AI (Artificial Intelligence) Jobs & Careers 2024 (AI - आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (कृत्रिम बुद्धिमत्ता) कॅरियर की अपार संभावनाएं)

AI - आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (कृत्रिम बुद्धिमत्ता) 

कॅरियर की अपार संभावनाएं - 2024 

AI (Artificial Intelligence) Jobs & Careers 2024 में एक व्यापक क्षेत्र है जिसमें मशीनों को डेटा विश्लेषण, समस्या सुलझाने, और निर्णय लेने की क्षमता विकसित की जाती है। AI का उद्देश्य मानव क्षमताओं को सटीक और प्रभावी तरीके से पुनरावृत्त करना है। यह अवधारणा पिछले कुछ दशकों में तेजी से विकसित हुई है और इसका प्रभाव हमारे जीवन के विभिन्न क्षेत्रों में देखने को मिल रहा है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) की उत्पत्ति और विकास -AI का विचार पहली बार 1950 के दशक में आया, जब एलन ट्यूरिंग ने पूछा कि क्या मशीनें सोच सकती हैं। उनके 'ट्यूरिंग टेस्ट' ने AI के विकास की दिशा तय की। 1956 में, डार्टमाउथ कॉन्फ़्रेंस में "आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस" शब्द को पहली बार पेश किया गया। इसके बाद से AI के क्षेत्र में अनेक महत्वपूर्ण खोजें और विकास हुए, जिनमें मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, और नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग शामिल हैं। इस लेख AI (Artificial Intelligence) Jobs & Careers 2024 (AI - आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (कृत्रिम बुद्धिमत्ता) कॅरियर की अपार संभावनाएं) पर विस्‍तार से अध्‍ययन करेंगे -

  

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) की प्रमुख विधियाँ -

1. मशीन लर्निंग (ML): यह AI की एक विधि है जिसमें मशीनें डेटा से सीखती हैं और अपनी भविष्यवाणियाँ या निर्णयों को बेहतर बनाती हैं। इसमें विभिन्न एल्गोरिदम जैसे कि सुपरवाइज्ड लर्निंग, अनसुपरवाइज्ड लर्निंग, और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग शामिल हैं।

2. डीप लर्निंग: यह मशीन लर्निंग का एक उपक्षेत्र है जो न्यूरल नेटवर्क्स पर आधारित होता है। इसमें कई परतों का उपयोग करके डेटा से जटिल पैटर्न को पहचानने की क्षमता होती है, जैसे कि छवि और भाषाई डेटा का विश्लेषण।

3. नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP): यह AI का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है जो मशीनों को मानव भाषा को समझने और प्रोसेस करने की क्षमता प्रदान करता है। इसका उपयोग वर्चुअल असिस्टेंट्स, चैटबॉट्स, और ट्रांसलेशन सेवाओं में होता है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) की विशेषताएं -

AI की सबसे महत्वपूर्ण विशेषता यह है कि आज के समय में, AI हमारे जीवन के हर पहलू में शामिल हो चुका है। इसके प्रयोग से स्वास्थ्य, शिक्षा, कृषि, और परिवहन क्षेत्रों में सुधार किया जा रहा है। उदाहरण के लिए, चिकित्सा क्षेत्र में AI का उपयोग रोगों की पहचान और उपचार में किया जा रहा है। AI - आधारित इमेजिंग तकनीकें और सॉफ्टवेयर डॉक्टरों को सटीक निदान में सहायता प्रदान कर रहे हैं। इसी तरह, शिक्षा में AI का उपयोग व्यक्तिगत शिक्षण योजनाओं के निर्माण के लिए किया जा रहा है, जो छात्रों की विशेष जरूरतों को ध्यान में रखते हुए उन्हें बेहतर शिक्षा प्रदान करता है।

AI का एक और महत्वपूर्ण उपयोग स्वचालित वाहन प्रणाली में है। ड्राइवरलेस कारें और ट्रक AI तकनीक के माध्यम से सड़क पर सुरक्षित और कुशल तरीके से यात्रा कर सकते हैं। ये वाहन सड़क की स्थितियों को समझते हैं और संभावित खतरों से बचने के लिए त्वरित निर्णय लेते हैं।

