هوش مصنوعی (AI) این روزها به یکی از داغ‌ترین حوزه‌های فناوری اطلاعات تبدیل شده است؛ چرا که توجه و تقاضا برای این فناوری نوظهور هر روز بیشتر می‌شود. عرضه ChatGPT در سال ۲۰۲۳ علاقه به هوش مصنوعی، به‌ویژه هوش مصنوعی مولد (Generative AI) را با سرعت زیادی افزایش داد. همین موج توجه باعث شد سازمان‌ها در هر اندازه‌ای به سمت استفاده و توسعه این فناوری بروند تا بتوانند از مزایای بالقوه آن بهره‌برداری کنند. تقاضا و علاقه روزافزون شرکت‌ها به AI، نیاز گسترده‌ای به موقعیت شغلی مهندس هوش مصنوعی ایجاد کرده است؛ افرادی که بتوانند در توسعه، استقرار، نگهداری و بهره‌برداری از سیستم‌های هوش مصنوعی نقش داشته باشند.
فردی با دانش فنی و پیش‌زمینه در برنامه‌نویسی نرم‌افزار ممکن است بخواهد مسیر تبدیل شدن به یک مهندس هوش مصنوعی را طی کند و آینده شغلی پربازدهی در حوزه مهندسی هوش مصنوعی برای خود بسازد. این مقاله به بررسی ابعاد مختلف مسیر شغلی یک مهندس هوش مصنوعی می‌پردازد و نگاهی جامع به مهارت‌ها، مسئولیت‌ها، میزان درآمد و چشم‌انداز آینده این حرفه ارائه می‌دهد.
هوش مصنوعی (AI) چیست؟
هوش مصنوعی در اصل نوعی محاسبات ریاضی است که در برخی جنبه‌ها می‌تواند شبیه‌سازی محدودی از هوش انسانی به نظر برسد. این فناوری در طیف گسترده‌ای از سیستم‌های فناوری اطلاعات به کار گرفته می‌شود تا با افزودن قابلیت‌های خودکارسازی و هوشمندی، عملکرد آن‌ها را بهبود بخشد.
هوش مصنوعی این ظرفیت را دارد که بسیاری از وظایف سازمانی که معمولا توسط انسان انجام می‌شوند را ساده‌تر و کارآمدتر کند؛ از جمله مدیریت فرایندهای کسب‌وکار، تشخیص گفتار و پردازش تصویر.
بسیاری از کاربردهای هوش مصنوعی به‌شدت به پردازش زبان طبیعی (NLP) و یادگیری عمیق متکی هستند. این فناوری‌ها با تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها و شناسایی الگوهای موجود در آن‌ها، به رایانه‌ها آموزش می‌دهند تا بتوانند وظایف مشخصی را انجام دهند.
علاوه بر سرعت‌بخشیدن به تحلیل داده‌ها، هوش مصنوعی می‌تواند زمینه‌ساز تفکر خلاقانه‌تر در استفاده از داده‌ها باشد؛ چرا که قادر است پاسخ‌هایی ارائه دهد که شاید به ذهن انسان نرسیده باشد.
با ظهور هوش مصنوعی مولد (Generative AI)، دامنه امکانات و کاربردهای هوش مصنوعی گسترش پیدا کرده است. از این فناوری برای خلاصه‌سازی محتوا، ایجاد چت‌بات‌های مکالمه‌ای و همچنین تولید محتوای جدید استفاده می‌شود. هوش مصنوعی مولد در شکل‌های پیشرفته خود می‌تواند متن، صدا و ویدئو تولید کند؛ آن هم اغلب تنها با دریافت چند دستور ساده متنی (Text Prompt).
لازم به ذکر است مهندسی هوش مصنوعی شاخه‌ای تخصصی از علوم کامپیوتر است که بر طراحی، توسعه، استقرار و نگهداری سیستم‌های مبتنی بر AI تمرکز دارد. اگر خود «هوش مصنوعی» را بتوان مغز یک سیستم دانست، مهندسی AI در واقع هنر و علم ساختن این مغز و قرار دادن آن در دل محصولات و خدمات است. در ادامه این مقاله به‌طور مفصل درباره این نقش صحبت خواهیم کرد.
