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AI工程师如何建立团队在AI和AI方面的技能
2024/5/25 8:46:26    
AI已来,从科技和金融到医疗保健、零售和制造,今天几乎每个行业都开始将AI纳入其技术平台和业务运营。结果是对能够设计、实施、利用和管理AI系统的工程师的人才需求激增。

未来十年,对AI人才的需求只会继续增长。美国劳工统计局预计,到2030年,AI工程师的需求将增长23%,AI的一个子领域机器学习(ML)工程师的需求将增长22%。

在科技行业,这种需求正如火如荼。最近的一项劳动力市场分析显示,2023年生成式AI要求技能的工作岗位增加了令人难以置信的1,848%。分析还发现,2023年有超过385,000个AI角色的帖子。

为了利用AI的变革潜力,公司不能简单地雇佣新的AI工程师:他们还不够多。为了解决全球AI工程人才短缺的问题,你必须提高现有工程师的技能。


AI和AI的基本技能


AI及其子领域机器学习(ML)和自然语言处理(NLP)都涉及在大型数据集上训练算法,以产生可以执行复杂任务的模型。因此,不同类型的AI工程角色需要许多相同的核心技能。

CodeSignal的人才科学团队和技术主题专家对AI工程角色进行了广泛的技能映射,以定义这些角色所需的技能。这些是他们为两个流行的AI角色确定的核心技能:ML工程和NLP工程。


有效技能发展的组成部分


如今,大多数企业学习项目都采用传统的课堂学习模式,即一名教师用一节课为多名学习者服务。员工从选择一个项目开始,通常没有什么指导。一旦他们开始上课,课程可能会使用视频来传递指令,然后是测验来衡量他们对信息的记忆。

几十年的研究表明,传统的一对多的学习模式并不是最有效的学习方式。教育心理学家本杰明·布鲁姆观察到,通过一对一辅导学习的学生比同龄人高出两个标准差;也就是说,他们比98%在传统课堂环境中学习的人表现更好。一对一辅导优于课堂学习的优势被称为教育中的2-sigma问题。

多项选择测验对员工的技能提供了一个糟糕的信号——特别是像AI和ML工程这样的专业技术技能。测验也没有给学习者在现实环境或工作流程中应用所学知识的机会。

如果没有基于当前技能、优势和目标以及团队需求的指导,员工可能会选择与其技能熟练程度或目标不匹配的课程或学习计划。

培养你的团队成员掌握AI和AI技能需要一个学习计划,提供以下内容:

一对一辅导。当今一流的技术学习计划使用AI助手,这些助手能够感知上下文并与学习环境完全集成,以便为大规模学习者提供个性化的一对一指导和反馈。

基于实践的AI技能学习。几十年的研究表明,人们通过主动实践,而不是被动接受信息,学习得最好。你用来提升你的团队在AI和AI方面的技能的学习计划应该以实践为中心,并利用模拟真实AI和AI工程工作的编码练习。

结果驱动的工具。最后,最好的技术提升项目能确保员工真正掌握相关技能(而不仅仅是打勾)并在工作中应用他们所学。学习计划还应该让经理们了解团队成员的技能增长和掌握情况。您的平台应该包括基准数据,以允许您将您团队的技能与更多的技术人才进行比较,并与您现有的学习系统集成。


结论


对AI和ML工程师的需求已经出现,并将在未来几年继续增长,因为AI技术对各行各业越来越多的组织变得至关重要。寻求填补团队AI和AI技能缺口的公司必须投资于提升现有技术团队的关键AI和AI技能。

查询进一步信息,请访问官方网站https://spectrum.ieee.org/your-next-great-ai-engineer。(Robin Zhang,产通数造)
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