हालांकि AI के लाभ बहुत हैं, इसके साथ कुछ चुनौतियां भी जुड़ी हुई हैं। डेटा सुरक्षा और गोपनीयता सबसे बड़ी चिंताओं में से एक है। AI सिस्टम के लिए बड़े मात्रा में डेटा की आवश्यकता होती है, और यह डेटा अगर सुरक्षित नहीं रखा जाए तो यह व्यक्तिगत जानकारी के दुरुपयोग का कारण बन सकता है। इसके अलावा, AI का उपयोग करने से रोजगार में बदलाव आ सकता है, क्योंकि कुछ कार्यों को स्वचालित करने से पारंपरिक नौकरियों की जरूरतें घट सकती हैं। इसके अलावा, AI के निर्णयों की पारदर्शिता और निष्पक्षता भी एक महत्वपूर्ण मुद्दा है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ने हमारे जीवन को आसान और अधिक कुशल बनाने के कई अवसर प्रदान किए हैं। हालांकि इसके साथ कुछ चुनौतियां भी हैं, परन्तु सही दिशा और नीतियों के साथ, AI का प्रभावी और नैतिक उपयोग करके समाज में सकारात्मक बदलाव लाया जा सकता है। यह तकनीक भविष्य में और अधिक उन्नति की संभावनाएं प्रदान करती है और हमें इसके साथ एक AI के विकास के साथ-साथ इसके नैतिक और सामाजिक पहलुओं पर भी ध्यान देना आवश्यक है, ताकि इसका उपयोग मानवता के लाभ के लिए किया जा सके। नीचे AI टूूल दिए गए हैं '- 

          

ChatGPT     Claude     GPT-4          midjou
               
 Big AI Chat     firefly, adobe       Poe

    DeepL                        Big                    GitHub

        

Ask AI                  Dall-E-2           Character.ai

                Google AI

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            विषयसूची

1. कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) इंजीनियर
2. मशीन लर्निंग इंजीनियर
3. डेटा वैज्ञानिक
4. बिजनेस इंटेलिजेंस डेवलपर
5. एआई में अनुसंधान वैज्ञानिक
6. बिग डेटा इंजीनियर/आर्किटेक्ट
7. सॉफ्टवेयर इंजीनियर
8. सॉफ़्टवेयर शिल्पकार
9. डेटा विश्लेषक
10. रोबोटिक्स इंजीनियर
11. एनएलपी इंजीनियर

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प्रवेश स्तर के एआई पद पाने के लिए आपको किन कौशलों की आवश्यकता है? कौन से उद्योग एआई पेशेवरों को नियुक्त कर रहे हैं?

एआई में करियर के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

क्या एआई एक अच्छा करियर है?

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) को इसके महत्वपूर्ण जॉब ग्रोथ के कारण एक आशाजनक करियर पथ माना जाता है, जिसमें हाल के वर्षों में 32% की वृद्धि हुई है, और एक उल्लेखनीय प्रतिभा अंतर योग्य पेशेवरों की उच्च मांग को दर्शाता है। इंजीनियरों, शोधकर्ताओं और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के विशेषज्ञों सहित AI भूमिकाओं में उच्च वेतन मिलता है, जो औसतन $100,000 से अधिक है, जो उद्योग के मूल्य और वित्तीय इनाम की क्षमता को दर्शाता है।

यह क्षेत्र विविध विकास के अवसर और लचीलापन प्रदान करता है, जिससे पेशेवरों को फ्रीलांसर, सलाहकार या उत्पाद डेवलपर्स जैसे विभिन्न क्षमताओं में काम करने की अनुमति मिलती है। इसके अलावा, AI में अर्जित कौशल कई उद्योगों में हस्तांतरित किए जा सकते हैं, जिससे यह एक बहुमुखी और आकर्षक करियर विकल्प बन जाता है।

1. कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) इंजीनियर

एआई इंजीनियर ऐसे एप्लिकेशन और सिस्टम विकसित करने के लिए एआई और मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग करते हैं जो संगठनों को अधिक कुशल बनने में मदद करते हैं। वे ऐसे उपकरण, सिस्टम और प्रक्रियाएँ विकसित करने पर ध्यान केंद्रित करते हैं जो वास्तविक दुनिया की समस्याओं के लिए एआई के अनुप्रयोग को सक्षम बनाते हैं। डेटा एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करता है, जिससे उन्हें सीखने और बेहतर प्रदर्शन करने में मदद मिलती है। एआई इंजीनियर लागत कम करने, उत्पादकता और लाभ बढ़ाने और व्यावसायिक सिफारिशें करने में मदद कर सकते हैं। औसत आधार वेतन: ₹10,00,000

