Wie findet man einen Job in der KI-Branche? Experten teilen Tipps
Bildquelle Pixabay
Der Hype um ChatGPT und neue Suchmaschinen von Google und Microsoft steigert das Interesse an künstlicher Intelligenz in vielen Bereichen. Die KI-Branche ist riesig und umfasst nicht nur Chatbots und konversationelle Suchmaschinen, sondern auch Dinge wie selbstfahrende Fahrzeuge. Die Aufregung um ChatGPT von OpenAI hat bereits einige Unternehmen dazu veranlasst, darüber nachzudenken, wie sie die Technologie für spezifische Geschäftsanforderungen nutzen können. So haben zum Beispiel mehrere Nachrichtenagenturen den Chatbot genutzt, um Inhalte zu erstellen. „ChatGPT ist ein gutes Beispiel dafür, dass die Hürden für den Einsatz von KI ganz erheblich und sehr schnell sinken“, so Matthew Forshaw, Senior Skills Advisor am Alan Turing Institute, gegenüber Insider.
Für viele Unternehmen könnten Tools wie ChatGPT als Hilfsmittel eingesetzt werden, die von Mitarbeitern mit Kenntnissen in KI-Technologie und Ethik verwaltet werden, so Forshaw. Große Technologieunternehmen haben in den letzten Monaten Zehntausende von Arbeitnehmern entlassen, aber Arbeitnehmer mit KI-Kenntnissen sind nach wie vor gefragt. Jim Monroe von Ada, einem auf Kundenservice spezialisierten Automatisierungsunternehmen, sagte, dass viele Unternehmen „immer noch KI-Rollen priorisieren, sowohl bei der Einstellung als auch bei Entlassungen.“
1. Bauen Sie eine solide Grundlage in Mathematik und Informatik auf
Ein solides Verständnis der technischen Fähigkeiten im Bereich Deep Learning kann Bewerbern helfen, KI-Stellen mit höheren Gehältern zu besetzen. Viele hochbezahlte Jobs in der KI-Branche, wie z. B. Datenwissenschaftler und Machine-Learning-Ingenieure, erfordern in der Regel mindestens einen Bachelor-Abschluss in einem technischen Fachgebiet wie Informatik oder Mathematik, sagten Experten zuvor gegenüber Insider. Gut ausgebildete Datenwissenschaftler und KI-Kernspezialisten mit technischem Know-how sind trotz der jüngsten Entlassungen immer noch sehr gefragt, so Forshaw. Ngaire Moyes, LinkedIns Country Managerin für Großbritannien, sagte gegenüber Insider, dass „Machine-Learning Engineer“ in den letzten zwei Jahren einer der am schnellsten wachsenden Jobs bei LinkedIn in Großbritannien war.
„Da KI in den Arbeitsalltag vieler Unternehmen Einzug hält, gehen wir davon aus, dass dieser Trend nur noch weiter zunehmen wird“, sagte sie. Einige Experten empfehlen auch das Erlernen von Programmiersprachen und das Verstehen von KI-Frameworks, den Programmierschnittstellen, die als Bausteine für das Training und den Einsatz von KI-Modellen dienen.
„Bewerber müssen über ein gewisses Maß an Grundkenntnissen in der Programmierung verfügen“, so Monroe von Ada. „Programmierkenntnisse in Java, Python, PHP, C. oder Ruby sind durchaus üblich. Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist im Moment sehr angesagt, aber Fähigkeiten in den Bereichen Datenwissenschaft und Datenanalyse sind nach wie vor sehr gefragt.“
Mathematik und statistische Analyse sind ebenfalls wichtige Fähigkeiten für viele KI-Positionen, so Monroe. Es gibt eine analytische Komponente für die Korrelation von Daten und die Vorhersagbarkeit, um sicherzustellen, dass die KI in bestimmten Geschäftsfällen die richtigen Antworten oder Ergebnisse liefert, wie z. B. Chatbots für den Kundenservice, sagte er.
2. Zeigen Sie Ihre Fähigkeit, reale Probleme zu lösen
Polo Chau, außerordentlicher Professor an der School of Computational Science and Engineering der Georgia Tech, erklärte gegenüber Insider, dass Bewerber in der Lage sein müssen, darzulegen, wie sich das im Unterricht Gelernte auf die reale Welt übertragen lässt. „Sie müssen die praktischen Anwendungen dessen, was Sie wissen, mit den spezifischen Problemen, die Ihr Publikum zu lösen versucht, verbinden“, sagte er.
Nehmen wir zum Beispiel an, Sie haben an einem Hackathon teilgenommen, bei dem Sie Programme für maschinelles Lernen unter Verwendung verschiedener statistischer Verfahren erstellt haben. Sie sollten in der Lage sein, Personalverantwortlichen zu erklären, wie Sie Techniken entwickelt, erfunden oder angepasst haben, die zu einer erheblichen Verbesserung geführt haben und die zur Lösung eines Problems eingesetzt werden können, so Chau.
