أصبحت المجالات المرتبطة بالذكاء الاصطناعي تتصدر الوظائف التي شهدت نموًا سريعًا جدًا خلال السنوات القليلة الماضية. ومع ظهور منصات ذكاء اصطناعي مثل Bard، وChatGPT، وMidjourney، وغيرها، ارتفعت سمعة الذكاء الاصطناعي بشكل كبير. لهذا السبب، قررت أن أجمع لكم اليوم أهم الوظائف المرتبطة بالذكاء الاصطناعي، وتعلم الآلة، والتعلم العميق، والتي سيزداد الطلب عليها بشكل كبير جدًا خلال السنوات القادمة.
هل يستحق هذا المجال كل هذا الاهتمام؟
الإجابة هي نعم بالتأكيد، وإليكم الأسباب:
- الطلب المتزايد: يزداد الطلب على هذه الوظائف بشكل يومي.
- فجوة العرض والطلب: توجد فجوة كبيرة جدًا بين عدد الوظائف المتاحة وعدد المتخصصين المؤهلين.
- دخول مرتفعة: أصبح متوسط دخل وظائف مثل مهندسي الذكاء الاصطناعي، ومهندسي معالجة اللغات الطبيعية، والعلماء الباحثين، مرتفعًا جدًا مقارنة بمجالات أخرى كثيرة.
- مرونة العمل: توفر طبيعة هذه المجالات بيئات عمل مرنة، حيث يمكنك العمل كمستقل، أو العمل عن بعد، أو حتى إنشاء بوت أو نظام خاص بك، أو أي منتج رقمي يعتمد على الذكاء الاصطناعي.
في أمريكا، تشير التقارير إلى أن الطلب يزداد بمعدل 11% سنويًا، وأن هذا المعدل سيستمر حتى عام 2029. وقد ترجم هذا التقرير هذه النسبة إلى 531 ألف فرصة عمل في مجال الذكاء الاصطناعي. هذا عدد كبير جدًا لا يمكن الاستهانة به، لأن هذه مجالات جديدة ولا يزال انتشارها محدودًا، وهناك من لديهم تخوفات كبيرة منها.
وبطبيعة الحال، كلما كبر هذا القطاع وتقدم، زاد الطلب، بل وتُخلق وظائف جديدة وليس فقط فرص جديدة. وهذه الوظائف سيكون لها درجات وظيفية متنوعة مثل مبتدئ (Junior)، وخبير (Senior)، وباحثين مساعدين، وعلماء مساعدين، وغيرها الكثير. فمع كل مجال جديد يظهر، تظهر له وظائف جديدة.
ومع أن هذا القطاع جديد، إلا أنه تفرع بسرعة كبيرة وظهرت منه مجالات أخرى، وكل مجال يتطلب مهارات تكون أحيانًا مختلفة وأحيانًا أخرى تتشابه مع بعضها. دعونا نتعرف اليوم على بعض هذه المجالات أو الوظائف.
أبرز الوظائف في مجال الذكاء الاصطناعي
1. مهندس تعلم الآلة (Machine Learning Engineer)
يقع هذا التخصص في منطقة وسط بين هندسة البرمجيات وعلوم البيانات. يستخدم مهندسو تعلم الآلة أدوات البيانات الضخمة (Big Data) ويعملون على أطر عمل برمجية (Programming Frameworks) لتطوير أنظمة خاصة بعلوم البيانات. هذه الأنظمة تكون قابلة للتطوير وقادرة على التعامل مع أحجام بيانات كبيرة جدًا وبشكل فوري.
المهارات المطلوبة:
- خلفية في علوم البيانات، والبحوث التطبيقية، وهندسة البرمجيات.
- مهارات رياضية وحسابية قوية.
- خبرة في تعلم الآلة، والتعلم العميق (Deep Learning)، والشبكات العصبية (Neural Networks)، والتطبيقات السحابية (Cloud Applications).
- معرفة بلغات البرمجة مثل Python، وJava، وScala.
- الإلمام بأدوات مثل Eclipse وIntelliJ سيشكل نقطة قوة.