आप जो कौशल विकसित करेंगे: वॉयस असिस्टेंट, चैटबॉट, पायथन प्रोग्रामिंग, सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग, सॉफ्टवेयर आर्किटेक्चर, एजाइल और स्क्रम, सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट

एक नया और विशिष्ट क्षेत्र होने के बावजूद, कृत्रिम बुद्धिमत्ता में करियर एक समान नहीं हैं। AI के भीतर, विभिन्न प्रकार की नौकरियाँ हैं जिनके लिए विशिष्ट कौशल और अनुभव की आवश्यकता होती है।

2. मशीन लर्निंग इंजीनियर

मशीन लर्निंग इंजीनियर सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग और डेटा साइंस के लिए तैयार स्केलेबल डेटा साइंस मॉडल बनाने के लिए बड़े डेटा टूल और प्रोग्रामिंग फ्रेमवर्क का लाभ उठाते हैं जो वास्तविक समय के डेटा के टेराबाइट्स को संभाल सकते हैं।

मशीन लर्निंग इंजीनियर की नौकरी उन लोगों के लिए सबसे अच्छी है, जिनकी पृष्ठभूमि डेटा साइंस, एप्लाइड रिसर्च और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग को जोड़ती है। AI जॉब्स के लिए मजबूत गणितीय कौशल, मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, न्यूरल नेटवर्क और क्लाउड एप्लिकेशन में अनुभव और जावा, पायथन और स्काला में प्रोग्रामिंग कौशल वाले आवेदकों की तलाश होती है। एक्लिप्स और इंटेलीज जैसे सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट IDE टूल्स में अच्छी तरह से पारंगत होना भी मददगार होता है। आपको शायद कंप्यूटर साइंस या संबंधित क्षेत्र में स्नातक की डिग्री की आवश्यकता होगी।

अमेरिका में मशीन लर्निंग इंजीनियर का वेतन $131,000 है। Apple, Facebook, Twitter आदि जैसे संगठन काफी ज़्यादा वेतन देते हैं - औसत वेतन: ₹10,00,000

3. डेटा वैज्ञानिक

डेटा वैज्ञानिक कच्चा डेटा एकत्र करते हैं, उसका विश्लेषण करते हैं, और कई तरह के उद्देश्यों के लिए जानकारी जुटाते हैं। वे डेटा से ज्ञान निकालने और सार्थक पैटर्न की पहचान करने के लिए विभिन्न प्रौद्योगिकी उपकरणों, प्रक्रियाओं और एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं। यह समय-श्रृंखला डेटा में विसंगतियों की पहचान करने जैसा बुनियादी काम हो सकता है या भविष्य की घटनाओं की भविष्यवाणी करने और सिफारिशें करने जैसा जटिल काम हो सकता है। डेटा वैज्ञानिक से अपेक्षित प्राथमिक योग्यताएँ हैं: औसत आधार वेतन: ₹9.20,500

• स्नातक डिग्री
• सांख्यिकी, गणित, कंप्यूटर विज्ञान आदि में उन्नत डिग्री।
• असंरचित डेटा और सांख्यिकीय विश्लेषण की समझ
• अमेज़न एस3 और हाडोप प्लेटफॉर्म जैसे क्लाउड टूल्स का अनुभव
• पायथन, पर्ल, स्काला, एसक्यूएल आदि के साथ प्रोग्रामिंग कौशल।
• हाइव, हाडोप, मैपरेड्यूस, पिग, स्पार्क आदि का कार्यसाधक ज्ञान।

डेटा वैज्ञानिक का औसत वेतन $105,000 है।अनुभव के साथ, डेटा विज्ञान निदेशक पद के लिए औसत वेतन $200,000 तक जा सकता है।

