AI इंजीनियर कैसे बनें

ChatGPT के रिलीज़ होने के एक साल बाद, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) पहले से कहीं अधिक लोकप्रिय और सर्वव्यापी हो गया है। लगभग हर सेक्टर और उद्योग AI के लागू होने से गहरे बदलावों का अनुभव करेगा।

चल रही AI क्रांति असीम संभावनाएँ लेकर आई है। लेकिन अपनी प्रतिज्ञाओं को पूरा करने के लिए, AI को व्यवसायों और सरकारों के दैनिक परिचालनों में एकीकृत करना होगा। इसमें बहुत काम शामिल है, जो इन उत्पादों और अनुप्रयोगों के निर्माण के लिए AI कौशल वाले पेशेवरों की तत्काल आवश्यकता में बदल जाता है।

AI समाधानों के सफल कार्यान्वयन के लिए जिन भूमिकाओं की विशेष रूप से आवश्यकता होती है, उनमें से एक है AI इंजीनियर की भूमिका। समग्र रूप से, एक AI इंजीनियर उन समाधानों और अनुप्रयोगों के डिज़ाइन, विकास, और कार्यान्वयन के लिए जिम्मेदार होता है जो मशीनों को ऐसे कार्य करने में सक्षम बनाते हैं जो सामान्यतः मानवीय बुद्धिमत्ता की आवश्यकता रखते हैं।

इस लेख में, हम आपको बतायेंगे कि AI इंजीनियर के रूप में शुरुआत करने के लिए आपको क्या-क्या जानना चाहिए। यदि आप एक डेटा प्रोफेशनल हैं जो नई भूमिका शुरू करना चाहते हैं, एक AI शोधकर्ता हैं, या केवल AI के प्रति उत्साही हैं, तो यह गाइड आपके लिए है। हम AI इंजीनियर की भूमिका, इन अत्यधिक मांग वाले पेशेवरों की सामान्य पृष्ठभूमि और कौशल, और पहली नौकरी मिलने के बाद क्या अपेक्षा करें—इन सभी बातों को कवर करेंगे। आइए शुरू करें!

AI इंजीनियर की भूमिका

AI की शक्ति का लाभ उठाने की इच्छुक कंपनियों के लिए AI इंजीनियर अत्यंत महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। वे कंपनियों के दैनिक परिचालन में AI-आधारित टूल और समाधानों को एकीकृत करने के लिए जिम्मेदार होते हैं।

अपना काम करने के लिए, AI इंजीनियरों को विविध क्षेत्रों—जैसे AI, मशीन लर्निंग (ML), डेटा साइंस, और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग—से ज्ञान को मिलाने वाली व्यापक पृष्ठभूमि की आवश्यकता होती है, साथ ही जिस कंपनी में वे काम करते हैं उसकी प्रकृति और संरचना की गहरी समझ भी जरूरी है।

इसीलिए, इस अत्यधिक तकनीकी पृष्ठभूमि के बावजूद, AI इंजीनियरिंग सामान्यतः नेतृत्व-उन्मुख भूमिकाओं से जुड़ी होती है। इसमें जटिल और चुनौतीपूर्ण परियोजनाओं की देखरेख करना, ग्राहकों के साथ जुड़ना, और टीमों का प्रभावी प्रबंधन व नेतृत्व करना शामिल होता है।

AI इंजीनियरिंग बनाम ML इंजीनियरिंग

AI इंजीनियरिंग पर बात करते समय, इसे ML इंजीनियरिंग से भ्रमित नहीं करना चाहिए। यद्यपि दोनों भूमिकाओं में कुछ स्पष्ट ओवरलैप हैं, कई पहलू उन्हें अलग करते हैं।

अंतर को बेहतर समझने के लिए, पहले इन दो निकट से संबंधित शब्दों की परिभाषाएँ देखते हैं।

• आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कंप्यूटर विज्ञान का एक व्यापक क्षेत्र है जो ऐसे बुद्धिमान सिस्टम बनाने पर केंद्रित है जो सामान्यतः मानवीय बुद्धिमत्ता की आवश्यकता वाले कार्यों को कर सकें। इसमें कंप्यूटरों को बुद्धिमानी और स्वचालित रूप से व्यवहार कराने के लिए विविध टूल और तकनीकें शामिल हैं। अधिक जानने के लिए हमारा पूरा गाइड What is AI? देखें।
• मशीन लर्निंग AI के भीतर एक विशेषीकृत शाखा है, जिसका मुख्य उद्देश्य ऐसे एल्गोरिद्म्स का डिजाइन और परिष्करण है जो समय के साथ डेटा के साथ अंतःक्रिया करने पर अधिक सटीक और कुशल होते जाते हैं। सरल शब्दों में, ML कंप्यूटरों को डेटा का विश्लेषण करने, निष्कर्ष निकालने, और सूचित निर्णय या पूर्वानुमान करने की क्षमता देता है—वह भी बिना इन कार्यों के लिए स्पष्ट प्रोग्रामिंग की आवश्यकता के। AI और मशीन लर्निंग में अंतर को बेहतर समझने के लिए हम हमारा तुलनात्मक गाइड पढ़ने की अत्यधिक अनुशंसा करते हैं।

स्रोत: DataCamp

इन परिभाषाओं के आधार पर, AI इंजीनियरिंग और ML इंजीनियरिंग के बीच मुख्य अंतर कार्य-क्षेत्र में है। ML इंजीनियर मुख्यतः मॉडलों के विकास और परिष्करण पर, साथ ही उन्हें उत्पादन स्तर तक स्केल कर ML उत्पादों के रूप में तैनात करने पर ध्यान केंद्रित करते हैं। इसके लिए सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग और डेटा साइंस के ज्ञान और कौशल का संयोजन जरूरी है। ML इंजीनियर कैसे बनें के बारे में अधिक आप अलग लेख में पढ़ सकते हैं।

इसके विपरीत, AI इंजीनियर विभिन्न तकनीकों और कार्यों पर काम कर सकते हैं ताकि मशीन इंटेलिजेंस के अलग-अलग रूप विकसित किए जा सकें। भले ही कंपनी और पद के अनुसार ML एल्गोरिद्म और डेटा-चालित अनुप्रयोग प्रमुख हो सकते हैं, AI इंजीनियर अन्य प्रकार के AI—जैसे रोबोटिक्स, प्राकृतिक भाषा समझ, या नियम-आधारित विशेषज्ञ प्रणालियों—से भी निपटते हैं।

AI इंजीनियर कैसे बनें: शैक्षणिक मार्ग

उभरती नौकरियों में अक्सर की तरह, AI इंजीनियर के रूप में अपनी पहली नौकरी पाने का कोई एकमात्र रास्ता नहीं है। आपकी पृष्ठभूमि, वरिष्ठता के स्तर, और समय उपलब्धता के आधार पर, कुछ रास्ते आपकी जरूरतों के लिए दूसरों से बेहतर अनुकूल होंगे।

आइए उन विभिन्न शैक्षणिक मार्गों को देखें जो आपको AI इंजीनियरिंग में प्रवेश करने में मदद कर सकते हैं।

स्नातक शिक्षा

हाल के वर्षों में, दुनिया भर के कॉलेजों ने AI और ML में स्नातक डिग्रियाँ देना शुरू किया है। यह उद्योग के लिए बहुत अच्छी खबर है, और यदि आप अपनी विश्वविद्यालयी पढ़ाई शुरू करने वाले हैं, तो यह एक बढ़िया विकल्प है।

फिर भी, AI की अंतर्विषयक प्रकृति को देखते हुए, आप अन्य कार्यक्रमों का भी विकल्प चुन सकते हैं जो AI इंजीनियरिंग में प्रवेश के लिए आवश्यक कुछ कौशल और ज्ञान प्राप्त करने में मदद कर सकते हैं। उदाहरण के तौर पर डेटा साइंस, कंप्यूटर साइंस, सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट, या गणित में स्नातक डिग्री।

