بينها يخص الذكاء الاصطناعي.. أسرع 10 وظائف نمواً في أمريكا
تاريخ النشر: 21st, January 2024 GMT
الاقتصاد نيوز - متابعة
يمكن للباحثين عن عمل أن يشهدوا سوق عمل أكثر حذرا وتنافسية في عام 2024، حيث يبطئ أصحاب العمل التوظيف ويقللون من زيادات الرواتب- لكن بعض الأدوار توفر آفاقا أكثر إشراقا من غيرها. ويعد كبير مسؤولي النمو ومحلل الاستدامة ومستشار الذكاء الاصطناعي من بين الأدوار الأكثر طلبا التي تقوم الشركات بالتوظيف فيها في الولايات المتحدة، وفقا لبحث جديد من "LinkedIn".
وأصدرت "LinkedIn" الأسبوع الماضي قائمة الوظائف السنوية التي تسلط الضوء على 25 مهنة الأسرع نموا على مدار السنوات الخمس الماضية، استنادا إلى المسميات الوظيفية التي شهدت أكبر نموا على موقعها على الإنترنت بين يناير 2019 ويوليو 2023. ونظرا لأن تصنيف "LinkedIn" يعتمد على 5 سنوات من البيانات، فمن الواضح أن هذه هي الفرص التي أظهرت فيها الشركات "اهتماما والتزاما مستمرين"، وفقا لما ذكره أندرو سيمان، مدير تحرير أول للوظائف والتطوير الوظيفي في "LinkedIn News". وأضاف: "هذه مهن مستدامة، وهي ليست مجرد ومضات عابرة"، وفقا لما ذكرته شبكة "CNBC". وفيما يلي أهم 10 وظائف الأسرع نموا في عام 2024 ومقدار رواتبها، وفقا لبيانات "LinkedIn" و "ZipRecruiter". 1. كبير مسؤولي النمو الوصف الوظيفي: يقوم كبار مسؤولي النمو بتطوير وتنفيذ استراتيجيات المنظمة لزيادة الإيرادات وتوسيع التواجد في السوق وضمان النمو المستدام. نطاق الراتب: 41,500 دولار- 269,500 دولار. 2. محلل البرامج الحكومية الوصف الوظيفي: يقوم محللو البرامج الحكومية بتقييم فعالية وكفاءة برامج القطاع العام، عادة من خلال تحليل البيانات، وضمان الامتثال للوائح، ومراقبة الميزانيات والمزيد. نطاق الراتب: 37,00 دولارا- 131,500 دولار. 3. مدير سلامة صحة البيئة الوصف الوظيفي: يضمن مديرو سلامة الصحة البيئية أن الشركات تعزز مكان عمل آمن ومستدام للموظفين، وإدارة المخاطر وضمان الامتثال للوائح الصحة والسلامة والبيئة. نطاق الراتب: 32000 دولار- 156000 دولار. 4. مدير عمليات الإيرادات الوصف الوظيفي: يساعد مديرو عمليات الإيرادات في الإشراف على ممارسات توليد إيرادات الشركات، والعمل بشكل وثيق مع فرق المبيعات والتسويق لتحسين نمو الأعمال وضمان الكفاءة العامة. نطاق الراتب: 34000 دولار- 179500 دولار. 5. محلل الاستدامة الوصف الوظيفي: يقوم محللو الاستدامة بتقييم الجهود البيئية والاجتماعية والحوكمة (ESG) للمنظمة وتحديد فرص الكفاءة والاستخدام المسؤول للموارد والأثر الاجتماعي الإيجابي. نطاق الراتب: 42,500 دولار- 138,500 دولار. 6. مزود الممارسة المتقدمة الوصف الوظيفي: مقدمو الممارسات المتقدمة هم مقدمو خدمات طبية مرخصون، مثل مساعدي الأطباء أو الممرضين الممارسين، الذين يؤدون خدمات الرعاية الأولية للمرضى، بما في ذلك تقييم نتائج المختبر وتقديم التشخيص وإدارة خطط العلاج. نطاق الراتب: 39000 دولار- 166000 دولار. 7. نائب الرئيس للتنوع والشمول الوصف الوظيفي: يعمل نواب الرئيس المعنيون بالتنوع والشمول على تنمية أماكن عمل شاملة من خلال تصميم وتنفيذ السياسات المتعلقة بالتنوع والإنصاف والشمول داخل المنظمة. نطاق الراتب: 43,500 دولار- 277,500 دولار. 8. مستشار الذكاء الاصطناعي الوصف الوظيفي: يقدم مستشارو الذكاء الاصطناعي المشورة للمؤسسات بشأن تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي في عملياتهم التجارية وعروض منتجاتهم. نطاق الراتب: 60,500 دولار- 151,000 دولار. 