4. बिजनेस इंटेलिजेंस डेवलपर

बिजनेस इंटेलिजेंस (BI) डेवलपर्स रुझानों की पहचान करने के लिए जटिल आंतरिक और बाहरी डेटा को प्रोसेस करते हैं। उदाहरण के लिए, एक वित्तीय सेवा कंपनी में, यह निवेश निर्णय लेने में मदद करने के लिए शेयर बाजार के डेटा की निगरानी करने वाला कोई व्यक्ति हो सकता है। एक उत्पाद कंपनी में, यह वितरण रणनीति को सूचित करने के लिए बिक्री के रुझानों की निगरानी करने वाला कोई व्यक्ति हो सकता है।

हालाँकि, विश्लेषक के विपरीत, बिजनेस इंटेलिजेंस डेवलपर्स स्वयं रिपोर्ट नहीं बनाते हैं। वे आम तौर पर व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं के लिए डैशबोर्ड का उपयोग करने के लिए अत्यधिक सुलभ क्लाउड-आधारित डेटा प्लेटफ़ॉर्म में जटिल डेटा को डिज़ाइन करने, मॉडलिंग करने और बनाए रखने के लिए जिम्मेदार होते हैं। BI डेवलपर से अपेक्षित योग्यताएँ हैं:

• इंजीनियरिंग, कंप्यूटर विज्ञान या संबंधित क्षेत्र में स्नातक की डिग्री
• डेटा वेयरहाउस डिजाइन, डेटा माइनिंग, एसक्यूएल आदि में व्यावहारिक अनुभव।
• टेबलो, पावर बीआई आदि जैसी बीआई प्रौद्योगिकियों से परिचित होना।
• मजबूत तकनीकी और विश्लेषणात्मक कौशल

बिजनेस इंटेलिजेंस डेवलपर्स का औसत वेतन 86,500 डॉलर होता है, जो अनुभव के साथ 130,000 डॉलर तक हो जाता है।

5. एआई में अनुसंधान वैज्ञानिक

शोध वैज्ञानिक की भूमिका सबसे अकादमिक रूप से संचालित AI करियर में से एक है। वे AI द्वारा उत्तर दिए जाने वाले नए और रचनात्मक प्रश्न पूछते हैं। वे गणित, मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग और सांख्यिकी सहित कृत्रिम बुद्धिमत्ता के कई विषयों के विशेषज्ञ हैं। डेटा वैज्ञानिकों की तरह, शोधकर्ताओं के पास कंप्यूटर विज्ञान में डॉक्टरेट की डिग्री होने की उम्मीद है।

· एनालिटिक्स निदेशक: डेटा एनालिटिक्स और डेटा वेयरहाउसिंग विभागों का निर्देशन करता है और प्रासंगिक डेटा प्रणालियों के अनुसंधान, विकास और कार्यान्वयन का प्रभारी होता है।
· प्रधान वैज्ञानिक: अनुसंधान टीम के हिस्से के रूप में कई क्षेत्रों और उद्योगों में अनुसंधान प्रयोगों को डिजाइन, निष्पादित और दस्तावेज करता है।
· कंप्यूटर विज़न इंजीनियर: वास्तविक समय में वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने के लिए कंप्यूटर विज़न और मशीन लर्निंग अनुसंधान का उपयोग करता है।
· एल्गोरिदम इंजीनियर: ग्राहकों को अधिक प्रमुख डेटा रुझानों को समझने और इन रुझानों पर रिपोर्टिंग करने में सहायता करता है।
· कंप्यूटर वैज्ञानिक: नई और मौजूदा कंप्यूटिंग प्रौद्योगिकी के लिए अभिनव उपयोगों को डिजाइन करना, विभिन्न उद्योगों में कंप्यूटिंग समस्याओं को हल करना।
· सांख्यिकीविद्: किसी दिए गए प्रोजेक्ट के लिए संख्यात्मक डेटा निष्कर्षों को इकट्ठा करने और समझाने के लिए विभिन्न गणितीय या सांख्यिकीय सिद्धांतों और विधियों का निर्माण या उपयोग करता है।

