Az Egyesült Államokban a huszonöt leggyorsabban „növekvő” munkakör egyike, a ranglista negyedik helyezettje a gépitanulás-mérnök – áll a LinkedIn éves beszámolójában. Az érdekesség kedvéért: a vakcina-specialista, a sokszínűséggel és befogadással foglalkozó menedzser és a fogyasztói marketingmenedzser az első három.
A LinkedIn a 2017 januárja és 2021 júliusa közötti álláshirdetések listáit elemezve rangsorolta az egész időszakban folyamatos növekedést mutatókat. A különféle végzettséggel rendelkező munkavállalók által ugyanabban a munkakörben betöltendő állásokat egyetlen állásnak tekintették, míg a helyettesítéssel, önkéntesekkel és diákokkal betöltött állásokat nem vették figyelembe.
Egy gépitanulás-mérnök évi 72600 és 170000 dollár közötti összeget keres. Az állások betöltéséhez átlagosan négy év korábbi gyakorlat szükséges. A leggyakrabban elvárt ismeretek: mélytanulás (deep learning), természetesnyelv-feldolgozás, TensorFlow.
A legtöbb álláshirdetést San Franciscóban, Seattle-ben és Los Angelesben adták fel, húsz százalékuk pedig távmunkában is elvégezhető. A korábban más állást betöltött gépitanulás-mérnökök többsége szoftvermérnök, adattudós vagy mesterségesintelligencia-specialista volt. A nemük alapján ismert gépitanulás-specialisták 22,3 százaléka volt nő.
Az elemzésben ugyan csak az Egyesült Államokkal foglalkoztak, a tények viszont arra utalnak, hogy a kereslet világszerte növekszik.
A Fülöp-szigeteken például, ahol a hívóközponti állásokat egyre inkább automatizálják, az outsourcing ipar komoly energiákat fektetett gépitanulás- és adatelemző szakemberek képzésébe.
Az MIT Technology Review felmérése alapján az ázsiai vállalatvezetések 96, az afrikai és középkeletiek 82 százaléka elmondta, hogy 2019 óta cégük legalább egy gépitanulás-algoritmust használ.
Észak-Amerika a világ legnagyobb, a globális bevétel negyven százalékát generáló mesterségesintelligencia-piaca. Az a tény, hogy minden ötödik gépitanulás-állás távmunkában elvégezhető komoly lehetőség a földkerekség másik felén élő álláskeresőknek is.