| موضوع | هوش مصنوعی (AI) | یادگیری ماشین (Machine Learning) | یادگیری عمیق (Deep Learning) |
| حجم داده بهینه | حجم‌های متنوع داده | هزاران نقطه داده | داده‌های عظیم (Big Data)؛ میلیون‌ها نقطه داده |
| خروجی‌ها | هر چیزی از پیش‌بینی گرفته تا توصیه و تصمیم‌گیری | مقدار عددی، مثل یک دسته‌بندی یا امتیاز | از مقادیر عددی تا عناصر آزاد مثل متن یا صدا |
| نحوه عملکرد | ماشین‌ها طوری برنامه‌ریزی می‌شوند که فعالیت انسانی را با دقتی مشابه شبیه‌سازی کنند | از الگوریتم‌های خودکار متنوعی استفاده می‌شود که توابع را مدل می‌کنند و اقدامات آینده را از داده پیش‌بینی می‌کنند | از شبکه‌های عصبی استفاده می‌شود که داده را از میان لایه‌های پردازشی متعدد عبور می‌دهند تا ویژگی‌ها و روابط داده را تفسیر کنند |
| نحوه مدیریت | الگوریتم‌ها برای عملکرد درست نیاز به نظارت انسانی دارند | الگوریتم‌ها توسط تحلیل‌گران داده هدایت می‌شوند تا متغیرهای خاص در داده‌ها بررسی شوند | الگوریتم‌ها پس از استقرار در محیط، تا حد زیادی خودگردان عمل می‌کنند و تحلیل داده را خودکار انجام می‌دهند |
مهندس هوش مصنوعی کیست و چه کاری انجام می‌دهد؟
مهندس هوش مصنوعی شبکه‌های پیچیده‌ای از الگوریتم‌ها را طراحی، برنامه‌نویسی و آموزش می‌دهد تا این الگوریتم‌ها بتوانند عملکردی مشابه مغز انسان داشته باشند. برای این کار، مهندسان AI باید در زمینه‌هایی مانند توسعه نرم‌افزار، علم داده، مهندسی داده و برنامه‌نویسی متخصص باشند. آن‌ها داده‌ها را از منابع مختلف استخراج و پردازش می‌کنند، مدل‌های یادگیری ماشین را طراحی، توسعه و آزمایش می‌کنند و در نهایت، برنامه‌های کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی را از طریق کدنویسی یا فراخوانی رابط‌های برنامه‌نویسی (API) پیاده‌سازی می‌کنند.
مسئولیت‌های کلیدی مهندسان هوش مصنوعی
مهندس هوش مصنوعی نقش بسیار مهمی در توسعه و پیاده‌سازی هوش مصنوعی ایفا می‌کند. وظایف این نقش با توجه به نیازهای برنامه‌های مدرن هوش مصنوعی مولد تکامل یافته و در چندین دسته قرار می‌گیرد. در ادامه، جنبه‌های اصلی شغل مهندس هوش مصنوعی را معرفی می‌‌کنیم و سپس به مسئولیت‌های کلیدی آن می‌پردازیم.
۱- توسعه و مدیریت مدل‌های هوش مصنوعی
- ساخت مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی عمیق و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
- توسعه و بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی مولد برای کاربردهای متنوع
- بهینه‌سازی مدل‌ها از نظر کارایی، بهره‌وری و مقیاس‌پذیری
۲- MLOps و مدیریت چرخه عمر هوش مصنوعی
- مدیریت چرخه عمر هوش مصنوعی، از مرحله توسعه تا استقرار و پایش مداوم
- پیاده‌سازی فرایندهای یکپارچه‌سازی و تحویل مداوم (CI/CD) برای مدل‌های هوش مصنوعی
- خودکارسازی فرایندهای بازآموزی و نسخه‌بندی مدل‌ها
۳- هوش مصنوعی اخلاقی و توسعه مسئولانه
- اطمینان از توسعه‌ی سیستم‌های هوش مصنوعی با رعایت اصول اخلاقی و در نظر گرفتن سوگیری‌های احتمالی
- پیاده‌سازی اصول انصاف، مسئولیت‌پذیری و شفافیت در مدل‌های هوش مصنوعی
- انجام ممیزی‌های منظم برای شناسایی و کاهش سوگیری‌ها در سیستم‌های AI
۴- زیرساخت و مدیریت داده
- طراحی و مدیریت زیرساخت‌ها و محیط‌های لازم برای توسعه محصولات هوش مصنوعی
- ایجاد زیرساخت‌های تبدیل داده و ورود داده (Data Ingestion)
- خودکارسازی زیرساخت‌های مورد استفاده تیم علم داده
۵- تحلیل و آزمایش
- انجام تحلیل‌های آماری و تفسیر نتایج برای کمک به تصمیم‌گیری‌های بهتر کسب‌وکار
- اجرای آزمایش‌ها و تست‌های مربوط به هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
مهارت‌ها و تحصیلات موردنیاز برای مهندس هوش مصنوعی
برای تبدیل شدن به یک مهندس هوش مصنوعی، تنها مهارت‌های فنی کافی نیست؛ ترکیبی از توانایی‌های تخصصی و مهارت‌های کسب‌وکار (غیر فنی) لازم است تا فرد بتواند در این نقش کاملا موفق شود.