· अनुसंधान इंजीनियर: समस्याओं के लिए विश्वसनीय समाधान तैयार करने के लिए शिक्षित अनुसंधान निष्कर्षों का उपयोग करता है। शोध वैज्ञानिकों को कंप्यूटर परसेप्शन, ग्राफिकल मॉडल, रीइन्फोर्समेंट लर्निंग और नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग में व्यापक ज्ञान और अनुभव हो चमार्किंग, पैरेलल कंप्यूटिंग, डिस्ट्रिब्यूटेड कंप्यूटिंग, मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का ज्ञान होना भी एक अतिरिक्त लाभ है। अनुसंधान वैज्ञानिकों की मांग बहुत अधिक है और उनका औसत वेतन 99,800 डॉलर है, हालांकि औसत वेतन भिन्न हो सकता है।

6. बिग डेटा इंजीनियर/आर्किटेक्ट

बिग डेटा इंजीनियरिंग पेशेवर और आर्किटेक्ट ऐसे पारिस्थितिकी तंत्र विकसित करते हैं जो विभिन्न व्यावसायिक कार्यक्षेत्रों और प्रौद्योगिकियों को प्रभावी ढंग से संवाद करने में सक्षम बनाते हैं। डेटा वैज्ञानिकों की तुलना में, यह भूमिका अधिक शामिल महसूस हो सकती है, क्योंकि इंजीनियरों और आर्किटेक्ट्स को आमतौर पर Hadoop और Spark सिस्टम पर बड़े डेटा वातावरण की योजना बनाने, डिजाइन करने और विकसित करने का काम सौंपा जाता है।

ज़्यादातर कंपनियाँ गणित, कंप्यूटर विज्ञान या संबंधित क्षेत्रों में पीएचडी वाले पेशेवरों को प्राथमिकता देती हैं। हालाँकि, एक शोध वैज्ञानिक या एआई इंजीनियर की तुलना में अधिक व्यावहारिक भूमिका के रूप में, व्यावहारिक अनुभव को अक्सर उन्नत डिग्री की कमी के लिए एक अच्छा विकल्प माना जाता है। बड़े डेटा इंजीनियरों से C++, Java, Python या Scala में प्रोग्रामिंग कौशल की अपेक्षा की जाती है। उन्हें डेटा माइनिंग, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और डेटा माइग्रेशन में भी अनुभव होना चाहिए।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में बिग डेटा इंजीनियर सबसे ज़्यादा वेतन पाने वाली भूमिकाओं में से एक हैं, जिनका औसत वेतन $151,300 है। हालाँकि, आपका औसत वेतन उद्योगों के अनुसार अलग-अलग हो सकता है।

7. सॉफ्टवेयर इंजीनियर

AI सॉफ़्टवेयर इंजीनियर AI अनुप्रयोगों के लिए सॉफ़्टवेयर उत्पाद बनाते हैं। वे AI कार्यों के लिए कोड लिखना, निरंतर एकीकरण, गुणवत्ता नियंत्रण, API प्रबंधन आदि जैसे विकास कार्यों को एक साथ लाते हैं। वे डेटा वैज्ञानिकों और आर्किटेक्ट्स द्वारा उपयोग किए जाने वाले सॉफ़्टवेयर का विकास और रखरखाव करते हैं। वे नई कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीकों के बारे में जानकारी रखते हैं और अपडेट रहते हैं।

एक AI सॉफ्टवेयर इंजीनियर से सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में कुशल होने की अपेक्षा की जाती है। उन्हें सांख्यिकीय/विश्लेषणात्मक कौशल के रूप में प्रोग्रामिंग कौशल की आवश्यकता होती है। कंपनियाँ आमतौर पर कंप्यूटर विज्ञान, इंजीनियरिंग, भौतिकी, गणित या सांख्यिकी में स्नातक की डिग्री की तलाश करती हैं। AI सॉफ्टवेयर इंजीनियर के रूप में नौकरी पाने के लिए, AI या डेटा साइंस में प्रमाणपत्र भी मददगार होते हैं।

एक सॉफ्टवेयर इंजीनियर का औसत वेतन $108,000 है। यह आपकी विशेषज्ञता, अनुभव और उद्योग के आधार पर $150,000 तक का औसत वेतन हो सकता है।