स्नातकोत्तर शिक्षा

AI या किसी संबंधित क्षेत्र में मास्टर'स डिग्री आपके ज्ञान का विस्तार करने और नए कौशल हासिल करने का एक उत्कृष्ट विकल्प है—चाहे यह आपकी स्नातक डिग्री के बाद हो या उन अनुभवी पेशेवरों के लिए जो AI इंजीनियरिंग में आना चाहते हैं। आजकल, बजट, समय, और उपलब्धता के लिहाज़ से आपकी जरूरतों के अनुरूप ढेरों विकल्प मौजूद हैं।

कोर्स और करियर ट्रैक्स

ऑनलाइन बूट कैंप या डेटा साइंस प्लेटफ़ॉर्म AI इंजीनियरिंग के लिए आवश्यक कौशल सीखने का तेज़ और अधिक किफायती तरीका हो सकते हैं। DataCamp पर, हम सभी स्तरों के लिए AI पर इंटरैक्टिव और सूक्ष्म कोर्स प्रदान करने के लिए कड़ी मेहनत कर रहे हैं। चाहे आप एक उभरते डेटा प्रोफेशनल हों या डेटा लीडर, हमारे पास कोर्स और करियर ट्रैक्स की व्यापक कैटलॉग के साथ आपके लिए सब कुछ है।

यहाँ DataCamp पर कुछ बेहतरीन AI-संबंधित कोर्स और करियर ट्रैक्स दिए गए हैं:

• Understanding Artificial Intelligence Course
• Machine Learning Fundamentals with Python
• Introduction to Deep Learning with PyTorch
• Machine Learning Scientist with Python Career Track
• AI Fundamentals Career Track

प्रमाणपत्र और विशिष्ट प्रशिक्षण

अपनी AI कौशल सिद्ध करने और नौकरी बाजार में बढ़त पाने का एक शानदार तरीका है AI प्रमाणन प्राप्त करना।

AI प्रमाणपत्र आमतौर पर पेशेवर निकायों या शैक्षणिक संस्थानों द्वारा प्रदान किए जाते हैं और इनमें कड़ा मूल्यांकन शामिल होता है। प्रमाणपत्र प्राप्त करने के लिए, आमतौर पर उम्मीदवारों को एक या एक से अधिक परीक्षाएँ पास करनी होती हैं जो AI के विशिष्ट क्षेत्रों में उनके ज्ञान और कौशल का परीक्षण करती हैं।

AI प्रमाणन प्रदाताओं की संख्या बहुत है। उनमें से एक है DataCamp। उद्योग नेताओं के साथ साझेदारी में और नवीनतम उद्योग मांगों के आधार पर बनाए गए DataCamp Certifications आपको प्रतिस्पर्धी AI नौकरी बाजार में अलग पहचान दिला सकते हैं।

प्रमाणित होना चाहते हैं? प्रक्रिया के बारे में अधिक जानने के लिए हमारा 2024 के शीर्ष AI प्रमाणपत्र वाला गाइड पढ़ें।

AI इंजीनियर कौशल विकसित करना

AI इंजीनियर सॉफ्टवेयर इंजीनियरों और डेटा पेशेवरों के संगम पर काम करते हैं। इसकी अंतर्विषयक प्रकृति के कारण, आपको बुनियादी डेटा साइंस कौशल में निपुण होना होगा और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग अवधारणाओं में मजबूत पृष्ठभूमि रखनी होगी।

साथ ही, AI इंजीनियरों को मशीन इंटेलिजेंस के विभिन्न रूपों से परिचित होना चाहिए। कंपनी और पद के अनुसार, उन्हें रोबोटिक्स, कंप्यूटर विज़न, स्पीच रिकग्निशन, और नियम-आधारित विशेषज्ञ प्रणालियों जैसे क्षेत्रों में काम करने के लिए तैयार रहना होगा। AI इंजीनियर बनने की अपनी राह पर आरंभ करने के लिए दो बेहतरीन संसाधन हैं: 

