在日益数字化的世界中，选择学习内容已成为一项战略决策。 人工智能（AI）正在改变就业市场重新定义所需人才类型、薪酬水平，以及在寻找有良好发展前景的工作时，哪些技术和人际技能起决定性作用。
如今，人工智能不再仅仅是极客工程师或尖端实验室的专属： 它影响银行业、医疗卫生、教育、物流、市场营销、工业、能源，甚至公共部门。正因如此，许多人——包括选择职业的年轻人和30岁以后寻求职业转型的专业人士——都在思考，如果人工智能将无处不在，哪些专业能提供最好的就业前景。
人工智能如何重塑未来职业
人工智能已成为一项跨领域技术 它涵盖医疗保健、金融、教育、娱乐、能源和制造业等众多领域。它可以自动执行日常任务，分析海量数据（大数据），生成内容，并帮助用户在极短时间内做出更明智的决策。
这一变化意味着 仅仅学习“一些计算机科学方面的知识”已经远远不够了。企业正在寻找能够理解机器学习模型、处理大数据、进行编程，并同时处理伦理、监管和用户体验等问题的专业人才。人工智能不仅创造了新的职业，也改变了从医疗到营销等各个领域的现有职业。
此外，还出现了一种奇特的现象： 欧洲在人工智能高素质专业人才数量方面已经超过美国。根据 Atomico 发布的《2023 年欧洲科技状况》报告，欧洲（尤其是西班牙）的人工智能培训和就业生态系统正在强劲增长，并提供越来越多的机会。
教育机构已经提升了自身水平： 具体学位包括人工智能、数据科学、数据工程或计算数学等领域。此外，还有专门的硕士学位和认证。与此同时，银行和大型科技公司也在投资内部培训和员工技能提升项目，例如生成式人工智能和数据分析方面的项目。
所有这些都意味着，在选择职业时， 职业选择固然重要，但适应人工智能主导的就业市场的能力也同样重要。现在让我们来看看与这项技术直接或间接相关的、就业前景最好的职业。
直接专注于人工智能和数据的职业
在这种新形势下，最显而易见的职业是那些直接与人工智能打交道的职业。 如果你对设计算法、机器学习模型和智能系统感兴趣这些是结果最佳的选择。
人工智能和机器学习工程
人工智能和机器学习领域的工程师或专家已成为最抢手的职位之一。 他们的任务是设计、训练和部署能够从数据中学习的模型。 并做出决策：推荐系统、欺诈检测、智能搜索引擎、虚拟助手、自动医疗诊断等。
这些专业人员负责模型的整个生命周期： 从算法选择和数据预处理，到生产部署和维护他们还必须确保模型的稳健性、可解释性和合规性等关键方面。
许多研究生课程，例如全球MBA或人工智能与数据科学硕士课程，都结合了这些理念。 算法、编程和统计学方面的技术培训 凭借在商业、创新和数字化转型方面的专业知识，人工智能工程师不仅能够编写程序，还能理解技术如何影响公司的战略。
数据科学与大数据分析
数据科学是市场上的另一大明星。 数据科学家致力于从海量信息中提取有用的知识。利用高级统计学、机器学习，甚至生成式人工智能技术来创建预测模型和描述模型。
在实践中，数据科学家负责清洗和转换数据、构建模型、评估模型性能，以及…… 将技术成果转化为业务建议市场营销、银行业、医疗保健、物流和电子商务等行业越来越依赖这些概况来做出基于证据的决策，而不是依赖直觉。
大数据与分析硕士学位课程侧重于 数据管理、分布式架构（Hadoop、Spark）、高级可视化和机器学习教授如何使用能够实时处理TB级信息的基础设施。
自然语言处理和计算机视觉领域的专家
在人工智能领域，随着语言模型和图像生成工具的爆炸式增长，一些分支领域获得了极大的关注。 自然语言处理（NLP）和计算机视觉是两个需求日益增长的领域。.
自然语言处理专家负责使机器能够理解和生成人类语言的文本： 他们开发聊天机器人、翻译系统、情感分析、自动摘要和虚拟助手。他们的工作结合了语言学、编程和深度学习。在西班牙，这类人才的平均年薪约为36.000欧元。
与此同时，计算机视觉专家们正在开发能够解读图像和视频的算法： 人脸识别、物体检测、智能监控系统、X射线分析 或者工厂的自动化质量控制。西班牙的平均年薪约为 35.000 欧元，根据经验和行业不同，还有增长空间。
人工智能驱动的关键技术概况
除了直接被贴上“人工智能”标签的职位外，还有其他一些技术类职业也因为人工智能而蓬勃发展。 这些是基本配置文件，没有它们，智能系统就无法开发或维护。.