8. सॉफ़्टवेयर शिल्पकार

सॉफ़्टवेयर आर्किटेक्ट सिस्टम, उपकरण, प्लेटफ़ॉर्म और तकनीकी मानकों को डिज़ाइन और बनाए रखते हैं। AI सॉफ़्टवेयर आर्किटेक्ट आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस तकनीक के लिए ऐसा करते हैं। वे AI आर्किटेक्चर बनाते और बनाए रखते हैं, समाधानों की योजना बनाते और उन्हें लागू करते हैं, टूलकिट चुनते हैं और एक सहज डेटा प्रवाह सुनिश्चित करते हैं।

एआई-संचालित कंपनियाँ अपने सॉफ़्टवेयर आर्किटेक्ट से अपेक्षा करती हैं कि उनके पास कंप्यूटर विज्ञान, सूचना प्रणाली या सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग में कम से कम स्नातक की डिग्री हो। एक व्यावहारिक भूमिका के रूप में, अनुभव शैक्षिक योग्यता जितना ही महत्वपूर्ण है। क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म, डेटा प्रोसेस, सॉफ़्टवेयर डेवलपमेंट, सांख्यिकीय विश्लेषण आदि का व्यावहारिक अनुभव आपको अच्छी स्थिति में रखेगा।

सॉफ़्टवेयर आर्किटेक्ट औसतन $150,000 वेतन कमाते हैं । आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, मशीन लर्निंग और डेटा साइंस में विशेषज्ञता के साथ आपका औसत वेतन काफी बढ़ सकता है।

9. डेटा विश्लेषक

लंबे समय तक, डेटा विश्लेषक वह व्यक्ति था जो अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए डेटा एकत्र करता था, उसे साफ करता था , संसाधित करता था और उसका विश्लेषण करता था। अधिकांश भाग के लिए, ये सांसारिक, दोहराए जाने वाले कार्य हुआ करते थे। AI के उदय के साथ, अधिकांश सांसारिक कार्य स्वचालित हो गए हैं। इसलिए, विश्लेषक की भूमिका AI करियर के नए सेट में शामिल होने के लिए उन्नत हुई है। आज, डेटा विश्लेषक मशीन लर्निंग मॉडल के लिए डेटा तैयार करते हैं और परिणामों के आधार पर सार्थक रिपोर्ट बनाते हैं।

परिणामस्वरूप, एक AI डेटा विश्लेषक को स्प्रेडशीट से ज़्यादा कुछ जानने की ज़रूरत होती है। उन्हें निम्नलिखित में कुशल होना चाहिए:
• डेटा निकालने/प्रक्रिया करने के लिए SQL और अन्य डेटाबेस भाषाएँ
• सफाई और विश्लेषण के लिए पायथन
• एनालिटिक्स डैशबोर्ड और विज़ुअलाइज़ेशन टूल जैसे टेबल्यू, पावरबीआई, आदि।
• बाज़ार और संगठनात्मक संदर्भ को समझने के लिए व्यावसायिक बुद्धिमत्ता

एक डेटा विश्लेषक औसतन 65,000 डॉलर का वेतन कमाता है। हालाँकि, फेसबुक, गूगल आदि जैसी उच्च-प्रौद्योगिकी कंपनियाँ डेटा विश्लेषक की भूमिका के लिए औसतन 100,000 डॉलर से ज़्यादा वेतन देती हैं।

10. रोबोटिक्स इंजीनियर

रोबोटिक्स इंजीनियर शायद एआई करियर के पहले लोगों में से एक है, जब 1950 के दशक की शुरुआत में औद्योगिक रोबोट लोकप्रिय हो रहे थे। असेंबली लाइन से लेकर अंग्रेजी पढ़ाने तक, रोबोटिक्स ने एक लंबा सफर तय किया है। हेल्थकेयर रोबोट-सहायता प्राप्त सर्जरी का उपयोग करता है। ह्यूमनॉइड रोबोट को व्यक्तिगत सहायक के रूप में बनाया जा रहा है। रोबोटिक्स इंजीनियर का काम यह सब और बहुत कुछ करना है।

रोबोटिक्स इंजीनियर AI-संचालित रोबोट बनाते और उनका रखरखाव करते हैं। ऐसी भूमिकाओं के लिए, संगठन आमतौर पर इंजीनियरिंग, कंप्यूटर विज्ञान या इसी तरह की उन्नत डिग्री की अपेक्षा करते हैं। मशीन लर्निंग और AI योग्यता के अलावा, रोबोटिक्स इंजीनियरों से CAD/CAM, 2D/3D विज़न सिस्टम, इंटरनेट ऑफ़ थिंग्स (IoT) आदि को समझने की भी अपेक्षा की जा सकती है।

