以下行業崗位將呈現顯著增長趨勢。
數據科學家
數據科學家屬於分析數據專家的新類別。他們分析數據以了解復雜的行為、趨勢和推論，探索隱藏的見解，並幫助企業做出更明智的商業決策。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。其中，AI領域的壹般專家，包括剛走出校園的博士生，以及教育水平相對較低但有幾年工作經驗的專業人士，年薪加公司股票可能在30-50萬美元不等。
人工智能/機器學習工程師
在大多數情況下，機器學習工程師與數據科學家合作，以同步他們的工作。因此，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。
根據Gartner的報告，壹位CIO想在紐約聘用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。
數據標簽專業人員
隨著數據采集在幾乎每個垂直領域的普及，未來對數據標註專業人才的需求也將激增。
人工智能硬件專家
AI領域另壹個成長中的藍領工作是負責創造AI硬件(如GPU芯片)的工業運營。目前，大型科技公司已經采取措施打造自己的專業芯片。
英特爾正在制造壹種專門用於機器學習的芯片。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。根據FacebookAI研究總監YannLeCun的說法，臉書也在幫助高通開發與機器學習相關的技術。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。
數據保護專家
由於有價值的數據、機器學習模型和代碼的數量越來越多，未來會有對數據保護的需求，因此也會有對數據庫保護方面的IT專家的需求。
許多級別和類型的信息安全控制都適用於數據庫，包括:訪問控制、審計、認證、加密、集成控制、備份、應用安全和數據庫安全應用統計方法。
在很大程度上，通過網絡安全措施(如防火墻和基於網絡的入侵檢測系統)來保護數據庫免受黑客攻擊。由於網絡開放程度越來越高，保護數據庫系統及其程序、功能和數據的安全將變得越來越重要。
AI業務發展經理
有壹件事是AI做不到的，也是壹時半會兒做不到的。這件事就是賣自己。銷售AI(無論是“原始”的計算形式還是打包成商業服務)都需要人力。人工智能業務發展經理將在計算機科學發展和企業優勢的前沿。
人工智能是時代發展的必由之路。
在未來，人工智能就像過去所有其他顛覆性技術壹樣，
給我們帶來許多新的就業機會。