9. مسؤول التوظيف الوصف الوظيفي: يقوم القائمون على التوظيف بتوريد المرشحين المؤهلين وتقييمهم والمساعدة في توظيفهم للأدوار المفتوحة داخل المؤسسات. نطاق الراتب: 25000 دولار- 93500 دولار. 10. مهندس الذكاء الاصطناعي الوصف الوظيفي: يقوم مهندسو الذكاء الاصطناعي بتطوير وتنفيذ وتدريب نماذج وخوارزميات الذكاء الاصطناعي، باستخدام لغات البرمجة لإنشاء أنظمة ذكية يمكنها أداء المهام التي تتطلب تقليديا الذكاء البشري. نطاق الراتب: 44000 دولار- 173500 دولار. يوفر كل دور في قائمة LinkedIn تقريبا فرص عمل عن بعد أو مختلطة، مما يشير إلى أن أصحاب العمل مستمرون في الاستجابة لمطالب العمال بالعمل المرن. وقد تكون المنافسة على الأدوار المفتوحة شرسة. إذ يرى ما يقرب من 85 % من العمال أنهم يفكرون في البحث عن وظيفة جديدة، بزيادة قدرها 27 % عن العام الماضي، وفقا لتقرير "LinkedIn". ووجدت الشبكة الاجتماعية أن "كثافة البحث عن الوظائف"، التي تقيس عدد الأشخاص الذين يتقدمون بنشاط إلى الوظائف، ارتفعت بنسبة 21 % على منصتها على أساس سنوي. لكن معرفة أماكن الفرص الناشئة يمكن أن تساعد الباحثين عن عمل على تحسين بحثهم والحصول على دور يتمتع بأمان وظيفي قوي، كما يقول سيمان. وأضاف سيمان، أن بعض الشركات لا تزال تعاني من الآثار الاقتصادية الطويلة لجائحة كوفيد- 19، وتبحث عن طرق لعزل نفسها عن الاضطرابات المستقبلية. ونتيجة لذلك، هناك طلب متزايد على المتخصصين في الذكاء الاصطناعي وعمليات الإيرادات الذين يمكنهم مساعدة الشركات على تحقيق نمو مستدام وقابل للتطوير، إما من خلال الاستفادة من التقنيات الجديدة والفعالة أو تبسيط الأنظمة التي تدعم دورة إيراداتها.
المصدر: وكالة الإقتصاد نيوز
كلمات دلالية: كل الأخبار كل الأخبار آخر الأخـبـار الذکاء الاصطناعی الوصف الوظیفی
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يوجه المسيّرات رغم العوائق الطبيعية
في مهمة لإطفاء حرائق الغابات في سلسلة جبال سييرا نيفادا، قد تجد طائرة مسيّرة ذاتية التحكم نفسها تواجه رياح «سانتا آنا» العاتية التي تهدد بإخراجها عن مسارها. التكيف السريع مع مثل هذه التقلبات الجوية غير المتوقعة أثناء الطيران يمثل تحديًا هائلًا لأنظمة التحكم في وضع الطيران الخاصة بهذه الطائرات.
ولمواجهة مثل هذه التحديات، طوّر باحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا «MIT» خوارزمية تحكم تفاعلي جديدة تعتمد على تقنيات تعلّم الآلة، قادرة على تقليل انحراف الطائرة عن مسارها المحدد حتى في مواجهة عوائق مفاجئة مثل هبوب الرياح.
وعلى عكس الطرق التقليدية، لا تتطلب هذه التقنية من المبرمج أن يكون على دراية مسبقة ببنية أو نمط هذه الاضطرابات. بدلاً من ذلك، يتعلم نموذج الذكاء الاصطناعي المستخدم في نظام التحكم كل ما يحتاجه من خلال بيانات ملاحظة تُجمع خلال 15 دقيقة فقط من الطيران.
الميزة الأبرز لهذه التقنية تكمن في أنها تحدد تلقائيًا خوارزمية التحسين الأمثل للتكيف مع هذه الاضطرابات، مما يعزز من دقة تتبع المسار. إذ تختار الخوارزمية الأنسب بحسب طبيعة الاضطرابات التي تواجهها الطائرة في كل حالة.
وقد درّب الباحثون نظامهم على تنفيذ هذين الأمرين معًا، التكيّف وتحديد الخوارزمية باستخدام تقنية تُعرف باسم التعلم الفوقي «meta-learning»، والتي تُعلّم النظام كيفية التكيّف مع أنواع مختلفة من الاضطرابات.
النتائج جاءت واعدة، إذ سجل النظام الجديد نسبة خطأ في تتبع المسار أقل بنسبة 50% مقارنة بالطرق التقليدية، سواء في المحاكاة أو في الظروف الحقيقية، كما أثبت كفاءته في التعامل مع سرعات رياح لم يسبق له مواجهتها أثناء التدريب.