रोबोटिक्स इंजीनियर का औसत वेतन 87,000 डॉलर है, जो अनुभव और विशेषज्ञता के साथ 130,000 डॉलर तक हो सकता है।

11. एनएलपी इंजीनियर

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) इंजीनियर एआई पेशेवर होते हैं जो मानव भाषा में विशेषज्ञता रखते हैं, जिसमें बोली जाने वाली और लिखित जानकारी शामिल है। वॉयस असिस्टेंट, स्पीच रिकग्निशन, डॉक्यूमेंट प्रोसेसिंग आदि पर काम करने वाले इंजीनियर एनएलपी तकनीक का इस्तेमाल करते हैं। एनएलपी इंजीनियर की भूमिका के लिए, संगठन कम्प्यूटेशनल भाषा विज्ञान में विशेष डिग्री की अपेक्षा करते हैं। वे कंप्यूटर विज्ञान, गणित या सांख्यिकी में योग्यता रखने वाले आवेदकों पर भी विचार करने के लिए तैयार हो सकते हैं।

सामान्य सांख्यिकीय विश्लेषण और कम्प्यूटेशनल कौशल के अलावा, एक एनएलपी इंजीनियर को सिमेंटिक निष्कर्षण तकनीक, डेटा संरचना, मॉडलिंग, एन-ग्राम, शब्दों का एक बैग, भावना विश्लेषण आदि में कौशल की आवश्यकता होगी। पायथन, इलास्टिक सर्च, वेब डेवलपमेंट आदि का अनुभव मददगार हो सकता है।

एनएलपी इंजीनियर का औसत वेतन 78,000 डॉलर है, जो अनुभव के साथ 100,000 डॉलर से अधिक हो जाता है 

प्रवेश स्तर के एआई पद पाने के लिए आपको किन कौशलों की आवश्यकता है?

हालाँकि सभी AI पद एक जैसे नहीं होते, लेकिन प्रवेश स्तर की आवश्यकताओं की बात करें तो कुछ समानताएँ हैं। नौकरी लिस्टिंग में कौन से कौशल, उपकरण और सामान्य आवश्यकताएँ साझा की जाती हैं, इसे बेहतर ढंग से समझने में मदद करने के लिए, हमने ChatGPT से OpenAI और Honda जैसी कंपनियों से AI नौकरियों के एक समूह का विश्लेषण करने और सबसे आम तौर पर पाए जाने वाले आइटम की एक सूची वापस करने के लिए कहा। इसमें जो पाया गया वह यह है:

कौशल और ज्ञान

• एआई/एमएल अवधारणाओं और एल्गोरिदम की समझ।
• उत्कृष्ट विश्लेषणात्मक और समस्या समाधान कौशल।
• प्रोग्रामिंग भाषाओं में दक्षता, विशेष रूप से पायथन, और संभवतः आर या जावा।
• TensorFlow, Keras, PyTorch जैसे मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क का अनुभव।
• डेटा हेरफेर और विश्लेषण उपकरणों (SQL, Pandas, NumPy) से परिचित होना।
• बड़े डेटा प्रौद्योगिकियों और वितरित कंप्यूटिंग फ्रेमवर्क (जैसे, हाडोप, स्पार्क) का ज्ञान।
• वैज्ञानिक सॉफ्टवेयर विकास/विश्लेषण में अनुभव।
• तकनीकी अवधारणाओं को गैर-तकनीकी हितधारकों तक पहुंचाने की क्षमता।
• विस्तार पर विशेष ध्यान तथा जटिल डेटा के साथ काम करने की क्षमता।
• प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी), कंप्यूटर विज़न, या अन्य एआई उपक्षेत्रों में अनुभव एक प्लस पॉइंट है।
• क्लाउड-आधारित मशीन लर्निंग प्लेटफॉर्म (AWS SageMaker, Azure Machine Learning) से परिचित होना।