مهارت‌های غیر فنی و تجاری
- توانایی انتقال روشن و دقیق اهداف پروژه، برنامه زمانی و انتظارات و گفت‌وگو درباره آن‌ها با ذی‌نفعان (از جمله دانشمندان داده، تحلیل‌گران داده، تحلیل‌گران پژوهش، مهندسان نرم‌افزار، مدیران بازاریابی و تیم‌های محصول)
- توانایی تفکر انتقادی، خلاقانه و تحلیلی برای حل مسائل در زمان واقعی؛ ارزیابی اعداد، روندها و داده‌ها و رسیدن به نتایج مبتنی بر شواهد؛ به چالش کشیدن رویه‌های تثبیت‌شده کسب‌وکار و پیشنهاد رویکردهای جدید برای فرایندهای هوش مصنوعی
- توانایی کار در محیطی مشارکتی و حمایت‌گر
- داشتن بینش کسب‌وکار (Business Acumen) و شناخت صنعت مربوطه
تحصیلات مورد نیاز یک مهندس هوش مصنوعی
- مدرک کارشناسی در رشته‌های مرتبط با هوش مصنوعی مانند علم داده، علوم کامپیوتر، فناوری اطلاعات (IT) یا آمار
- مدرک کارشناسی ارشد (اگرچه همیشه الزامی نیست) در رشته‌هایی مثل علم داده، ریاضیات، علوم شناختی یا علوم کامپیوتر
آموزش‌های تکمیلی برای مهندسی هوش مصنوعی
- شرکت در دوره‌ها و برنامه‌های گواهی‌نامه‌ای مرتبط با هوش مصنوعی
- حضور در کارگاه‌ها و بوت‌کمپ‌های متمرکز بر هوش مصنوعی مولد و فناوری‌های نوظهور
- دریافت گواهی‌نامه‌های تخصصی در حوزه‌هایی مانند یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و اخلاق در هوش مصنوعی
- شرکت در کنفرانس‌ها و سمینارهای هوش مصنوعی برای به‌روز ماندن نسبت به تازه‌ترین پیشرفت‌های این حوزه
ابزارها و نرم‌افزارهای مورد استفاده مهندسان هوش مصنوعی
مهندسان هوش مصنوعی برای طراحی، توسعه و استقرار سیستم‌های هوش مصنوعی از مجموعه متنوعی از ابزارها استفاده می‌کنند. این ابزارها طیف گسترده‌ای را در بر می‌گیرند؛ از زبان‌های برنامه‌نویسی گرفته تا فریم‌ورک‌های تخصصی و پلتفرم‌های ابری.
زبان‌های برنامه‌نویسی و کتابخانه‌های اصلی
- Python: زبان استاندارد توسعه هوش مصنوعی که به دلیل سادگی و اکوسیستم گسترده کتابخانه‌ها، بیشترین استفاده را دارد.
- NumPy و Pandas: کتابخانه‌های ضروری در پایتون برای محاسبات عددی و پردازش داده.
فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق
- TensorFlow: یک فریم‌ورک متن‌باز برای ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی، پشتیبانی‌شده توسط گوگل.
- PyTorch: به خاطر انعطاف‌پذیری و استفاده از گراف‌های محاسباتی پویا شناخته می‌شود و در حوزه پژوهش محبوبیت زیادی دارد.
- Keras: یک API سطح بالا که توسعه شبکه‌های عصبی را ساده می‌کند و معمولا همراه با TensorFlow مورد استفاده قرار می‌گیرد.
پلتفرم‌های ابری و سرویس‌های هوش مصنوعی
- Amazon Web Services (AWS): شامل سرویس‌های متنوعی همچون Amazon SageMaker و Bedrock برای توسعه و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی.
- Google Cloud Platform (GCP): ارائه‌دهنده مجموعه‌ای گسترده از سرویس‌های هوش مصنوعی از جمله Vertex AI و TensorFlow Enterprise.
- Microsoft Azure AI: پلتفرم مایکروسافت که مجموعه‌ای جامع از سرویس‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را در اختیار توسعه‌دهندگان قرار می‌دهد.