„Wenn Sie mit einem Logistikunternehmen sprechen, das den Versand von Paketen verbessern möchte, können Sie über Geschwindigkeitsverbesserungen sprechen. Wenn Sie mit einem Unternehmen aus dem Gesundheitswesen sprechen, das herausfinden will, welche Patienten für Studien in Frage kommen, können Sie über Verbesserungen der Fairness sprechen. Wenn Sie mit einem Einzelhändler sprechen, der versucht, Kundentrends zu verstehen, können Sie über die Verbesserung der Genauigkeit sprechen“, so Chau.
3. Entwickeln Sie starke Präsentationsfähigkeiten und kultivieren Sie eine einfühlsame Denkweise
Die erfolgreichsten Kandidaten haben starke Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten, so Chau.
„Während der gesamten Pandemie war vieles virtuell, so dass die Leute nicht die Möglichkeit hatten, ihre Arbeit vor einem Publikum zu präsentieren“, sagte er. „Das Präsentieren auf einem Bildschirm, wenn alle in einer kleinen Box sitzen, erfordert einen anderen Kommunikationsstil und eine andere Energie.
Jetzt, wo viele Konferenzen und Networking-Veranstaltungen wieder persönlich stattfinden, müssen die Bewerber ihre Elevator Pitches perfektionieren. Das gilt für Menschen, die im Bereich der künstlichen Intelligenz arbeiten wollen, ist aber auch ein guter Rat für Arbeitssuchende im Allgemeinen. „Sie müssen eine kurze Zusammenfassung Ihrer Arbeit vorbereiten“, sagte er. „Und Sie müssen sie üben.“
Eine kooperative und einfühlsame Herangehensweise ist ebenfalls entscheidend, so Asu Ozdaglar, Leiter der MIT-Abteilung für Elektrotechnik und Informatik, gegenüber Insider. „Man muss die technischen Konzepte des maschinellen Lernens, der Algorithmen und der Entscheidungsfindung kennen, aber man muss sich auch fragen: ‚Wie sollten diese Entscheidungen den menschlichen Kontext berücksichtigen?'“
Die wachsende Popularität von ChatGPT veranschaulicht diesen Punkt, sagte Ozdaglar. „In vielen Fällen werden diese Tools dazu verwendet, die menschliche Entscheidungsfindung zu unterstützen. Wenn sie also eingesetzt werden, müssen sie nicht nur effektiv und effizient, sondern auch zuverlässig, fair und gerecht sein.“
4. Priorisieren Sie die Vernetzung durch die Teilnahme an Veranstaltungen
Da sich das Wettrüsten in Sachen KI im Silicon Valley immer weiter aufheizt, ist Networking für den Einstieg in die Branche von entscheidender Bedeutung.
Brianne Kimmel, eine Risikokapitalgeberin, die die im Silicon Valley ansässige Risikofirma Worklife Ventures gegründet hat, sagte, dass viele der Gespräche über KI bei kleinen Abendessen oder selbstfinanzierten Wochenend-Hackathons stattfinden. Daher könne man das Gefühl haben, dass KI nur Insidern vorbehalten sei, sagte sie.
„Die Technologie ist für jedermann zugänglich und nicht mehr auf Doktoranden beschränkt, die bei Google arbeiten, aber die Geschäfte, die abgeschlossen werden, passieren schnell und leise“, sagte Kimmel.
Dennoch rät Kimmel, die vor kurzem ein Bootcamp für KI-Startups ins Leben gerufen hat, dass es am besten ist, einzusteigen und an der Seite der ersten Entwickler zu lernen. Das gilt vor allem für diejenigen, die in Bereichen wie Marketing, Vertrieb oder als nicht-technisches Personal in die KI einsteigen wollen, da keine formale Ausbildung erforderlich ist.
„Meine übliche Formulierung des Problems ist, dass wir das alle gemeinsam herausfinden“, sagte Kimmel. Sie lud ein Dutzend Frauen aus der Tech-Branche zu einem kürzlich stattgefundenen OpenAI-Hackathon ein, obwohl nicht alle von ihnen bereit waren, den Sprung zur KI in Vollzeit zu wagen.
„Ich denke, es ist sehr wichtig, hierher zu kommen und etwas über die Technologie zu lernen und einfach zu hören und zu beobachten, welche Arten von Unternehmen aufgebaut werden“, sagte Kimmel. „Wenn man sich in sechs oder 12 Monaten dazu entschließt, ein Unternehmen zu verlassen, hat man einen Einblick in das, was bereits aufgebaut wurde, und in Bereiche mit weißem Raum für die Gründung eines Unternehmens in Risikogröße.
Lesen Sie den Originalartikel hier.