1. Associate AI Engineer for Data Scientists Career Track: लोकप्रिय Python लाइब्रेरीज़ का उपयोग करके प्रेडिक्टिव मॉडल्स को ट्रेन और मूल्यांकन करना सीखें, Large Language Models के साथ काम करें, Llama 3 को फाइन-ट्यून करें, उसे अनुप्रयोगों में एकीकृत करें, और AI मॉडलों को प्रोडक्शन में ले जाने के लिए बुनियादी MLOps कौशल विकसित करें।

2. Associate AI Engineer for Developers Career Track: Large Language Models, प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग, लोकप्रिय AI APIs, और ओपन-सोर्स लाइब्रेरीज़ का उपयोग करके AI-संचालित बैकएंड सिस्टम बनाना सीखें, तथा चैटबॉट्स, रिकमेंडेशन इंजनों, और सेमांटिक सर्च इंजनों के हैंड्स-ऑन प्रोजेक्ट्स करें।

आइए उन सामान्य कौशलों में गहराई से उतरते हैं जिनकी आपको आवश्यकता होगी, ताकि आपको बेहतर अंदाज़ा हो सके कि आपको क्या प्रदर्शित करना पड़ेगा। 

तकनीकी कौशल

प्रोग्रामिंग

AI का कार्यान्वयन प्रोग्रामिंग की सुदृढ़ समझ मांगता है। कोड लिखना जानने से आप AI एल्गोरिद्म विकसित कर सकते हैं, डेटा में हेरफेर कर सकते हैं, और AI टूल्स व लाइब्रेरीज़ का उपयोग कर सकते हैं। Python वर्तमान में AI समुदाय में अपनी सरलता, लचीलापन, और डेटा साइंस लाइब्रेरीज़ की उपलब्धता के कारण सबसे लोकप्रिय भाषा है। लेकिन अन्य भाषाएँ—जैसे R और Julia—भी विचार करने योग्य हैं। आपकी प्रोग्रामिंग यात्रा में मदद के लिए यहाँ कुछ DataCamp संसाधन हैं।

• Python Programming Skill Track आपके Python प्रोग्रामिंग कौशल में सुधार करने में मदद करेगा। आप कोड का अनुकूलन, फंक्शंस और यूनिट टेस्ट लिखना, और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग की सर्वोत्तम प्रथाओं का उपयोग करना सीखेंगे।
• R Programming Skill Track, इसी तरह, इस ट्रैक में आप सामान्य डेटा स्ट्रक्चर्स के साथ काम करना, कोड का अनुकूलन करना, और अपने स्वयं के फंक्शंस लिखना सीखकर R प्रोग्रामिंग कौशल को उन्नत करेंगे।
• Julia Fundamentals Skill Track. Julia की संभावनाओं की खोज करें—एक बहुमुखी और उच्च-प्रदर्शन प्रोग्रामिंग भाषा जो विशेष रूप से डेटा साइंस के लिए डिज़ाइन की गई है।

मशीन लर्निंग

ML वर्तमान में AI की सबसे लोकप्रिय शाखा है। एक AI इंजीनियर के रूप में आपके काम का एक हिस्सा संभवतः ML मॉडलों को विकसित और परिष्कृत करने, और उन्हें उत्पादों में बदलने से जुड़ा होगा। इसलिए, विभिन्न मशीन लर्निंग एल्गोरिद्म्स, उनके काम करने के तरीके, कब किसका उपयोग करना है, आदि को समझना आवश्यक है।

नीचे, आप सीखना शुरू करने के लिए कुछ संसाधन पा सकते हैं।

• Machine Learning Fundamentals with Python Skill Track, आपको मशीन लर्निंग की बुनियादी बातें और इसके पीछे का विज्ञान सिखाता है, जिसमें प्रेडिक्शन, पैटर्न रिकग्निशन, और डीप लर्निंग का आधार शामिल है।
• Machine Learning Fundamentals in R Skill Track, जहाँ आप वर्गीकरण और प्रतिगमन के माध्यम से श्रेणीबद्ध और संख्यात्मक प्रतिक्रियाओं का पूर्वानुमान लगाना, तथा अनसुपरवाइज़्ड लर्निंग से डाटासेट्स की छिपी संरचना खोजना सीखेंगे।