2. عالم البيانات (Data Scientist)
وظيفة عالم البيانات باختصار هي تجميع البيانات الخام (Raw Data)، ثم ترتيبها وتنظيفها وتحليلها لاستخلاص رؤى وأفكار منها. هذه الأفكار يمكن استخدامها في أي مجال ولأي غرض، حتى في توجيهك لشراء منتج معين أو اتخاذ قرار بالتصويت أو السفر. لتحقيق ذلك، يعتمد عالم البيانات على عمليات وخوارزميات وتقنيات متعددة.
المهارات المطلوبة:
- شهادة متخصصة في الرياضيات، والإحصاء، وعلوم الكمبيوتر.
- خبرة في التطبيقات السحابية وأدواتها مثل Amazon S3.
- مهارات برمجية في لغات مثل Python، وPerl، وScala، وSQL.
- معرفة عملية بأدوات مثل Hive وSpark.
3. مطور ذكاء الأعمال (Business Intelligence Developer)
مهمة مطور ذكاء الأعمال هي معالجة البيانات الداخلية والخارجية المعقدة لفهم وتحديد التوجهات الخاصة بالأعمال. على سبيل المثال، في قطاع الخدمات المالية، تحتاج الشركات إلى شخص يراقب سوق الأوراق المالية لمساعدتها على اتخاذ قرارات استثمارية صحيحة. وفي الشركات التي تنتج منتجات رقمية أو ملموسة، هناك حاجة أيضًا لمراقبة السوق وتحليل توجهاته بدقة.
هم مسؤولون عن تصميم وتشغيل أنظمة خاصة بالبيانات المعقدة على المنصات السحابية، لتمكين المستخدمين من الوصول إليها في أي وقت وإعداد تقاريرهم بأنفسهم.
المهارات المطلوبة:
- خبرة في تصميم مستودعات البيانات (Data Warehousing)، والتنقيب في البيانات (Data Mining)، وSQL.
- معرفة بتطبيقات ذكاء الأعمال مثل Power BI وTableau.
4. مهندس البيانات الضخمة (Big Data Engineer/Architect)
مهمته هي تطوير بيئات أو أنظمة بيئية (Ecosystems) للبيانات الضخمة لتعمل على أنظمة مثل Hadoop وSpark. على الرغم من أن بعض الشركات تفضل توظيف الحاصلين على درجة الدكتوراه في الرياضيات أو علوم الحاسب، إلا أن الخبرة تلعب دورًا كبيرًا في التوظيف، بل إن بعض الشركات لا تهتم بالشهادة بقدر اهتمامها بالمعرفة والخبرة.
المهارات المطلوبة:
- مهارات برمجية في لغات مثل C++، وJava، وPython، وScala.
- خبرة كبيرة في التنقيب في البيانات (Data Mining)، وتصوير البيانات (Data Visualization)، وترحيل البيانات (Data Migration).
5. مهندس البرمجيات (Software Engineer - AI Specialization)
يعمل مهندس البرمجيات في هذا السياق على تطوير تطبيقات وبرامج خاصة بمجالات الذكاء الاصطناعي. ستجدهم يكتبون الأكواد، ويعملون على تكامل وإدارة واجهات برمجة التطبيقات (APIs)، ويطورون التطبيقات والبرامج التي يستخدمها علماء ومهندسو البيانات. نظرًا لطبيعة عملهم، يجب أن يكونوا مطلعين بشكل دائم على كل ما هو جديد.
المهارات المطلوبة:
- الخبرات المطلوبة لمهندس البرمجيات الناجح معروفة، مع إضافة خبرة جيدة في مجال الذكاء الاصطناعي.
6. محلل البيانات (Data Analyst)
لفترة طويلة، كانت وظيفة محلل البيانات تقتصر على جمع البيانات وترتيبها وتنظيفها ومعالجتها وتحليلها لاستخلاص نتائج. أما الآن، فقد تطور دوره ليقوم بتجميع البيانات وتهيئتها لنماذج تعلم الآلة، التي تقوم ببقية العمل. لذلك، لم يعد عمل محلل البيانات مقتصرًا على جداول البيانات (Spreadsheets).
المهارات المطلوبة:
- معرفة بـ SQL ولغات قواعد البيانات الأخرى لاستخراج البيانات ومعالجتها.
- استخدام Python لتنظيف البيانات وتحليلها.
- خبرة في لوحات المعلومات التحليلية (Dashboards) وأدوات التصوير البياني (Visualization) مثل Tableau وPower BI.