سرویس‌های تخصصی هوش مصنوعی
- OpenAI API: دسترسی به مدل‌های زبانی قدرتمند مانند GPT-3.5 و GPT-4 را فراهم می‌کند.
- Hugging Face: پلتفرمی برای به‌اشتراک‌گذاری و همکاری روی مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP).
- IBM Watson: مجموعه‌ای از سرویس‌ها و اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی در سطح سازمانی.
- Anthropic Claude: یک API مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) برای کاربردهای متنوع هوش مصنوعی.
- Replicate: پلتفرمی برای اجرای مدل‌های یادگیری ماشین در فضای ابری و به‌اشتراک‌گذاری آن‌ها.
حقوق مهندس هوش مصنوعی چقدر است؟
میزان حقوق مهندس هوش مصنوعی بسته به نوع شغل و محل کار متفاوت است. همچنین گزارش‌های مختلف، بازه‌های متفاوتی از حقوق را اعلام می‌کنند.
بر اساس گزارش ZipRecruiter، میانگین حقوق سالانه یک مهندس هوش مصنوعی در ایالات متحده تا سپتامبر ۲۰۲۴ برابر با ۱۰۶,۳۸۶ دلار بوده است. طبق این گزارش، حقوق مهندسان هوش مصنوعی در آمریکا می‌تواند از حداقل ۴۴,۰۰۰ دلار شروع شود و تا حداکثر ۱۷۳,۵۰۰ دلار برسد. بیشتر حقوق‌ها در این حوزه بین ۷۶,۰۰۰ تا ۱۳۲,۵۰۰ دلار قرار دارند و پردرآمدترین افراد سالانه حدود ۱۵۶,۰۰۰ دلار دریافت می‌کنند.
بر اساس داده‌های پلتفرم شغلی Built In، میانگین حقوق پایه مهندسان هوش مصنوعی در آمریکا ۱۵۵,۹۱۸ دلار است. این پلتفرم کمترین میزان حقوق را ۸۰,۰۰۰ دلار و بیشترین را ۳۳۸,۰۰۰ دلار گزارش کرده است.
در ایران نیز براساس وبسایت‌های کاریابی جابینجا و جاب‌ویژن، موقعیت شغلی مهندس هوش مصنوعی در جایگاه کارشناس در سال ۱۴۰۴ به‌طور متوسط ۲۵ تا ۵۰ میلیون تومان درآمد دارد.
چه مسیرهای شغلی برای مهندسان هوش مصنوعی وجود دارد؟
متخصصان فناوری اطلاعات که شغل مهندسی هوش مصنوعی را انتخاب می‌کنند، می‌توانند بینش‌های ارزشمندی در اختیار سازمان‌ها قرار دهند؛ از پیش‌بینی چالش‌های آینده گرفته تا کمک به تصمیم‌گیری‌های مهم تجاری. امروزه صنایع مختلف از فناوری هوش مصنوعی در کاربردهای متنوعی بهره می‌برند، از جمله:
- خدمات مالی: شناسایی عادات کاربران برای تشخیص بهتر فعالیت‌های تقلبی یا مشکوک.
- تولید و صنعت: بازنگری در زنجیره تامین و برنامه‌ریزی برای تعمیرات پیش‌بینانه به‌منظور تولید ایمن‌تر، کارآمدتر و کم‌هزینه‌تر محصولات.
- حوزه سلامت: خودکارسازی فرایندها برای بهبود تعامل با بیماران و کاهش زمان و هزینه‌های مرتبط با توسعه دارو.
- کسب‌وکارها: کشف بینش‌های کلیدی درباره رفتار، احساسات و الگوهای خرید مشتریان برای بهبود تجربه مشتری.