उद्योग ज्ञान
• ARTIBA: Artificial Intelligence Engineer
• IBM Applied AI Professional Certificate
• IBM AI Engineering Professional Certificate
• Google Advanced Data Analytics Professional Certificate

निष्कर्ष:

AI (Artificial Intelligence) Jobs & Careers 2024 (AI - आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (कृत्रिम बुद्धिमत्ता) कॅरियर की अपार संभावनाएं) लेख के अंतर्गत उद्योगों और नौकरी के बाजार को नया आकार देना जारी रखेगा, जिससे कई करियर के अवसर मिलेंगे। डेटा साइंस और मशीन लर्निंग से लेकर AI एथिक्स और रोबोटिक्स इंजीनियरिंग तक, AI क्षेत्र में प्रवेश करने के इच्छुक व्यक्तियों के लिए विविध रास्ते उपलब्ध हैं। जैसे-जैसे कंपनियाँ दक्षता और नवाचार को बढ़ाने के लिए AI को तेजी से एकीकृत कर रही हैं, कुशल पेशेवरों की मांग तेजी से बढ़ रही है। नवीनतम AI तकनीकों से अपडेट रहना और प्रासंगिक कौशल हासिल करना व्यक्तियों को इस विकसित परिदृश्य में एक सफल और पुरस्कृत करियर के लिए तैयार कर सकता है।

Read More Part II : Artificial Engineering and Machine Learning

FAQ

1. AI (कृत्रिम बुद्धिमत्ता) क्या है?

उत्तर: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (कृत्रिम बुद्धिमत्ता) एक ऐसी तकनीक है जिसमें कंप्यूटर, रोबोट, और अन्य मशीनें इंसानों की तरह सोचने, समझने, और निर्णय लेने की क्षमता प्राप्त करती हैं। यह मशीनों को डेटा के आधार पर सीखने, समस्याओं को हल करने, और जटिल कार्यों को करने में सक्षम बनाती है।

2. AI के प्रमुख प्रकार कौन-कौन से हैं?

उत्तर: AI के तीन प्रमुख प्रकार होते हैं:

• नैरो AI (Narrow AI): यह विशेष रूप से एक काम करने के लिए प्रोग्राम किया जाता है, जैसे वॉइस असिस्टेंट या चैटबॉट।
• जनरल AI (General AI): यह इंसानों की तरह सभी तरह के काम करने की क्षमता रखता है, लेकिन इसका विकास अभी प्रारंभिक अवस्था में है।
• सुपर AI (Super AI): यह वह AI है जो इंसानों से ज्यादा बुद्धिमान होगा। इसका अभी कोई वास्तविक उदाहरण नहीं है, यह भविष्य की अवधारणा है।

3. AI का उपयोग कहां होता है?

उत्तर: AI का उपयोग विभिन्न क्षेत्रों में किया जाता है, जैसे:

• स्वास्थ्य सेवा (डायग्नोसिस और उपचार की प्रक्रिया को स्वचालित करना)
• ऑटोमेशन (निर्माण और मैन्युफैक्चरिंग)
• शिक्षा (व्यक्तिगत शिक्षण सिस्टम)
• वित्तीय सेवाएं (धोखाधड़ी का पता लगाना और व्यापार)

4. AI और मशीन लर्निंग में क्या अंतर है?

उत्तर: AI एक व्यापक अवधारणा है, जिसमें मशीन लर्निंग एक उप-श्रेणी के रूप में आती है। मशीन लर्निंग एक तकनीक है जिसके द्वारा AI सिस्टम डेटा से सीखते हैं और अपने प्रदर्शन में सुधार करते हैं। AI का उद्देश्य एक व्यापक रूप में इंसान जैसी बुद्धिमत्ता प्राप्त करना है, जबकि मशीन लर्निंग इसके लिए एक साधन है।

5. AI के क्या फायदे और नुकसान हैं?

उत्तर: फायदे:

• काम की गति और सटीकता में वृद्धि
• जटिल समस्याओं का समाधान
• 24/7 काम करने की क्षमता
• रोज़मर्रा के कार्यों का स्वचालन

    नुकसान:

• बेरोज़गारी की संभावनाएं
• गोपनीयता और सुरक्षा चिंताएं
• मानवता पर निर्भरता का कम होना
• अनैतिक उपयोग के जोखिम