因為AI推動了創造和收集數據的趨勢，所以我們也可以看到未來對數據科學家的需求會增加。根據IBM的預測，到2020年，對數據科學家的需求將增長28%，每年對數據科學家、數據開發人員和數據工程師的需求將達到70萬人。AI機器學習工程師現在很多公司都開始招聘機器學習的工程師等技術人才，對機器學習工程師的需求也可能呈現出類似於數據科學家的趨勢。
數據科學家在統計和分析方面的技能更強，而機器學習工程師應該具備計算機科學方面的專業知識，他們通常需要更強的編碼能力。人工智能不同於壹般垂直行業的企業，比如圖像識別、語音識別、網絡安全等。根據Gartner的市場研究報告，例如，壹位CIO想在紐約雇用AI專業人員，但發現人才庫中只有32人，其中只有65，438+06人符合潛在候選人的標準。這16人中，只有8人在積極尋找新的就業機會。眾所周知，現在是壹個數據爆炸的時代。技術人員每天都面臨著巨大的數據收集和分析壓力。隨著數據采集在幾乎每個垂直領域的普及，未來數據標簽專業人員的需求也將呈現激增的趨勢。
其實在AI時代，數據標註可能會成為壹個藍領的工作。此外，在AI人工智能硬件領域，對AI硬件專家的需求也比較大，英特爾正在打造專門針對機器學習的芯片。與此同時，IBM和高通正在創建壹種硬件架構，它反映了神經網絡的設計，可以像神經網絡壹樣運行。隨著對人工智能芯片和硬件的需求越來越大，對致力於生產這些專業產品的工業制造崗位的需求也會增加。數據保護專業人員a