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.
| Ранг | Название навыка | Описание навыка | Средний потенциал зарплаты | % разница (с навыком против без) |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Генеративный ИИ | Генеративный искусственный интеллект – это искусственный интеллект, способный генерировать текст, изображения или другие данные с использованием генеративных моделей, часто в ответ на запросы. | $174,727 | 47% |
| 2 | SoC (Система на кристалле) | SoC – это интегрированная схема, которая интегрирует большинство или все компоненты компьютера или другой электронной системы. | $174,564 | 47% |
| 3 | Глубокое обучение | Глубокое обучение – это подмножество методов машинного обучения, основанных на искусственных нейронных сетях с представлением обучения. | $170,939 | 44% |
| 4 | Torch | Torch – это открытый исходный код, библиотека машинного обучения, научно-вычислительная платформа и скриптовый язык на основе Lua. | $169,874 | 43% |
| 5 | PyTorch | PyTorch – 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. | $168,636 | 42% |
| 6 | Компьютерное зрение | Компьютерное зрение – это область информатики, которая фокусируется на позволяющих компьютерам идентифицировать и понимать объекты и людей на изображениях и видео. | $166,873 | 40% |
| 7 | SystemVerilog | SystemVerilog – это язык описания и верификации аппаратного обеспечения, используемый для моделирования, проектирования, тестирования и реализации электронных систем. | $165,832 | 39% |
| 8 | Mesos | Apache Mesos – это проект с открытым исходным кодом для управления кластерами компьютеров (такими как ЦП, память, хранение данных и другие вычислительные ресурсы). | $165,788 | 39% |
| 9 | Rust | Rust – это общего назначения язык программирования, который акцентирует внимание на производительности, безопасности типов и параллелизме. | $165,637 | 39% |
| 10 | Elixir | Elixir – это функциональный, конкурентный, высокоуровневый язык общего назначения, который также используется для реализации языка программирования Erlang. | $165,245 | 39% |
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.