计算机工程、软件和应用程序开发
计算机工程仍然是一个稳妥的选择。 软件工程师负责设计、构建和维护集成人工智能模型的应用程序。从移动应用到网络平台和大型公司的内部系统。
这些专业人士精通编程、软件架构、数据库、网络和安全。得益于人工智能，他们的许多任务得以加速完成（例如代码辅助、自动生成测试），但是 他们的角色变得更加具有战略意义，因为他们负责整合、协调和扩展智能组件。 在实际产品中。
混合型职业也越来越普遍，例如人工智能视频游戏开发者——他们设计…… 更智能的敌人、动态的世界和更沉浸式的体验——或者人工智能驱动的全栈开发人员，他们利用智能工具来优化性能、重构代码或自动化部署。
网络安全与防御性人工智能
随着数字化进程的加速和网络攻击的日益增多，网络安全变得至关重要。 信息安全专家负责保护网络、系统和数据免受日益复杂的攻击。其中许多还采用了人工智能技术。
人工智能在这个领域扮演着双重角色： 它有助于检测异常模式、识别入侵并更快地做出响应。然而，攻击者也利用它来创建更难检测的恶意软件或发起定制化的网络钓鱼活动。因此，将网络安全专业知识与机器学习技术相结合尤为重要。
机器人与自动化工程
人工智能的出现让机器人技术迎来了第二次新生。 机器人和自动化工程师设计能够与环境互动并做出实时决策的机器人和自动化系统。我们谈论的是工厂里的机械臂、手术机器人、无人机、自动驾驶汽车和自动化物流系统。
这些学位课程结合了机械学、电子学、控制学、计算机科学，现在还包括诸如以下资源： 电脑硬件教程, 通过计算机视觉、智能规划和强化学习进行感知在制造业、物流业和医疗保健业等领域，自动化的潜力巨大，对专业人才的需求也在不断增长。
自主系统和智能车辆的开发
机器人技术和人工智能的一个非常具体的衍生领域是自主系统的开发。 该领域的专业人士设计算法，使自动驾驶汽车、无人机或送货机器人能够做出安全高效的决策。 在复杂多变的环境中。
他们的工作包括整合来自多个传感器（摄像头、雷达、激光雷达）的数据、规划路线、避免碰撞，以及 根据交通状况、天气或行人情况进行调整这种系统正在彻底改变运输、物流和农业，并且需要高素质的专业人员。
人工智能和数据科学方面的特定大学学位
为了满足日益增长的需求，许多西班牙大学都开设了课程。 专门从事人工智能和数据科学的学位以及数学和计算机科学相结合的双学位。
在西班牙获得人工智能学位
人工智能学士学位是一个相对较新的学历资格。 该课程通常持续四年（240 个欧洲学分），融合了编程、数学、统计学、数据库、网络、大数据和人工智能技术。 （机器学习、深度学习、自然语言处理、视觉技术等）。
在西班牙公立大学系统中，许多大学都开设了该专业，但入学要求较为严格。以下是一些典型的例子：
- 大学胡安·卡洛斯国王人工智能学位。
- 大学POLITECNICA马德里数据科学与人工智能学位。
- 马德里Complutense大学：数据工程与人工智能学位。
- 阿利坎特大学人工智能工程学位。
- MiguelHernández埃尔切大学数据科学与人工智能学位。
- 巴塞罗那自治大学 y 加泰罗尼亚政治大学人工智能领域的特定学位。
- 拉科鲁尼亚大学、圣地亚哥德孔波斯特拉大学和维戈大学人工智能联合学位。
- 巴斯克大学人工智能学位。
- 马拉加大学网络安全与人工智能学位。
- 莱昂大学：数据工程与人工智能学位。
除此之外，还有私营部门，大学也提供此类服务。 人工智能、数据科学、计算与人工智能或数学工程与人工智能相关专业的学位通常以与公司和实际项目紧密相关的重点为导向。
其他密切相关的学位：计算数学、数据科学和计算机工程
除了人工智能领域的“纯粹”学位之外，还有一些资格证书可以作为通往该领域的捷径。 计算数学和数据科学为数学分析、统计学和建模提供了坚实的基础。非常适合担任数据分析师、数据科学家或算法开发人员。
计算机工程本身仍然是 用途最广泛的普通树干它教授高级编程、数据结构、操作系统、网络架构、数据库和安全等课程。通过攻读硕士学位或修读特定的人工智能课程，它成为最常见的专业化途径之一。
他们的体重也在增加。 数学与计算机工程、数学与物理或数学与数据科学双学位这些人才为研究、开发高级模型和复杂的人工智能项目提供了非常强大的资源。
人工智能领域的职业机会和最热门职位
人工智能开辟了非常广泛的职业机会。 有些技术性很强，有些结合了商业和技术，还有一些则处于健康、市场营销或人文科学的交叉领域。.
