Top-KI-Jobs im Jahr 2024

1. Datenwissenschaftler

Data Scientists extrahieren, analysieren und interpretieren große Datenmengen mit einer Reihe von Tools, von statistischen und algorithmischen bis hin zu KI und maschinellem Lernen. Kurz gesagt, sie verwandeln Rohdaten in aussagekräftige Erkenntnisse, die Unternehmen nutzen können, um ihre Arbeit zu verbessern.

Im Zeitalter der KI können Data Scientists künstliche Intelligenz nutzen, um Algorithmen zu erstellen, Experimente zu entwerfen, Daten abzufragen, Berichte zu erstellen und vieles mehr.

Wenn Sie auf der Suche nach einer Zertifizierung sind, die Ihr Fachwissen als Data Scientist belegen kann, sind Sie möglicherweise an Microsoft Azure Data Engineer Associate | DP-203 oder Microsoft Power BI Data Analyst Associate | PL-300 interessiert. Wenn Ihre Rolle auch den Datenschutz umfasst, sollten Sie sich die Zertifizierung zum Certified Data Protection Officer (CDPO) ansehen.
 

2. Software-Ingenieur

Manchmal auch als Softwareentwickler bezeichnet, verwenden Softwareingenieure Programmiersprachen, um Software und Apps zu erstellen. Sie testen, warten und verbessern sie auch.

Im Jahr 2024 können KI-gestützte Testtools Testfälle automatisch generieren, Tests in verschiedenen Szenarien ausführen und Testergebnisse in Echtzeit analysieren, um die Abdeckung und Genauigkeit solcher Tests zu verbessern.

Je nachdem, welchen Tech-Stack Ihr Unternehmen verwendet, können Sie Ihre Fähigkeiten durch das Bestehen einer offiziellen Microsoft-Zertifizierung wie Microsoft Azure Developer Associate | AZ-204, Microsoft Power Platform Developer Associate | PL-400 nachweisen. Microsoft steht an der Spitze der KI-Innovation und hat sogar eine neue Laptop-Tastatur eingeführt, um 2024 als "Jahr des KI-PCs" zu markieren, so dass erwartet wird, dass Aktualisierungen dieser Kurse, die häufig sind, bald KI-Konzepte einführen werden.

3. Robotik-Ingenieur

Die Robotik ist seit Jahrzehnten ein faszinierendes Feld, das Elemente des Maschinenbaus und der Elektrotechnik mit der Informatik verbindet. Seine Maschinen innovieren die Automobilindustrie, die Fertigung, das Gesundheitswesen, die Landesverteidigung und vieles mehr.

Im Zeitalter der KI bauen und warten Robotikingenieure KI-gestützte Roboter. KI kann sie dabei unterstützen, diese Roboter zu entwerfen, Prototypen zu testen und Fehler zu beheben. Nach Ansicht der britischen Regierung könnte dieser Job der Umwelt helfen, indem er nachhaltige Technologien entwickelt.

Um in dieser hochspezialisierten Karriere erfolgreich zu sein, wird empfohlen, dass Sie über einen starken Hintergrund in Informatik verfügen, z. B. einen Universitätsabschluss. weitere Zertifizierungen wie dieser BCS Foundation Award in Smart Products, Robotics and Automation können Ihrem Lebenslauf einen Vorteil verschaffen.

4. KI Produktmanager

Wenn Sie Erfahrung im Produktmanagement haben und verstehen, wie KI-Produkte aufgebaut werden, könnten Sie sich auf KI spezialisieren. Künstliche Intelligenz ist hochkomplex; Es handelt sich jedoch immer noch um ein Produkt, und als Produktmanager müssen Sie sicherstellen, dass es monetarisiert und verwendet werden kann, um Ihr Unternehmen gemäß seiner Vision auszubauen.

Abgesehen davon können Sie im Zeitalter der KI Produktivitätstools der künstlichen Intelligenz in Ihren Arbeitsablauf integrieren, um produktiver zu werden. Das neueste ProdPad hat zum Beispiel ChatGPT integriert. 

Sie müssen weiterhin Business Cases erstellen, mit Data Scientists zusammenarbeiten, Problem-Mapping durchführen und über ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten verfügen. Laut ProductPlan "bezeichnen einige KI-Experten KI-PMs als Übersetzer, weil sie eine Brücke zwischen der Sprache der Data Science und der Produktentwicklung schlagen müssen."

Wenn das für Sie interessant klingt, können Sie den Scrum Product Owner™ (PSPO I) von Scrum.org oder das BCS Practitioner Certificate in Digital Product Management ausprobieren. Wenn Sie sich mehr für Planung und Bestandsmanagement interessieren, könnte die Certified in Planning and Inventory Management (CIPM) Zertifizierung von ASCM helfen, Ihre Fähigkeiten zu validieren.

5. KI Forscher

Die rasante Verbreitung von KI basiert auf theoretischer und experimenteller Forschung. Im Jahr 2024 werden KI-Forscher die Grenzen des Möglichen weiter verschieben.

Um KI-Forscher zu werden, benötigen Sie einen Abschluss in einem verwandten Bereich (z. B. Informatik) und ein tiefes Verständnis von KI, maschinellem Lernen sowie Softwareentwicklung, Data Science, Robotik und ähnlichen Themen. Da erwartet wird, dass KI in den kommenden Jahren fast jede Branche beeinflussen wird, wird dieser Job zunehmend nachgefragt werden.

KI-Forscher müssen mehrere Programmiersprachen wie Python und R fließend beherrschen, über ausgeprägte mathematische Fähigkeiten verfügen, wie z. B. Rechenalgorithmen, Statistik, Analysis, lineare Algebra und numerische Analyse, und in der Lage sein, Daten zu verwalten, da ein typischer Arbeitstag darin besteht, große Mengen über Software wie Spark oder Hadoop zu verarbeiten.