AI एल्गोरिद्म्स

ML के अलावा, AI के अन्य उपक्षेत्र भी हैं जिनमें AI इंजीनियरों को पारंगत होना चाहिए। सटीक क्षेत्र उस कंपनी और पद की प्रकृति पर निर्भर करेगा जहाँ आप काम करते हैं, लेकिन फिर भी, जितना अधिक आप जानते हैं, उतना बेहतर है। यहाँ कुछ सुझाव हैं जिन विषयों से आपको परिचित होना चाहिए।

• Image Processing with Python Skill Track. यह ट्रैक आपको इमेजेज़ में हेरफेर करने और उनसे जानकारी निकालने के टूल्स प्रदान करेगा।
• Natural Language Understanding in Python Skill Track. अधिकांश डेटा मानव संचार से आता है। चाहे टेक्स्ट डेटा से जानकारी निकालनी हो या मशीनों को ChatGPT जैसे मानवीय-जैसे उत्तर जनरेट करना सिखाना हो—NLP सीखना AI इंजीनियरों के लिए अनिवार्य है।
• Spoken Language Processing in Python Course with Speech Recognition. इस कोर्स में, आप मशीनों को मानवीय भाषण की पहचान और प्रोसेस करना सिखाना सीखेंगे।

बिग डेटा

अगली पीढ़ी के AI एल्गोरिद्म विशाल मात्रा के डेटा द्वारा संचालित होते हैं। ऐसे डेटा-वॉल्यूम के साथ काम करते समय, Python या R जैसे पारंपरिक टूल हमेशा सबसे कुशल समाधान नहीं होते। बिग डेटा प्रोजेक्ट्स में काम करने के लिए नए टूल्स—जैसे Apache Spark और NoSQL डेटाबेस—और पद्धतियाँ—जैसे समानांतर संगणना और क्लाउड कंप्यूटिंग—की आवश्यकता होगी।

• Big Data with PySpark Skill Track. यह ट्रैक आपको Spark से परिचित कराएगा—समानांतर संगणना के लिए एक लोकप्रिय और शक्तिशाली फ्रेमवर्क।
• Understanding Cloud Computing Course. क्लाउड कंप्यूटिंग में शुरुआत करने के लिए एक बढ़िया कोर्स, जिसमें प्रमुख अवधारणाएँ, शब्दावली, और टूल्स शामिल हैं।

सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग

मशीन लर्निंग इंजीनियर के लिए अंतिम डिलिवरेबल कार्यशील सॉफ्टवेयर होता है। बढ़ते डेटा के साथ अच्छी तरह स्केल करने हेतु सिस्टम के डिज़ाइन पर सावधानीपूर्वक विचार करना AI सिस्टम्स के विकास में जरूरी है।

साथ ही, AI सिस्टम एक बड़े और अधिक जटिल सिस्टम का केवल एक छोटा घटक होता है। अतः, AI इंजीनियर को विभिन्न सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग सर्वोत्तम प्रथाओं (जैसे वर्ज़न कंट्रोल, टेस्टिंग, डॉक्यूमेंटेशन, मॉड्यूलर कोडिंग, आदि) और यह समझ होनी चाहिए कि विभिन्न हिस्से मिलकर कैसे एक सिस्टम बनाते हैं। आपको अपने सिस्टम्स के लिए ऐसा उपयुक्त इंटरफ़ेस बनाना होगा जिससे वे सिस्टम के घटकों के साथ प्रभावी ढंग से संचार कर सकें।

• Introduction to Shell Course. Unix कमांड लाइन AI इंजीनियरों को मौजूदा प्रोग्रामों को नए तरीकों से जोड़ने, दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करने, और क्लस्टर्स व क्लाउड्स पर प्रोग्राम चलाने में मदद करती है।