高级技术概况
最受欢迎的出发地包括：
- 机器学习工程师设计、训练和优化能够从数据中学习的模型。在西班牙，平均年薪约为 43.000 欧元。
- 数据科学家它分析海量数据，构建预测模型，并帮助做出数据驱动的决策。
- 人工智能工程师：开发完整的AI解决方案，将模型集成到实际系统中。
- 数据工程师：设计数据管道、存储和可扩展架构，为人工智能系统提供支持。
- 机器视觉工程师或自然语言处理专家：将人工智能应用于图像、视频或文本，在西班牙的平均年薪为 35.000 欧元至 36.000 欧元。
- 人工智能研究员：开发新技术和新模型，无论是在大学、技术中心还是大型公司，薪资范围根据经验和机构的不同，每年大约在 30.000 欧元到 50.000 欧元之间。
多元化背景：商业、产品和咨询
并非所有事情都与编程有关。 企业需要能够将人工智能能力转化为具体业务解决方案的专业人士。。这就是以下情况发挥作用的地方：
- 人工智能顾问：为组织提供如何应用人工智能来改进流程、降低成本或创造新产品的建议。
- 人工智能架构师：设计公司内部智能系统的全球基础设施。
- 市场营销领域的人工智能科学家它利用算法对受众进行细分，实现广告活动的个性化，并优化广告投资。
- 提示工程师：专注于充分利用语言模型和生成系统，设计能够产生有用且一致结果的指令和流程。
行业应用领域：医疗保健、金融、视频游戏等
将人工智能应用于特定领域会带来许多职业机会。 对技术应用背景（医疗、金融、工业）的理解越透彻，该技术带来的价值就越大。。 一些示例是：
- 健康数据分析师它利用病史、临床图像或基因组数据来改进诊断和治疗。
- 数字健康和远程医疗专业人士：设计和管理由人工智能、可穿戴设备和数字平台支持的医疗保健服务。
- AI游戏开发商：创造更智能的非玩家角色、自适应关卡或人工智能生成的沉浸式体验。
- 聊天机器人和虚拟助手开发商为银行、电子商务、公共管理部门或技术服务部门构建自动化客户服务系统，根据市场情况，总薪资约为每年 45.000 欧元。
- 金融和商业领域的人工智能专家它专注于欺诈检测、风险评分、算法投资或会计流程自动化。
在人工智能时代，还有哪些职业拥有广阔的就业前景？
虽然人工智能是所有事物的核心， 并非所有开局良好的比赛都是纯粹的技术优势。有些传统职业仍然需求旺盛，并且能够从将人工智能工具融入日常工作中受益。
薪酬最高、需求量最大的工程领域
在目前的大学教育格局中，一些工程类学位是收入最高、就业机会最多的学位之一。 他们中的许多人依靠人工智能工具和数据分析来优化流程和做出决策。。 一些最著名的是：
- 系统分析学士学位。
- 信息工程。
- 电子工程。
- 电气工程。
- 机械工业。
- 化学工程。
- 石油工程。
- 计算机科学理学士学位。
- 地质科学理学士学位。
- 护理学理学士学位。
在所有这些研究中，都使用了预测模型、模拟和 基于人工智能的优化工具正变得越来越普遍这将提高那些兼具传统技术背景和数据自动化技能的人的就业能力。
可再生能源、可持续发展和环境
对气候变化和能源转型的担忧引发了对太阳能、风能和环境管理领域专业人才的激增需求。 人工智能用于优化能源的生产、存储和消耗。预测需求并管理智能电网。
类似职业 环境工程、可再生能源工程或可持续发展与土地管理相关学位 它们为咨询、能源公司、公共管理和工业部门提供了机会，尤其是在结合数据分析和建模知识的情况下。
健康、护理和心理健康
医疗保健行业仍然是就业最稳定的行业之一。 医学、护理、理疗和心理学等领域都面临着持续的需求。再加上医疗保健系统的数字化。
人工智能可以帮助分析医学扫描结果、识别医疗记录中的模式或制定个性化治疗方案，但是： 它并不能取代人与人之间的关怀、沟通和支持。因此，像专科护士、放射技师或心理健康和保健专业人员这样的专业人士会发现，技术可以增强他们的工作，但不会取代他们的工作。
30岁后如何重塑自我：良好的开端助您快速开启职业生涯
如今，30岁以后转换职业道路已不再罕见。 许多人选择重返校园深造，以寻求稳定、更高的收入或更符合自己兴趣的工作。关键在于选择就业前景好、投资回报期合理的培训项目。
职业生涯短但就业率高
在就工作重塑咨询人工智能系统时，通常会提出一些建议，其中有五项非常实用的建议尤为突出：
- 编程或数据分析你可以从零开始，通过强化课程或培训项目，凭借毅力，相对快速地进入就业市场。这非常适合那些喜欢解决问题和逻辑思考的人。
- 护理或健康技师护理、放射学或实验室技术学位提供非常具体和稳定的职业道路，在医院和私人诊所都有很强的需求。
- 物流和运营管理在电子商务持续增长的环境中，物流、运输和仓储管理方面的技术职业或职业发展周期备受重视。
- 用户体验/用户界面设计或数字营销它们结合了创造力、分析能力和策略；它们可以在线进行，让你能够为别人工作或成为自由职业者。
- 人力资源和人才管理特别推荐给有团队领导经验或在行政或管理环境中工作的人。
如果运用得当，人工智能可以成为这些转型过程中的助力： 它有助于探索培训选择、练习面试、改进简历并确定可迁移技能。 根据以往经验。
从事人工智能工作需要哪些技能？
除了具体的职位名称之外，公司还在寻找技术技能和通用技能的结合体。 从事人工智能工作需要应对算法、数据、伦理和团队合作等问题。.
