت‌های چندگانه در حوزه‌ی داده هستند. اما چنین چیزی غیرواقعی و غیر منطقی است. در واقع هیچ استعداد کاملی در حوزه‌ی داده در جهان وجود ندارد که همه‌ی بخش‌های یک سازمان را با طیف وسیعی از مهارت‌ها در سطح بالایی راضی کند. در نتیجه باید واقع‌بین باشید و بهترین‌ها را در این حوزه انتخاب کنید.

بیشتر بخوانید: روند صعودی فناوری دیپ فیک (Deep fake) در حوزه‌های همکاری از راه دور

 

سامانه روابط عمومی دیتاک

مجموعه‌ ای از افراد با استعداد در حوزه‌ داده و هوش مصنوعی

افراد افسانه ‌ای در حوزه‌ داده: آنها قبل از وجود علم داده وجود داشته‌ اند، بنابراین آنها احتمالاً ریاضیات را به طور گسترده مطالعه کرده‌اند. آ‌ن‌ها همچنین برنامه نویسان خوبی هستند و به چندین زبان (از جمله زبان‌های تقریباً فراموش شده مانند C) تسلط دارند. این افراد با توجه به توانایی بالایی دچکه دارند حقوق بالایی هم دریافت خواهند کرد.

افراد با تخصص عمومی در حوزه‌ داده و هوش مصنوعی:

این افراد مانند افراد افسانه‌ای بوده‌اند اما در یک درجه عالی‌ فعالیت می‌کنند. در واقع شای آن‌ها ستاره نباشند اما در مورد همه‌ی زمینه‌ها اطلاعات کافی را دارند و می‌توانند در یک تیم مسئولیت‌های مختلفی را به عهده گیرند. این افراد تطبیق‌پذیری بالایی دارند و یک انتخاب خوب برای هر تیمی خواهند بود.

استاد آمار و الگوریتم‌ها:

آمارگیران، بدیهی است که در آمار بسیار باسواد خواهند بود. توجه داشته باشید که این مهارتی است که از نظر تئوری، همه دانشمندان داده (حداقل کسانی که تحصیلات رسمی دارند) باید داشته باشند. آنها ممکن است در صنعت خاصی تجربه داشته باشند (به عنوان مثال در امور مالی، خرده فروشی و غیره) و بنابراین در انواع خاصی از مشکلات یادگیری ماشین تخصص دارند. از سوی دیگر، آنها ممکن است در چالش‌های محاسباتی ناشی از کار با مجموعه داده‌های بسیار عظیم، مهارت کافی را نداشته باشند.

متخصصان عمودی:

متخصص عمودی دانشمند داده‌ای است که تجربه زیادی در یک حوزه خاص دارد. آنها احتمالاً به عنوان یک متخصص عمومی شروع به کار کردند، اما پس از سال‌ها کار در یک صنعت خاص، دانش کسب و کار لازم برای حل مشکل را بدست آوردند و در یک زمینه خاص خود را توسعه داده‌اند. آنها می‌توانند به دلیل دانش آشکار خود در شروع کار ارزشمند باشند.

اعضای بازیکن تیم:

تیم بازیکن با بهره‌وری کلی تیم، به از بین بردن موانع موجود در مسیر و ابزارآلات می‌پردازند و در واقع تخصص یا علم خاصی در حوزه‌ی داده ندارند بلکه توانایی این را دارند تا تیم را سریعا حرکت دهند تا تیم بتواند مدل‌های بیشتری را در معرض تولید قرار دهد. در واقع این افراد علم داده را به یک روغن‌کاری مربوط می‌کنند. در واقع، این نقش را اغلب می‌توان توسط یک تحلیلگر، مهندس داده یا کسی که دانش عمیق تجاری دارد، برآورده کرد.

