loader
banner

ТОП-10 ИИ-профессий

1. Machine Learning Engineer 0.0

2. Data Scientist (AI-focused) 0.0

3. Prompt Engineer 0.0

4. AI Product Manager 0.0

5. AI Research Scientist 0.0

6. Computer Vision Engineer 0.0

7. Generative AI Specialist 0.0

8. AI Ethics & Policy Analyst 0.0

9. NLP Engineer 0.0

10. AI/ML DevOps Engineer 0.0

Описание ИИ профессий

1. Machine Learning Engineer -

Классика жанра. Разработка, обучение и оптимизация ML/AI-моделей. Основной двигатель всех AI-продуктов.

2. Data Scientist (AI-focused) -

Работа с данными, создание моделей, визуализация и аналитика. Ключ к извлечению ценности из AI.

3. Prompt Engineer -

Новая, но уже критически важная профессия: проектирование текстовых запросов к LLM. Становится нормой в ИИ-продуктах.

4. AI Product Manager -

Связывает технологии и пользователей. Формирует стратегию AI-продуктов, управляет приоритетами, метриками, релизами.

5. AI Research Scientist -

Создаёт новые модели и алгоритмы, работает в лабораториях или R&D-командах. Основной источник инноваций.

6. Computer Vision Engineer -

Обрабатывает изображения и видео с помощью ИИ. Применяется в беспилотниках, медицине, индустрии 4.0 и др.

7. Generative AI Specialist -

Работает с текстом, изображением, звуком или видео. Помогает бизнесам внедрять генеративные решения.

8. AI Ethics & Policy Analyst -

Роль растёт с каждым месяцем. Оценка рисков, прозрачности, социального воздействия. Важно для корпораций и госорганов.

9. NLP Engineer -

Работа с языковыми данными, от чат-ботов до перевода. Продолжает расти на фоне развития LLM.

10. AI/ML DevOps Engineer -

Инженер, поддерживающий CI/CD пайплайны, автоматизацию обучения и развертывания моделей.

Методология: AI Jobs Index

Основные метрики (70% итоговой оценки):
1. Спрос на рынке труда

Количество открытых вакансий по данным LinkedIn, Glassdoor, Indeed, AI-платформ и HR-агентств.

2. Уровень зарплаты

Средняя и медианная зарплата по вакансиям в США, Европе и Азии, в зависимости от уровня (junior, mid, senior).

3. Масштаб применения

Сколько отраслей используют эту профессию — от финтеха и медицины до образования и геймдева.

4. Будущий рост и устойчивость

Прогноз на 1–3 года: станет ли эта роль ещё важнее или будет вытеснена автоматизацией.
.

5. Ценность для экосистемы AI

Насколько профессия критична для создания, внедрения, поддержки или регулирования AI-систем.

Дополнительные метрики (30%):
6. Требования к образованию и квалификации

Нужен ли диплом, PhD, наличие специализированных сертификатов, опыт с конкретными фреймворками и языками.

7. Глобальная распространённость

Насколько профессия востребована в разных странах и регионах.

8. Гибкость и возможности фриланса

Можно ли работать удалённо, через контракты или на платформах вроде Upwork, Toptal.

9. Популярность в AI-сообществе

Обсуждаемость профессии в блогах, на форумах, конференциях и в соцсетях.

10. Влияние на конечный продукт

Роль в создании пользовательского AI-опыта: от генерации до UX и безопасности.