基本技术技能
最受重视的硬技能包括：
- 机器学习和深度学习算法了解何时使用回归、决策树、神经网络或生成模型，以及如何正确训练它们。
- Python 编程 （以及，视情况而定，R、Java 或 C++），处理库如 TensorFlow、PyTorch、scikit-learn、pandas 或 NumPy。
- 数据分析和管理熟练运用 SQL、Hadoop 和 Spark 等大数据工具，以及数据清洗和转换技术。
- 生成式解决方案的开发高级语言模型、提示技术、构建基于生成式人工智能的聊天机器人和工作流程。
伦理、监管和协作
硬币的另一面同样重要。 人工智能具有非常深远的伦理、法律和社会影响。因此，具备以下素质的人才备受青睐：
- 适用于数据和人工智能的法规（数据保护、欧洲法规、算法责任）。
- 偏见和算法歧视，以及如何减轻它们。
- 模型的透明度和可解释性，尤其是在金融或卫生等敏感领域。
- 我曾在多学科团队中工作，团队成员包括工程师、数学家、商业专家和应用领域的专家。
在这方面， 持续培训和实践学习（“边做边学”） 它们几乎已成为必备条件。技术进步日新月异，任何课程都无法涵盖所有的新工具，因此自学和持续的好奇心至关重要。
推荐培训：学士学位、硕士学位和专业课程
选择学习什么专业才能在人工智能领域工作，很大程度上取决于你想要从事什么职位。 从零开始设计模型与整合现有解决方案或领导其在公司内部的实施是截然不同的两回事。.
基础学习（学位和双学位）
STEM（科学、技术、工程和数学）职业是行业的支柱：
- 计算机工程、数据科学、数学、物理或工程学学位 在不同的分支中。
- 人工智能学士学位 或在相关领域（数据工程、数据科学和人工智能、计算和人工智能）。
- 双学位 例如数学+计算机工程、数学+物理或数学+数据科学，这些学科为研究和高级开发提供了非常坚实的基础。
研究生学习、证书和继续教育
为了专攻或更新你的技能，硕士学位 人工智能、数据科学、大数据、机器人、物联网或智能系统 无论是在传统大学还是在线教育机构，它们都是一个强有力的选择。
除此之外，还有以下优惠： MOOC（大规模开放在线课程）以及 Coursera、Udemy、Platzi 或 Google Grow with Google 等平台上的课程这些课程涵盖从机器学习基础到基于生成式人工智能的高级应用开发等各个方面。哈佛大学等国际知名学府还开设了专门的人工智能商业应用课程或Python编程入门课程。
许多公司，尤其是银行和科技公司，也会进行推广。 公司内部推行旨在促进员工普遍使用人工智能的项目不仅限于技术类人才。这进一步印证了这样一个观点：在未来几年，理解人工智能将几乎和今天会使用电子表格一样基础。
总体而言，与人工智能相关的最热门职业并不局限于单一学位，而是涉及技术、数据、商业和伦理相结合的培训和专业化生态系统。 任何能够将扎实的技术基础与好奇心、适应能力和持续学习的意愿相结合的人，都将拥有构建稳固而灵活的职业生涯的沃土。 在人工智能已经成为劳动力市场关键因素，并且在未来几年将更加重要的今天，人工智能在劳动力市场中扮演着越来越重要的角色。