सॉफ्ट स्किल्स

• समस्या-समाधान। AI एल्गोरिद्म्स को विकसित और संचालित करना एक जटिल कार्य है, जिसके लिए उस सिस्टम की गहरी समझ चाहिए जिसमें उन्हें एकीकृत किया जाएगा। AI इंजीनियरों को प्रक्रिया की समग्र दृष्टि रखनी होती है और परियोजना की सफलता सुनिश्चित करने के लिए तकनीकों, व्यावसायिक आवश्यकताओं, समय-सीमाओं, और संसाधनों को संरेखित करने का तरीका खोजना होता है।
• टीमवर्क। AI सिस्टम्स के विकास और एकीकरण की जटिलता को देखते हुए, यह मानना कि काम केवल एक व्यक्ति कर सकता है—भोला और प्रतिकूल है। AI इंजीनियरों की जिम्मेदारी का एक हिस्सा परियोजना में शामिल टीमों और विभागों के कार्य में संलग्न होना और उसका प्रबंधन करना है।
• संचार कौशल। अंत में लेकिन उतना ही महत्वपूर्ण, डेटा इंजीनियरों को भी विभागों के बीच काम करने और डेटा विश्लेषकों व डेटा वैज्ञानिकों के साथ-साथ व्यावसायिक नेताओं की जरूरतों को समझने के लिए संचार कौशल चाहिए। संगठन के आधार पर, डेटा इंजीनियरों को स्टेकहोल्डर्स के साथ संवाद करने के लिए डैशबोर्ड, रिपोर्ट्स, और अन्य विज़ुअलाइज़ेशन विकसित करना भी आना चाहिए।

AI इंजीनियरिंग का व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करना

AI इंजीनियर बनना सीखना रोमांचक हो सकता है, लेकिन यह चुनौतियों से मुक्त नहीं है। यह कई उपविषयों वाला एक व्यापक क्षेत्र है, और आपकी शुरुआती स्थिति के आधार पर, सभी आवश्यक कौशल और ज्ञान हासिल करने में पर्याप्त समय लग सकता है।

यह कहते हुए, शैक्षणिक संसाधनों के अलावा, व्यावहारिक अनुभव हासिल करना आपके ज्ञान को सुदृढ़ करने की कुंजी है। वास्तविक दुनिया की परियोजनाओं में सीखे गए कौशल लागू करने से आपकी समझ पुख्ता होती है और ऐसा व्यावहारिक अनुभव मिलता है जो आपकी प्रोफ़ाइल को समृद्ध कर सकता है और नौकरी बाजार में आपको अलग खड़ा कर सकता है।

नीचे आप ऐसी गतिविधियों और रणनीतियों की सूची पाएँगे जो आपको AI में हाथ-से-हाथ अनुभव प्राप्त करने में मदद कर सकती हैं।

• इंटर्नशिप्स। AI उद्योग में अपनी सपनों की नौकरी पाना मुश्किल हो सकता है, खासकर यदि आप अपने करियर के शुरुआती चरण में हैं और पेशेवर अनुभव की कमी है। नौकरी बाजार में रास्ता बनाने का एक शानदार तरीका इंटर्नशिप करना है। इंटर्नशिप एक कार्य-सीखने का अवसर है जो विद्यार्थियों को पेशेवर अनुभव पाने और अन्य AI प्रैक्टिशनरों के साथ मूल्यवान संबंध बनाने का मौका देता है।
• व्यक्तिगत AI प्रोजेक्ट्स विकसित करना। अपने स्वयं के प्रोजेक्ट पर काम करना आपका पोर्टफोलियो बनाने और कौशल निखारने के लिए महत्वपूर्ण कदम है। यदि आप इस चरण में हैं, तो हम उत्तम डेटा साइंस पोर्टफोलियो कैसे बनाएं पर हमारा गाइड और AI प्रोजेक्ट्स वाला पोस्ट पढ़ने की जोरदार अनुशंसा करते हैं।
• कोड अलॉन्ग। यदि आप विशेषज्ञों से सीखना चाहते हैं और जानना चाहते हैं कि वे वास्तविक समस्याओं को कैसे हल करते हैं, तो आपको DataCamp Code Alongs आज़माना चाहिए। हमारे कोड अलॉन्ग सेक्शन पर नज़र डालें और कई प्रोजेक्ट्स में AI लीडर्स के साथ कदम से कदम मिलाकर कोड करने के लिए तैयार रहें।