جادوگر داده:

جادوگران داده‌ها بخش ضروری سازمان شما هستند. آنها معمولاً تجربه کدگذاری درSQL ، SAS یا زبان دیگر را دارند. آنها لزوما متخصص فناوری اطلاعات نیستند، اما درک کلی خوبی از دنیای پایگاه داده‌ها و زیرساخت‌ها دارند. جادوگران داده برای سازمان‌ها بسیار ارزشمند هستند، زیرا آنها در ایجاد بینش کاملاً جدید و تهیه گزارشات و داشبوردهای با کیفیت که در تیم‌های تجاری استفاده می‌شوند، متخصص هستند.

آمار شناس:

همانطور که از نام آنها پیداست، این افراد انواع تحلیلگرانی هستند که زمینه آماری قوی دارند. آمارشناسان نقش همه کاره‌ای دارند که می‌توانند به انواع ساختارهای تیم داده، ارزش افزوده دهند.

آنها ممکن است با تجزیه و تحلیل بتوانند پیشگویی داشته باشند و با رویکرد مهارت صحیح، ممکن است تاثیر بسیار خوبی بر روند کاری بگذارند.

عضو حساس داده:

معمار حساس با ارزیابی نیازهای هر کاربر به نیازهای سیستم عامل نزدیک می‌شود. او هر زیرگروه یا هر شخص (تحلیلگران داده، دانشمندان داده، مهندسان نرم افزار و غیره) را در نظر می‌گیرد و برای هر یک از آنها راه حلی را انتخاب می‌کند که به بهترین وجه نیازهای خاص آنها را برطرف کند.

هندسه‌شناس:

هندسه‌شناس، عاشق نمودارها و تقسیم‌بندی آن است. بنابراین برای رویکردی به پروژه‌های پیچیده داده، این مسئولیت بسیار حساس و مهم می باشد.

یکی از مسئولیت‌های هندسه‌‌شناس، انتخاب بهترین راه حل برای هر یک از مولفه‌های خاص است. این ممکن است به معنای یافتن بهترین راه حل برای پاک کردن داده‌ها، یافتن بهترین راه حل برای ساخت مدل، بهترین راه حل برای تولید و غیره باشد.

نگهدارنده:

نگهدارنده با به قولی Keeper این مسئولیت را دارد تا به پایداری یک مدل کمک کند. در واقع یک نگهدارنده وظیفه دارد تا از یک معماری ایجاد شده پشتیبانی کند تا در طولانی مدت بتوان از آن‌ها استفاده کرد.

عمل‌گرایان:

معمار داده عملگرا روش صحیح ساخت یک سیستم عامل متمرکز بر موارد خاص و ساخت پلت فرم را به عهده دارد.

جامع‌نگر: برای یک جامع‌نگر، تمرکز همیشه بر کیفیت ادغام نرم افزار و انسان‌هایی است که از آن استفاده می‌کنند. این نوع معمار داده به احتمال زیاد به دنبال راه حلی برای جایگزینی نمودارها و ابزارهای عملکردی سنتی است.

سخن‌ پایانی:

علاوه بر استخدام استعداد مناسب با سرمایه‌ گذاری در ابزارهایی که ستون یک فرهنگ داده قوی را حفظ می‌کنند و کار از راه دور را تسهیل می‌کنند، تجزیه کیفیت‌های مورد نیاز تجارت برای هر شغل داده‌ای و مصاحبه به ویژه برای این مهارت‌ها نیز مهم است. از سوی دیگر کارکنان داده‌ها و ابتکارات هوش مصنوعی، کار و مسئولیت بسیار پیچیده‌ای را به عهده دارند، اما با یک رویکرد جامع برای درک مشخصات مختلف داده‌ها، مجموعه مهارت‌ها و به طور کلی یک تیم حرفه‌ای می‌توان عملکرد و رویکرد تیم را به بالاترین حد بهره‌روی و موفقیت رساند.

برای درخواست دموی سامانه دیتاک به بخش ارتباط با ما مراجعه کنید.
برچسب ها
برای درخواست دموی سامانه دیتاک به بخش ارتباط با ما مراجعه کنید.

    نوشته های مشابه

    دیدگاهتان را بنویسید

    نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

    دکمه بازگشت به بالا
    بستن