02.11.2018 Экспертиза, Искусственный интеллект, МенеджментВице-президент компании OpsRamp Бхану Сингх делится на портале InformationWeek мыслями о качествах, которыми должен обладать инженер по машинному обучению, и принципах отбора кандидатов на эту профессию. Как показал недавний опрос OpsRamp по внедрению на предприятиях платформ AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations), 67% корпоративных ИТ-отделов в США начали экспериментировать с искусственным интеллектом (ИИ) и машинным обучением для управления данными и устранения последствий инцидентов. А по прогнозам Gartner к 2020 г. технологии ИИ будут больше создавать, чем сокращать рабочие места. ИИ быстро развивается, и предприятиям сегодня нужны способные кадры особого профиля. Былой дефицит кадров высококвалифицированных программистов ныне трансформировался в дефицит специалистов в сфере ИИ и разработки алгоритмов. Дефицит профильных специалистов называют одной из наиболее серьезных помех для внедрения AIOps. Так, 56% из 200 управленцев верхнего звена, опрошенных в 2018 г. компанией EY, заявили, что самым крупным барьером к использованию ИИ в бизнес-операциях является недостаток способных кадров. Понятно, что предприятиям очень нелегко находить инженеров по машинному обучению. Этот профиль предполагает нечастое сочетание общеинженерной подготовки с опытом в моделировании данных и статистическом анализе. Но при правильных подходах вполне реально собрать команду с правильным сочетанием опыта в Data Science, инженерного ноу-хау и даже определенной доли эмоционального ...
читать далее.