- فهم جيد للأعمال والسوق الذي يتعامل معه.
7. مهندس الروبوتات (Robotics Engineer)
اسم التخصص مميز ويوضح مجاله، وهو من أوائل المجالات المرتبطة بالذكاء الاصطناعي. زادت شهرته في الخمسينيات مع ظهور الروبوتات الصناعية في خطوط التجميع. اليوم، لم تعد الروبوتات مقتصرة على المصانع، بل وصلت إلى مراحل لم نكن نتخيلها في مجالات مثل المستشفيات، والمطاعم، والفنادق، وحتى الخدمات الشخصية. دور مهندس الروبوتات هو جعل كل هذا ممكنًا وأكثر.
المهارات المطلوبة:
- تفوق في علوم الحاسب (Computer Science).
- شهادات وخبرة في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.
- فهم لأنظمة التصميم بمساعدة الحاسوب (CAD) والتصنيع بمساعدة الحاسوب (CAM).
- فهم لأنظمة الرؤية ثنائية وثلاثية الأبعاد (2D/3D Vision Systems).
- معرفة بإنترنت الأشياء (IoT).
8. مهندس معالجة اللغات الطبيعية (Natural Language Processing Engineer)
تعتبر معالجة اللغات الطبيعية (NLP) من المجالات المهمة جدًا اليوم، ولذلك أصبح الطلب على المهندسين المتخصصين فيه عاليًا جدًا. يهتم هذا التخصص باللغة البشرية الطبيعية، سواء المقروءة أو المنطوقة. من أمثلة تطبيقاته المساعدات الشخصية مثل Siri، وأنظمة التعرف على الصوت، وتحويل الصوت إلى نص والعكس.
المهارات المطلوبة:
- شهادات في اللغويات الحاسوبية (Computational Linguistics).
- خبرة في علوم الكمبيوتر، والرياضيات، والإحصاء.
- خبرة في التعامل مع البيانات، مما يتطلب معرفة بـ Python وأدوات مثل Elasticsearch.
أسئلة شائعة
هل الخبرة ضرورية؟
الإجابة الطويلة هي أن الخبرة ضرورية جدًا، لأن كل مجال في هذا القطاع قائم على التنفيذ والتطبيق. عندما تذهب للعمل، سيكون متوقعًا منك أن تنفذ مهام محددة، وهذا لن يحدث إلا إذا كانت لديك خبرة. الخبرة لا تعني بالضرورة العمل في شركة كبيرة؛ فإذا نفذت مشاريع في أحد مجالات الذكاء الاصطناعي كجزء من دراستك، فهذه تعتبر خبرة يمكن أن تساعدك على البدء في هذا المجال.
هل الشهادة الجامعية شرط أساسي؟
في كل إعلان وظيفي تقريبًا، سترى طلبًا لشهادة جامعية. لكن الحقيقة هي أن هناك فجوة كبيرة في سوق الذكاء الاصطناعي والبيانات. إذا كنت قد حصلت على دورات تدريبية قوية في هذه المهارات من مكان معتمد، ونفذت مشاريع حقيقية، وكنت قادرًا على إثبات فهمك لما تفعله، فقد تتغاضى الشركات عن شرط الشهادة الجامعية. لكن يجب أن أكون صريحًا معك، المشوار طويل وليس سهلًا، ولا مجال فيه للاستسهال.
ماذا عن الرواتب؟
الخبرة، والشهادات، والمشاريع التي عملت عليها سابقًا هي التي تحدد راتبك. كما أن البلد الذي تقيم فيه يلعب دورًا، فرواتب أمريكا تختلف عن رواتب إنجلترا أو مصر.
خاتمة
نأمل أن تبدأ في التفكير جديًا في هذه المجالات. هناك فجوة كبيرة في السوق وطلب عالٍ جدًا يفوق العرض. إذا كنت مهتمًا بالبرمجة والمجالات التكنولوجية، فعليك أن تسلك هذا الطريق. ستكون جزءًا من مستقبل كبير يعتمد بشكل أساسي على الذكاء الاصطناعي، وتعلم الآلة، والتعلم العميق، والبيانات، والروبوتات. انضم إلى هذه القافلة الكبيرة التي تسير إلى الأمام.