Um dies zu erreichen, können Sie sich für Kurse wie Python-Programmierung, die vom Blockchain Council entwickelte Entwicklerzertifizierung für künstliche Intelligenz (KI)™ oder das bekannte DATA+ von CompTIA interessieren. 
 

6. KI Anwendungsanalyst

Anwendungsanalysten sind auf Sprachen wie Java, Oracle, SQL oder UNIX spezialisiert und verwalten, überwachen und warten Softwareinfrastrukturen und -anwendungen. In enger Zusammenarbeit mit Anwendungsentwicklern und Softwareingenieuren stellen sie sicher, dass kritische Geschäftsprozesse reibungslos ablaufen und Daten und Anwendungen sicher sind.

Im Jahr 2024 wird die rasante Verbreitung von KI durch Automatisierung Zeit sparen (z. B. routinemäßige Systemsicherungen und -upgrades, Installation neuer Betriebssysteme, Überwachung von Anfragen), kann aber auch erhöhte Sicherheitsrisiken mit sich bringen. Was können Sie tun, um sich vorzubereiten?

Um Ihre Programmierkenntnisse aufzufrischen, könnten Sie an Kursen wie Python-Programmierung oder den vom Blockchain Council entwickelten Zertifizierungen AI Developer™ oder Expert™ interessiert sein. Für die Cybersicherheit können Sie CertNexus Cyber Secure Coder (CSC) oder CompTIA Security+ in Betracht ziehen.
 

7. KI Ingenieur

KI-Ingenieure entwickeln Tools, Systeme und Prozesse, die KI nutzen, um reale Probleme zu lösen. Diese KI-Lösungen können die Produktivität steigern und Kosten in einer Vielzahl von Branchen senken, vom Einzelhandel und Marketing bis hin zu Gesundheitswesen, Bildung und Behörden.

Um sich als KI-Ingenieur weiterzubilden, benötigen Sie einen fundierten Hintergrund in KI, Algorithmen des maschinellen Lernens und Data Science. In der Regel benötigen Sie einen Hochschulabschluss. Um Ihre vielseitigen Fähigkeiten unter Beweis zu stellen, können Sie Deep Learning in Kursen wie Einführung in TensorFlow und HP Deep Learning Theory and Practice erkunden. Abhängig von Ihrem Tech-Stack können Schulungen in Microsoft Azure, wie z. B. der Azure AI Engineer Associate | AI-102, Ihnen helfen, sich von der Masse abzuheben.

8. KI Entwickler

Entwickler von künstlicher Intelligenz integrieren KI-Funktionen in Software. Ähnlich wie NLP Engineers (siehe Ziffer 10) konzipieren, entwickeln, implementieren und überwachen sie KI-Systeme in IT-Produkten wie Smart Assistants und Chatbots.

Erfolgreiche KI-Entwickler beherrschen Programmiersprachen wie Python, Java und Scala, Deep Learning, Codierung, Cloud Computing und verschiedene Profiling- und Analysetools. Darüber hinaus sind sie ausgezeichnete Kommunikatoren.

Wenn Sie daran interessiert sind, können Sie in Betracht ziehen, sich für die Entwicklung von Apps für Android und iOS, Python-Programmierung oder direkt für eine KI-Entwicklerzertifizierung wie den Blockchain Council AI Developer zertifizieren™ zu lassen.

9. KI Dateningenieur

Während Data Scientists (siehe Punkt 1) Big Data extrahieren, analysieren und interpretieren, um Erkenntnisse zu gewinnen, entwickeln Data Engineers die Architektur, die es dem Data Science-Team ermöglicht, auf diese Daten zuzugreifen.

Data Engineers erstellen Datenpipelines mithilfe von Programmiersprachen wie Java, Scala, C++ oder Python. Sie haben Erfahrung in den Bereichen Data Mining, Datenmigration und Datenvisualisierung und entwickeln Systeme, die Rohdaten sammeln, verwalten und in nutzbare Informationen umwandeln. Im Zeitalter der KI wird je nach Unternehmen Künstliche Intelligenz in verschiedenen Stufen in diesen Prozess integriert, einschließlich der Datenerfassung.

Wenn Sie daran interessiert sind, könnte Ihnen eine Datenzertifizierung im Kontext von Cloud Computing helfen, sich abzuheben: Der Microsoft Azure Data Engineer Associate | DP-203, Google Cloud Fundamentals: Big Data and Machine Learning oder Amazon Web Services (AWS) Data Analytics Specialty | DAS-C01 sind solide Optionen.

10. NLP-Ingenieur

Wenn Sie einen linguistischen Hintergrund wie Computerlinguistik haben, könnte Natural Language Processing (NLP) für KI eine gute Option sein.

NLP-Ingenieure entwickeln ausgeklügelte Software, die die menschliche Sprache versteht. Sprachassistenten wie Amazon Alexa oder Apple Siri, Spracherkennungssoftware und ähnliche Tools haben sich in den letzten Jahren durchgesetzt.

Um dies zu erreichen, benötigen NLP-Ingenieure unter anderem Fähigkeiten wie semantische Extraktion, Modellierung, N-Gramme, einen Sack voller Wörter, Stimmungsanalyse sowie Erfahrung mit Python und ElasticSearch.

Wenn Sie sich für ChatGPT interessieren, können Sie sich zertifizieren lassen, indem Sie einen Kurs wie den Blockchain Council ChatGPT Expert™ oder den OpenAI/ChatGPT Embedding and Development bei Microsoft belegen. Auch Amazon AWS bietet interessante Kurse rund um das Thema Deep Learning an. Zum Beispiel die Deep Learning on AWS Zertifizierung.

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