AI इंजीनियर करियर अवसर और वृद्धि

AI इंजीनियरिंग में करियर पाथ

AI की रूपांतरणकारी शक्ति—जैसा कि ChatGPT जैसे अगली पीढ़ी के टूल्स द्वारा प्रदर्शित है—को देखते हुए, AI-संबंधित पदों की तेज़ वृद्धि आश्चर्यजनक नहीं है।

वर्ल्ड इकोनॉमिक फ़ोरम की फ्यूचर ऑफ़ जॉब्स रिपोर्ट के अनुसार, ​​AI और मशीन लर्निंग विशेषज्ञ अगले पाँच वर्षों में सबसे तेज़ी से बढ़ती नौकरियों की सूची में शीर्ष पर हैं। जैसे-जैसे उद्योग अपने परिचालनों को सुव्यवस्थित करने और बेहतर निर्णय लेने के लिए AI तकनीकों को अपनाते रहेंगे, AI इंजीनियरों की मांग संभवतः और बढ़ेगी।

यह भविष्यवाणी 2021 और 2030 के बीच AI बाजार आकार में अनुमानित वृद्धि से और पुष्ट होती है, जैसा कि नीचे देखा जा सकता है।

स्रोत: Statista

AI की रूपांतरणकारी क्षमता को देखते हुए, तकनीक और वित्त से लेकर मार्केटिंग और मैन्युफैक्चरिंग तक, लगभग हर उद्योग और सेक्टर में AI इंजीनियरों के लिए नौकरी के अवसर होंगे।

वेतन अपेक्षाएँ

हमारे पास AI इंजीनियर वेतन पर एक पूरा गाइड है, जो इस विषय का विस्तार से अन्वेषण करता है। यहाँ, हमने कुछ आवश्यक जानकारी रेखांकित की है।

देशों और उद्योगों में संगठन AI समाधानों को लागू करने के लिए AI इंजीनियरों की होड़ में हैं। हालांकि, चूँकि AI पेशेवरों की आपूर्ति अभी तक मांग के अनुरूप नहीं हुई है, इन पेशेवरों की भर्ती में कंपनियों के बीच प्रतिस्पर्धा अन्य टेक सेक्टर्स की तुलना में कहीं अधिक तीव्र है। परिणामस्वरूप, नियोक्ता प्रतिभाशाली AI इंजीनियरों को शीर्ष वेतन देने के लिए तैयार हैं।

Glassdoor के अनुसार, अमेरिका में एक AI इंजीनियर के लिए अनुमानित कुल वार्षिक वेतन $124K - $193K के बीच है, हालाँकि वेतन कई कारकों—जैसे वरिष्ठता, स्थान, शिक्षा, और AI के कुछ विशिष्ट क्षेत्रों में ज्ञान—से प्रभावित हो सकता है।

स्रोत: Glassdoor

निष्कर्ष

AI का स्वर्णयुग चल रहा है। दुनिया भर की कंपनियाँ अपने व्यवसाय में AI लागू करने के लिए बेताबी से AI टैलेंट की तलाश कर रही हैं। AI इंजीनियर आजकल डेटा साइंस में सबसे अधिक मांग वाली प्रोफाइल्स में हैं। हमें उम्मीद है कि इस लेख ने आपको इस लोकप्रिय और आकर्षक भूमिका के बारे में विस्तार से जानने में मदद की होगी।

यदि आप AI इंजीनियरिंग में शुरुआत करना चाहते हैं, तो DataCamp आपकी मदद के लिए तैयार है। अधिक जानने और आज ही अपनी सीखने की यात्रा शुरू करने के लिए हमारा समर्पित कंटेंट देखें:

• Associate AI Engineer for Data Scientists Career Track
• Associate AI Engineer for Developers Career Track
• AI Fundamentals Career Track
• Machine Learning Scientist with Python Career Track
• How to Become a Machine Learning Engineer
• How to Learn AI From Scratch in 2024: A Complete Expert Guide
• How Much Do AI Engineers Make? A Guide to Salaries in 2023
• The Top AI Certifications for 2024: A Guide to Advancing Your Tech Career
• What is Prompt Engineering? A Detailed Guide