چه دوره‌ها و گواهی‌نامه‌هایی برای مهندسان هوش مصنوعی وجود دارد؟
مهندسان هوش مصنوعی می‌توانند با گذراندن دوره‌ها و دریافت گواهی‌نامه‌های آموزشی، دانش و مهارت‌های خود را به‌روز نگه دارند. در ادامه برخی از دوره‌ها و برنامه‌های مطرح در مقاطع کارشناسی‌ارشد و تخصصی در حوزه هوش مصنوعی معرفی شده است:
- Artificial Intelligence Graduate Program، ارائه‌شده توسط دانشکده مهندسی دانشگاه استنفورد
- AI for Everyone، توسط اندرو انگ (Andrew Ng) در پلتفرم Coursera
- IBM Applied AI Professional Certificate در Coursera
- Introduction to TensorFlow for Artificial Intelligence, Machine Learning and Deep Learning در Coursera
- Artificial Intelligence A-Z در Udemy
- Artificial Intelligence: Reinforcement Learning in Python در Udemy
- Getting Started with AI and Machine Learning در LinkedIn Learning
آینده مهندسی هوش مصنوعی
آینده‌ی مهندسی هوش مصنوعی بدون شک با رشد و نوآوری‌های چشمگیر همراه خواهد بود. برخی از روندهای آینده‌نگر در این حوزه عبارت‌اند از:
- سیستم‌های خودران: انتظار می‌رود استفاده و استقرار سیستم‌های خودران، از خودروهای بدون راننده گرفته تا ربات‌ها، گسترش پیدا کند؛ سیستم‌هایی که به سطحی پیشرفته‌تر و پیچیده‌تر از فناوری هوش مصنوعی نیاز دارند.
- رایانش کوانتومی: کارایی عملی رایانه‌های کوانتومی هر روز به واقعیت نزدیک‌تر می‌شود و می‌تواند تاثیر قابل توجهی بر مهندسی هوش مصنوعی داشته باشد. رایانه‌های کوانتومی این پتانسیل را دارند که برخی الگوریتم‌ها را با سرعت بسیار بالاتری اجرا کرده و مسائل پیچیده را سریع‌تر از رایانه‌های کلاسیک حل کنند.
همچنین با پیچیده‌تر شدن فناوری هوش مصنوعی، نقش‌های تخصصی جدیدی در این حوزه پدیدار خواهند شد، از جمله:
- مسئول اخلاق هوش مصنوعی (AI Ethics Officer): نقشی جدید که وظیفه دارد از توسعه و استقرار اخلاقی سیستم‌های هوش مصنوعی اطمینان حاصل کند.
- متخصص هوش مصنوعی کوانتومی (Quantum AI Specialist): فردی که تمرکز او بر ادغام فناوری‌های هوش مصنوعی و رایانش کوانتومی خواهد بود.
- مهندس زیرساخت هوش مصنوعی (AI Infrastructure Engineer): نقشی که در ایجاد و مدیریت زیرساخت‌های توسعه و تولید سیستم‌های هوش مصنوعی تخصص خواهد داشت.
سخن پایانی
مهندسی هوش مصنوعی یکی از پرچالش‌ترین و در عین حال فرصت‌سازترین حوزه‌های فناوری در عصر حاضر است. ترکیب دانش فنی، مهارت‌های تحلیلی و بینش تجاری، این نقش را به نقطه‌ی اتصال میان علم داده، توسعه نرم‌افزار و نوآوری‌های فناورانه تبدیل کرده است.
با توجه به سرعت بالای رشد هوش مصنوعی، تقاضای سازمان‌ها برای متخصصان این حوزه به‌طور مداوم در حال افزایش است. از طراحی مدل‌های یادگیری عمیق گرفته تا پیاده‌سازی سیستم‌های خودران و بهره‌گیری از رایانش کوانتومی، آینده مهندس هوش مصنوعی سرشار از فرصت‌هایی خواهد بود که مسیر شغلی ارزشمند و پویایی را برای علاقه‌مندان رقم می‌زند.
برای توسعه‌دهندگانی که به دنبال خلق ارزش در صنایع مختلف هستند، ورود به حوزه مهندسی هوش مصنوعی نه تنها به معنای همراهی با یکی از داغ‌ترین روندهای فناوری است، بلکه فرصتی برای شکل‌دادن به آینده‌ی تکنولوژی و کسب‌وکار به شمار می‌رود.
منابع
سوالات متداول
در آمریکا میانگین حقوق سالانه بین ۱۰۶ تا ۱۵۶ هزار دلار گزارش شده است. این میزان بسته به تجربه، موقعیت جغرافیایی و نوع سازمان متفاوت است. در ایران نیز براساس جاب‌ویژن و جابینجا در سال ۱۴۰۴، بین ۲۵ تا ۵۰ میلیون تومان است.
تسلط بر زبان‌های برنامه‌نویسی مثل Python، دانش یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، کار با کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌هایی مانند TensorFlow و PyTorch و همچنین مهارت‌های غیر فنی مثل تفکر تحلیلی و توانایی کار تیمی.
دوره‌هایی مثل AI for Everyone (Andrew Ng)، IBM Applied AI Certificate، و دوره‌های یادگیری TensorFlow یا PyTorch در Coursera و Udemy از منابع معتبر برای شروع و ارتقا هستند.
دیدگاهتان را بنویسید