Cinque lavori di livello base nel campo dell’apprendimento automatico

L’apprendimento automatico, un settore in rapida crescita che utilizza metodi statistici e analisi dei dati per insegnare ai computer come apprendere e fare previsioni o giudizi senza essere esplicitamente programmati, sta diventando sempre più rilevante in molte industrie. Di conseguenza, c’è una crescente domanda di professionisti con competenze di livello base in apprendimento automatico. Ecco cinque posizioni di livello base che offrono opportunità interessanti per coloro che desiderano avviare la loro carriera in questo campo.

Ingegnere di apprendimento automatico (Machine learning)

• Ruolo: Gli ingegneri di apprendimento automatico sviluppano, implementano e mantengono modelli e sistemi di apprendimento automatico.
• Competenze richieste: Forti competenze di programmazione (Python, R, ecc.), conoscenza degli algoritmi e dei framework di apprendimento automatico, pre-elaborazione dei dati, valutazione dei modelli e distribuzione.
• Titolo di studio: Laurea o superiore in informatica, scienza dei dati o un campo correlato.
• Opportunità di lavoro: Possono lavorare in settori come tecnologia, finanza, sanità e e-commerce. Le opportunità sono disponibili sia in aziende consolidate che in startup.

Scienziato dei dati (Data scientist)

• Ruolo: Gli scienziati dei dati analizzano e interpretano set di dati complessi per ricavare intuizioni e costruire modelli predittivi.
• Competenze richieste: Competenza in programmazione (Python, R, ecc.), analisi statistica, visualizzazione dei dati, algoritmi di apprendimento automatico e manipolazione dei dati.
• Titolo di studio: Laurea o superiore in scienza dei dati, informatica, statistica o un campo correlato.
• Opportunità di lavoro: Gli scienziati dei dati sono richiesti in vari settori, tra cui finanza, sanità, marketing e tecnologia.

Ricercatore in intelligenza artificiale

• Ruolo: I ricercatori di IA si concentrano sull’avanzamento del campo dell’intelligenza artificiale attraverso la ricerca e lo sviluppo.
• Competenze richieste: Solida conoscenza degli algoritmi di apprendimento automatico, framework di deep learning (ad es. TensorFlow, PyTorch), competenze di programmazione, analisi dei dati e capacità di risolvere problemi.
• Titolo di studio: Master o Dottorato in informatica, intelligenza artificiale o un campo correlato.
• Opportunità di lavoro: Possono lavorare in istituti di ricerca, università, aziende tecnologiche o come consulenti indipendenti.

Analista di dati (Data Analyst)

• Ruolo: Gli analisti di dati raccolgono, elaborano e analizzano set di dati per aiutare le organizzazioni a prendere decisioni informate.
• Competenze richieste: Competenze in programmazione (ad es. SQL, Python), analisi dei dati, visualizzazione dei dati e capacità di comunicazione.
• Titolo di studio: Laurea in informatica, economia, statistica o un campo correlato.
• Opportunità di lavoro: Gli analisti di dati possono lavorare in una varietà di settori, tra cui finanza, marketing, sanità e tecnologia.

Ingegnere di visione artificiale

• Ruolo: Gli ingegneri di visione artificiale sviluppano e implementano algoritmi che permettono ai computer di interpretare e comprendere il mondo visivo.
• Competenze richieste: Conoscenza di algoritmi di visione artificiale, competenze di programmazione (Python, C++), deep learning e elaborazione delle immagini.
• Titolo di studio: Laurea o superiore in informatica, ingegneria elettrica o un campo correlato.
• Opportunità di lavoro: Possono lavorare in settori come robotica, automazione, sanità e sicurezza.