Главная страница » Вверх по карьерной лестнице: Топ-10 высокооплачиваемых технологических навыков 2024 года

Вверх по карьерной лестнице: Топ-10 высокооплачиваемых технологических навыков 2024 года

В последнее время мир технологий охвачен бурным интересом к генеративному ИИ и волнами увольнений, вызывающими у работников сферы немалую тревогу за своё профессиональное будущее. Однако свежий отчёт показывает, что освоение одного из десяти востребованных технологических навыков не только повысит вашу привлекательность для работодателей, но и может существенно увеличить ваш доход.

По данным Indeed, опубликованным в среду, вот список десяти самых высокооплачиваемых навыков в сфере технологий, который демонстрирует не такую уж и мрачную картину рынка труда, как могло бы показаться на первый взгляд.

Интересно, что в январе этого года было уволено 30,995 технологических специалистов, что, хоть и кажется большим числом, на самом деле составляет всего лишь “едва” одну треть от числа увольнений в прошлом январе, согласно отчёту.

Во главе списка наивысших зарплат Indeed находится навык работы с генеративным ИИ, который можно освоить, изучая бесплатные, но качественные онлайн-курсы от Amazon, IBM и других авторитетных компаний, о чём подробно писал ZDNET.

Большинство высокооплачиваемых навыков в технологиях каким-то образом связаны с ИИ, при этом генеративный ИИ, система на кристалле (SoC) и глубокое обучение занимают первые три места.

Средний потенциал заработной платы для специалистов с навыками в области генеративного ИИ и SoC составляет около $174,000, что на 47% выше по сравнению с теми, у кого этих навыков нет. Специалисты в области глубокого обучения немного отстают с средним потенциалом заработной платы в $170,939 и разницей в 44% по сравнению с теми, кто не обладает этими навыками.

Остальные навыки имеют потенциал заработной платы в диапазоне от $165,000 до $169,000 и включают Torch, PyTorch, компьютерное зрение, SystemVerilog, Mesos, Rust и Elixir. Описание каждого навыка, средний потенциальный доход и процент разницы можно найти в приведённой ниже таблице.

РангНазвание навыкаОписание навыкаСредний потенциал зарплаты% разница (с навыком против без)
1Генеративный ИИГенеративный искусственный интеллект – это искусственный интеллект, способный генерировать текст, изображения или другие данные с использованием генеративных моделей, часто в ответ на запросы.$174,72747%
2SoC (Система на кристалле)SoC – это интегрированная схема, которая интегрирует большинство или все компоненты компьютера или другой электронной системы.$174,56447%
3Глубокое обучениеГлубокое обучение – это подмножество методов машинного обучения, основанных на искусственных нейронных сетях с представлением обучения.$170,93944%
4TorchTorch – это открытый исходный код, библиотека машинного обучения, научно-вычислительная платформа и скриптовый язык на основе Lua.$169,87443%
5PyTorchPyTorch – это фреймворк машинного обучения, основанный на библиотеке Torch, используемый для приложений, таких как компьютерное зрение и обработка естественного языка, первоначально разработанный Meta AI и теперь входит в состав Linux Foundation.$168,63642%
6Компьютерное зрениеКомпьютерное зрение – это область информатики, которая фокусируется на позволяющих компьютерам идентифицировать и понимать объекты и людей на изображениях и видео.$166,87340%
7SystemVerilogSystemVerilog – это язык описания и верификации аппаратного обеспечения, используемый для моделирования, проектирования, тестирования и реализации электронных систем.$165,83239%
8MesosApache Mesos – это проект с открытым исходным кодом для управления кластерами компьютеров (такими как ЦП, память, хранение данных и другие вычислительные ресурсы).$165,78839%
9RustRust – это общего назначения язык программирования, который акцентирует внимание на производительности, безопасности типов и параллелизме.$165,63739%
10ElixirElixir – это функциональный, конкурентный, высокоуровневый язык общего назначения, который также используется для реализации языка программирования Erlang.$165,24539%

После ознакомления со списком навыков и их привлекательным потенциалом заработной платы, вы, возможно, захотите узнать, какие роли требуют наличия этих навыков, чтобы понять, может ли что-то из этого заинтересовать вас.

Indeed выделил пять основных ролей, требующих этих навыков: научный сотрудник по данным, инженер по машинному обучению, программный инженер, исследователь-учёный, разработчик полного стека, инженер по глубокому обучению и архитектор программного обеспечения.

Источник: Sabrina Ortiz.

0

Автор публикации

не в сети 57 минут

aiinsider

0
Комментарии: 0Публикации: 555Регистрация: 18-09-2023
Поделиться