يأمل الباحثون أن يُسهم هذا النظام مستقبلاً في تحسين كفاءة الطائرات المسيّرة في توصيل الطرود الثقيلة رغم الرياح القوية، أو في مراقبة المناطق المعرضة للحرائق في المحميات الطبيعية.
يقول نافيد عزيزيان، الأستاذ المساعد في قسم الهندسة الميكانيكية ومعهد البيانات والنظم والمجتمع «IDSS» بمعهد «MIT»، والباحث الرئيسي للدراسة: «قوة طريقتنا تكمن في التعلم المتزامن لمكونات النظام. من خلال الاستفادة من التعلم الفوقي، يتمكن نظامنا من اتخاذ قرارات تلقائية تحقق أفضل تكيف ممكن في وقت قصير».
شارك عزيزيان في إعداد الورقة البحثية كل من سونبوتشين تانغ، طالب دراسات عليا في قسم الطيران والفضاء، وهاويان صن، طالب دراسات عليا في قسم الهندسة الكهربائية وعلوم الحاسوب. وقد عُرض البحث مؤخراً في مؤتمر «التعلم للديناميكيات والتحكم»
التعلم على التكيف
تتغير سرعات الرياح التي قد تواجهها الطائرة في كل رحلة، لكن من المفترض أن تبقى الشبكة العصبية ودالة الانحدار المستخدمة ثابتتين، لتجنّب إعادة التدريب في كل مرة.
لتحقيق هذه المرونة، اعتمد الباحثون على التعلم الفوقي، ودربوا النظام على مجموعة من سيناريوهات الرياح المختلفة أثناء مرحلة التدريب.
يوضح تانغ: «الهدف ليس فقط أن يتكيف النظام، بل أن يتعلم كيف يتعلم. عبر التعلم الفوقي، يمكننا إنشاء تمثيل مشترك من بيانات متعددة السيناريوهات بسرعة وكفاءة».
في التطبيق العملي، يقوم المستخدم بتغذية نظام التحكم بمسار الطيران المطلوب، ويقوم النظام بحساب قوة الدفع اللازم في الزمن الحقيقي لإبقاء الطائرة على المسار رغم أي اضطرابات جوية.
وقد أثبت النظام كفاءته سواء في المحاكاة أو في اختبارات حقيقية، حيث تفوق على جميع الطرق التقليدية في تتبع المسار، حتى في الظروف الجوية القاسية.
يضيف عزيزيان: «حتى عندما تجاوزت قوة الرياح مستويات لم نشهدها في التدريب، أثبتت تقنيتنا قدرتها على التعامل معها بكفاءة».
واللافت أن تفوق النظام على الطرق الأخرى ازداد كلما زادت شدة الرياح، مما يدل على قدرته على التكيف مع البيئات الصعبة.
ويجري الفريق الآن تجارب ميدانية على طائرات مسيّرة حقيقية لاختبار النظام في مواجهة ظروف جوية متنوعة.
كما يسعى الفريق لتوسيع قدرات النظام ليتعامل مع اضطرابات متعددة المصادر في وقت واحد. فعلى سبيل المثال، تغير سرعة الرياح قد يغيّر من توزيع وزن الحمولة أثناء الطيران، خصوصاً عند حمل مواد سائلة.
كما يطمح الباحثون إلى تطوير خاصية التعلم المستمر، بحيث يتمكن النظام من التكيف مع اضطرابات جديدة دون الحاجة إلى إعادة تدريبه على البيانات السابقة.
وفي تعليق على البحث، قال بروفيسور باباك حسّیبي من معهد كاليفورنيا للتكنولوجيا «Caltech»، والذي لم يشارك في المشروع: «نجح نافيد وزملاؤه في الجمع بين التعلم الفوقي والتحكم التكيفي التقليدي، لتعلم الخصائص غير الخطية من البيانات. واستخدامهم لخوارزميات الانحدار المرآتي مكّنهم من استغلال البنية الجيومترية الكامنة للمشكلة بشكل لم تفعله الطرق السابقة. وهذا العمل قد يساهم بشكل كبير في تصميم أنظمة ذاتية التشغيل تعمل بكفاءة في بيئات معقدة وغير مؤكدة».
وقد حصل هذا البحث على دعم من عدة جهات، منها شركة «MathWorks»، ومختبر «MIT-IBM Watson» للذكاء الاصطناعي، ومركز «MIT-Amazon» للعلوم، وبرنامج «MIT-Google» للابتكار في الحوسبة.
مظاهرات حاشدة في إيران تطالب بالرد على إسرائيل والثأر لدماء القادة